UAgentOS
面向真实世界智能体的
设备抽象与执行范式
把真实设备组织为具有内生能力的边缘节点,并以运行时无关的协调层管理能力的发现、注册、接通、调度、验证与受控演化。

真实设备不是普通 API
一旦 Agent 进入现实空间,设备的位置、状态、连接、权限、执行后果和反馈延迟都会影响推理。问题从“调用工具”转变为“治理行动面”。
空间
设备具有位置、视野、覆盖范围和作用对象,能力是否适用取决于当前环境。
状态
在线、占用、供电、传感漂移和链路质量共同决定能力是否真实可用。
反馈
命令已发送不等于状态已改变,动作结果必须重新进入 Agent 上下文。
演化
设备能力可能不完整;运行时需要诊断、修复,并在测试与授权后更新适配。
从能力注册到受控演化
先说明可替换 Agent 核心如何治理设备能力生命周期,再展示 UAgentOS 与 OpenVela 中的工程映射。
两种运行时,一种研究命题
两者不是两套故事:XiUOS 验证现实观测如何进入,OpenVela 验证智能决策如何作用于现实。
XiUOS:Agent 的视觉端点
端侧负责实时事实,上位系统负责语义与反馈。持续画面留在 LCD,只有任务相关的状态和关键证据进入 Agent。
采集、推理、输出完整闭环
摄像头驱动、输入预处理、KPU 推理和检测框满足赛题主线;关键帧与事件接入运行在 Gemini-S1 嵌入式板上的 UAgentOS,扩展为可解释的人机反馈。
OpenVela:Agent 的行动端点
Gemini-S1 节点以 Tool 暴露自身的环境与家居能力,OpenVela Agent 选择并调用这些能力,观测与动作结果回到推理上下文。
从对话走向真实空间
先验证 LLM 的普通聊天,再由 Gemini-S1 传感器读取温度并回答或播报,最后接入视觉事件形成 QQ 图文与音箱播报的综合监控闭环。
设备越多,空间状态越重要
真实世界 Agent 的身体不是一块板,而是分布在空间中的感知、计算和反馈节点。滚动查看同一空间中的三层职责。

端侧感知
视觉板和传感器持续观察现实环境,以结构化 observation 发布任务相关证据。
运行时编排
UAgentOS 或 UAgentOS_OpenVela 选择能力、组织事件并处理不确定性,不把设备协议泄漏到推理层。
空间反馈
通知、播报与未来执行设备把系统判断作用于现实,结果再回到 Agent 的状态模型。
能力不是静态清单
节点被发现后还要注册、接通、调度和验证;失败进入有界修复,未来适配更新进入受控演化。
on endpoint.discovered(node) {
registry.publish(node.capabilities);
health.bring_up(node);
}
on goal.requires(capability) {
node = policy.select(capability);
result = runtime.invoke(node);
verify(result);
if (!result.ok) repair.bounded(node);
}
从赛题要求回到可检查证据
材料只陈述可由代码、运行说明、日志或演示验证的内容,并明确原型阶段的限制。
采集、KPU 推理、LCD、Wi-Fi 证据与上位反馈。
多工具注册、ReAct、Skill、板载观测和动作结果。
构建、运行、配置模板、工程映射与演示脚本。
不把原型描述为生产系统,不虚构性能与稳定性数据。
提交材料
两份技术报告和演示稿均可独立阅读;综合学术报告用于说明共同系统架构与研究命题。