第 4 周（2026-07-27 ~ 2026-07-31）
宋红 · AgentOS 编排层 / 端侧语言规划 / Tinker 具身智能创客营教学支持 阶段声明：主线切换至 Tinker 具身智能创客营支持，编排框架侧完成会话层结构性收口
一、本周工作总览
| 日期 | 主题 | 工作内容 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 07-27 | Tinker 创客营 | 轮足机器人课程现场支持（机器人基础操控） | ✅ 完成 |
| 07-28 | Tinker 创客营 | 课程现场支持（Blockly 图形化编程 / Python 入门） | ✅ 完成 |
| 07-29 | Tinker 创客营 | 课程现场支持（AI 视觉/语音交互与识别影响因素引导） | ✅ 完成 |
| 07-30 | Tinker 创客营 | 课程现场支持（数据采集—标注—训练—部署闭环） | ✅ 完成 |
| 07-31 | Tinker 创客营 | 个人 AI 挑战辅导 + 第一周复盘 | ✅ 完成 |
| — | 代码框架 | 有界会话上下文与安全指代补全框架收口 | ✅ 完成 |
二、关键成果
2.1 Tinker 具身智能创客营：现场教学支持
以助教身份参与「Tinker少年｜东畔具身智能创客计划」教学支持（面向 10–16 岁青少年、三周工作日下午连续进行的项目式学习课程）。本周为课程第一周，从轮足机器人课程切入：
- 现场辅导：配合主讲组织学生动手实践，一对一/小组答疑，帮助学生完成机器人基础操控、Blockly 图形化编程、AI 视觉/语音交互、数据采集与模型训练等各环节任务；
- 认知引导：利用课程中 AI 识别的成功/失败案例，引导学生观察光照、距离、角度、背景、噪声对识别效果的影响，建立真实而理性的 AI 认知；
- 第一周收尾：协助学生完成个人 AI 挑战与复盘，确保每位学生走完「数据采集—模型训练—真机部署」基础闭环。
2.2 编排框架侧收口：有界会话上下文与安全指代补全
调研与选型背景：单句指令链路稳定后，针对“多轮场景陈述 + 省略指代”这一真实缺口，横向调研了会话记忆的三种常见实现路线——全量历史拼接、向量化语义摘要、结构化事实抽取。最终选定结构化事实抽取 + 有界淘汰，而非无界记忆：核心考量是避免“口头承诺与实际行为不一致”的认知污染，同时把单会话内存占用与跨会话串扰控制在确定边界内。
实现结构（按阶段推进）：
| 阶段 | 工作内容 | 设计要点 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 01 | 会话隔离 | 按 session_id 分桶，仅保留规范化障碍物目标，不保存音频与完整历史 | ✅ |
| 02 | 有界淘汰 | 10 分钟不活跃 TTL；最多 128 会话、超限淘汰最旧；超长 id 经 SHA-256 生成有界键 | ✅ |
| 03 | 指代补全 | 仅补全“绕过去/绕过它/绕开它/避开它”明确绕障表达，歧义操作不补全、fail closed | ✅ |
| 04 | 双通道审计 | 路由用补全后的 resolved_text，执行层保留用户原话，同存于 ToolCall.arguments | ✅ |
| 05 | 纯观察话轮 | 场景陈述只记录事实，不触发 LLM/VLA，attempts=0 零动作落盘 | ✅ |
| 06 | 回归验证 | 清理缓存后全量回归 355 passed / 10 skipped，真实链路两轮证据通过 | ✅ |
设计思考：会话记忆本质上是“世界模型的最小切面”——我们刻意不承诺持久地图，只维护当前任务所需的几何事实；记忆的边界即能力的边界，宁可少记、错记则拒绝，也不做无约束的猜测补全。这与“大模型负责高层语义、确定性模块负责数值收敛”的整体架构哲学一致：一切对物理世界的断言，都必须回溯到可审计的结构化证据，而非模型的语言惯性。指代补全同样遵循最小侵入原则，只处理语义无歧义的绕障表达，其余情况一律走安全拒绝路径。
本轮收益与留白：完成的是会话层与路由层的结构性收口，多轮对话从“能接”推进到“有界、可审计、不越权”。执行侧的多障碍全局路线、动态感知重规划、轨迹终点精度契约等能力已完成设计定稿，作为下一阶段推进项保留，避免一次性堆叠过多变更影响回归收敛与逐项验收。
三、产出
- 有界会话上下文框架收口（
DialogueContextStore+ 安全指代补全 + 纯观察话轮）及对应文档更新。
四、下周计划
- Tinker 创客营第二周：继续以助教身份参与课程现场支持，协助学生完成 AI 辅助编程与小组项目环节；
- 代码框架：按既定设计推进执行侧能力（多障碍路线 / 动态感知 / 轨迹契约），逐项回归验收。