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Harness的本意是“马具、缰绳”，在软件工程领域通常指对核心能力进行封装、管控的中间层框架。AI Agent Harness就是面向多Agent协同场景的管控中间件，相当于所有AI Agent的“操作系统”，负责对不同能力、不同厂商、不同协议的Agent进行统一的注册、适配、编排、监控、治理，让原本各自为政的Agent可以按照业务规则协同完成复杂任务。层级能力描述核心作用生命周期管理层负责Ag
摘要： 全球校园人工智能算法精英大赛设立智能体对抗挑战赛，聚焦自动驾驶与智能机器人技术，通过物资抢占与激光对抗任务考察动态路径规划与实时决策能力。比赛采用1V1形式，要求机器人满足尺寸（≤300×250×250mm）、重量（≤5kg）、算力（≤20TOPS）等规范，禁止云端实时计算。赛场设12个物资点与掩体，参赛车需通过识别、语音播报及返回基地完成物资抢占，同时使用有限激光弹药（初始10发）攻击敌
本示例展示了如何使用 slTuner 和 systune 来调整纵向自动驾驶仪的标准配置。
本文深入探讨了双目立体匹配算法在自动驾驶和机器人避障中的实际应用挑战，揭示了弱纹理、反光、遮挡等八大工程陷阱，并提供了数据增强、硬件协同优化、动态场景处理等实用解决方案。通过算法优化和嵌入式平台部署技巧，显著提升了双目视觉系统的鲁棒性和实时性能。
本文提出"态势操作系统"(SOS)这一创新范式，其核心特征包括：1）以六十四卦完备态势空间作为判断内核，实时评估系统情境；2）以事件关系网络为语法架构，将硬件信号和软件请求统一转化为标准化事件；3）采用降U动力学作为系统驱动力，实现从高不确定态向低确定态的自主收敛。相比传统资源管理型OS，SOS具有内生安全、情境自知、动态调度等优势，特别适用于机器人、自动驾驶、工业控制等对安全性和实时性要求高的领
柴晓杰很少出现在媒体采访中。当陈源培入选福布斯30 Under 30、在WAIC上被众人围观时，他在后台调试机器人。但正是这些沉默的工程Leader，撑起了中国具身智能产业的脊梁。从腾讯到阿里，从京东到灵初智能——柴晓杰的15年，是中国AI从"数字世界"走向"物理世界"的缩影。他不是最耀眼的那一个，但他可能是最不可或缺的那一个。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Magma：面向多模态 AI 智能体的基础模型镜像，赋能自动驾驶感知系统。该镜像通过SoM与ToM技术实现图像、视频及空间数据的统一理解，典型应用于城市复杂路口的实时通行决策与障碍物轨迹预测，显著提升动态场景下的响应准确率与鲁棒性。
一家小型AI公司用9个月时间构建了"判断力引擎"的全栈技术体系：1. 提出"生成论"哲学基础，认为世界本质是事件而非实体；2. 发现"降U动力学"智能法则，将不确定到确定的过程数学化；3. 开发事件关系网络（语法）和六十四卦态势空间（字典）作为判断框架；4. 实现可运行的判断力引擎软件（已开源部分代码）；5. 设计认知芯片物理架构（已申请专利）。该技术从哲学理论到硬件实现形成完整闭环，旨在赋予AI
本文提出了一种新型认知芯片架构，其核心创新在于从"计算"转向"判断"。与传统芯片不同，该芯片通过模拟电路实现物理层面的态势判断：1）采用64卦引力源阵列构建完备态势空间；2）通过信息力计算单元实现纳秒级态势涌现；3）具备物理级内生安全机制，U值超限时自动触发硬件保护。这种架构特别适用于自动驾驶、工业控制等安全关键场景，能在传感器数据冲突时实现物理隔离的安全降级。相比算力提升和类脑模拟两条技术路线，
自动驾驶场景下的AI Agent是具备的闭环智能实体，区别于传统的端到端AI模型，其核心属性是目标导向的自主交互能力：可在动态复杂的交通环境中，自主感知环境变化，调用历史经验做出符合交通规则与安全约束的决策，同时能从每次驾驶行为中迭代优化自身能力。
26年4月来自南方科大和港科大的论文“ProDrive: Proactive Planning for Autonomous Driving via Ego-Environment Co-Evolution”。端到端自动驾驶规划器通常仅根据当前观测生成轨迹。然而，现实世界的驾驶环境高度动态，这种基于即时反应的规划方式无法预判未来场景的演变，往往导致决策短视及危及安全的故障。为此，ProDrive，
26年4月来自小鹏汽车的论文“X-Cache: Cross-Chunk Block Caching for Few-Step Autoregressive World Models Inference”。实时世界模拟正成为自动驾驶系统可扩展评估与在线强化学习的关键基础设施。近期基于自回归视频扩散技术的驾驶世界模型虽能实现高保真且可控的多视角（多相机）图像生成，但其推理成本仍是交互式部署的瓶颈。现有
本文介绍了如何在星图GPU平台自动化部署通义千问3-VL-Reranker-8B镜像，实现自动驾驶场景的多模态时序对齐排序。该模型能精准处理图文视频数据，自动重建驾驶过程的时序逻辑，应用于自动驾驶的场景分析、行为验证和决策支持，显著提升多模态数据理解效率。
本文介绍了如何在星图GPU平台自动化部署Magma多模态AI智能体基础模型，并展示其在自动驾驶中的典型应用。该模型通过多模态融合技术，实现环境感知、决策规划与车辆控制，显著提升自动驾驶系统在复杂道路和天气条件下的安全性与可靠性。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Magma多模态AI智能体基础模型，实现自动驾驶场景的智能决策与规划。该模型通过多模态融合技术，能够准确识别道路元素、预测交通参与者运动趋势，并生成安全的驾驶指令，显著提升自动驾驶系统的环境感知与决策能力。
本文介绍了如何在星图GPU平台上一键自动化部署Magma多模态AI智能体基础模型，并探讨了其在自动驾驶领域的典型应用。该模型通过融合视觉、文本和传感器数据，实现复杂道路环境的精准感知与智能决策规划，显著提升自动驾驶系统的安全性和可靠性。
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