当前实现状态(2026-07-18)
宋红 · AgentOS 编排层 / SimCar 端侧探索 资料入口:
D:\THU\BeiJing\嘲风\工作日志\26-当前项目与总览资料联合进度盘点-2026-07-17.md
一、当前基线
| 项目 | 状态 |
|---|---|
| AgentOS 集成分支 | integration/agentos-20260717 已验证 |
| SimCar 探索分支 | feat/simcar-agent-loop |
| SimCar worktree | /root/chaofeng/.claude/worktrees/simcar-agent-loop/agent-llm-vla |
| 最新提交 | 55d45ac |
| 全量测试 | 277 collected / 267 passed / 10 skipped / 0 failed |
| 模拟器修改 | 无 |
vla_service/** 修改 | 无 |
| push | 未执行 |
二、已经具备的端侧能力
2.1 语言与编排
- 中文文本输入;
- SenseVoice 音频文件转写入口;
- 关键词、动作-对象信号和否定拦截;
- Ollama/Qwen 高层 Planner 接口;
TaskPlan/TaskStep结构化计划;- Orchestrator 的执行、Judge、重试和终态契约;
- 结构化 attempt 日志。
2.2 SimCar 控制
- 前进、后退、左右转、停车;
- 单段平移不超过 5 cm;
- 单次运动距离和转角上限;
- 每段动作后读取位姿;
- 碰撞、断连和超时 fail closed;
hasBall=true + armState=holding的真值捡球判定。
2.3 复合任务 MVP
端侧 Planner 允许以下技能:
move
turn
stop
navigate_around
pick_ball
在障碍物坐标、尺寸和安全间距已经配置的前提下,可以执行:
绕过已知障碍物,把球捡起来
当前绕障来源是 known_scene_geometry,不是相机视觉。未知障碍物或“这个”无法唯一 grounding 时,不会发出移动命令。
三、语音和端侧推理现状
3.1 已确认
- WSLg 已暴露
unix:/mnt/wslg/PulseServer; - WSLg 目录中存在
PulseAudioRDPSource,具备向 WSL 提供音频源的基础条件; - SenseVoice provider 已经能够处理 WAV 文件;
/root/.ollama中已有qwen2.5:1.5b模型文件;- Runner 已支持文本和
@audio /absolute/path.wav。
3.2 尚未完成
- Ubuntu 用户态尚未安装
pactl、parec/arecord等采集工具; - 当前入口是“录音文件→识别”,不是实时麦克风流;
- 还没有 VAD、分片上传、实时 partial transcript、打断和急停通道;
- Ollama daemon 需要显式启动并完成一次 Planner 实测;
- 尚未决定是 WSLg 直接采集还是 Windows/浏览器采集后推送到 WSL。
推荐顺序:先用 WSLg PulseAudio source 验证 16 kHz 单声道录音,再加 200~500 ms 音频分片和 VAD,最后将 partial transcript 接入 Planner;急停单独走本地确定性通道,不等待 LLM。
四、抽象轨迹能力边界
当前 Planner 还不是 GPT-5.6 级的任意抽象轨迹执行器。对于:
走个正方形
系统不应该让 1.5B 模型随意猜边长。正确实现方式是新增高层技能,例如:
{
"skill": "trace_shape",
"arguments": {
"shape": "square",
"side_cm": 20,
"direction": "left"
}
}
其中 side_cm 可以来自用户明确表达,也可以来自配置的安全默认值;若没有默认值则进入澄清。trace_shape 内部再编译成四段平移和四段 90° 转向,并在每段后读状态。
后续应按以下等级扩展:
- L1:平移、旋转、速度、持续时间、急停;
- L2:正方形、长方形、圆形、等边三角形;
- L3:S 型、8 字、已知障碍物绕行、窄通道、返回起点;
- L4:全局路径、局部避障、找球、抓球和多步任务调度。
五、真实能力边界
已经在线验证的是:准备好的无障碍 SimCar 场景中,真值状态驱动的自动捡球闭环。
尚未证明的是:
- 通过摄像头识别任意可乐瓶或障碍物;
- 对“前面那个”进行视觉 grounding;
- 未知环境下自主建图和导航;
- GPT-5.6 级任意抽象指令的一次性可靠执行。
六、下一步验收门槛
- 安装并验证 WSLg 音频采集工具;
- 启动 Ollama,记录 Qwen 1.5B 对基础动作、规则图形和复合任务的计划成功率;
- 新增
trace_shape及其 Schema、动作编译器和安全测试; - 将实时语音入口拆成“识别流”和“动作流”,支持急停优先;
- 在 SimCar 中建立带障碍物坐标的确定性场景,完成一次真实绕障 live 验收;
- 1.5B 若在结构化计划、指代和抽象轨迹上不稳定,再比较 3B/7B 端侧模型,不先把低层安全交给模型。