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。

正在加载中……