本文介绍了在Milk-VDuoS机器人端开发中引入的两个核心模块：动作调度状态机和动作安全校验机制。作者通过设计状态枚举（IDLE/POLLING/RUNNING等状态）和动作元数据表（包含风险等级、执行时长等属性），将原本简单的动作执行流程升级为具备安全校验能力的闭环系统。系统实现了云端指令轮询、动作序列规范化（自动补站立动作）、风险分级控制（限制高风险动作数量）、串口互斥执行和异常恢复机制，并

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本项目构建了一套基于 LLM 的情绪驱动机器人交互系统，整体采用事件驱动架构，分为三层：Web 端通过 HTTP POST 将自然语言文本发送至 Agent 服务；Agent 端（OpenClaw）调用大语言模型完成 NLU（自然语言理解）并将结果序列化为动作指令，推入内存队列；机器人端（DuoS）以 2 秒为间隔轮询 Webhook Server 的 /poll/{client_id} 端点，取

本项目构建了一套基于 LLM 的情绪驱动机器人交互系统，整体采用事件驱动架构，分为三层：Web 端通过 HTTP POST 将自然语言文本发送至 Agent 服务；Agent 端（OpenClaw）调用大语言模型完成 NLU（自然语言理解）并将结果序列化为动作指令，推入内存队列；机器人端（DuoS）以 2 秒为间隔轮询 Webhook Server 的 /poll/{client_id} 端点，取

本项目构建了一套基于 LLM 的情绪驱动机器人交互系统，整体采用事件驱动架构，分为三层：Web 端通过 HTTP POST 将自然语言文本发送至 Agent 服务；Agent 端（OpenClaw）调用大语言模型完成 NLU（自然语言理解）并将结果序列化为动作指令，推入内存队列；机器人端（DuoS）以 2 秒为间隔轮询 Webhook Server 的 /poll/{client_id} 端点，取

本周进行Milk-V Duo 端基本开发环境搭建，包括配置duo-buildroot-sdk，文件拷贝，TF卡烧录，安装并验证Milk-V DuoS内的Python环境，首次尝试连接Milkv Duo S开发板，获取Milkv Duo开发板的IP地址，安装可视化编程环境。

Milk-V Duo S WiFI配置、启发项目后续怎么让机器人与Duo S连接之后自动运行云端agent Json指令解析系统。

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