**核心价值**：单个免费模型能力有限，但通过智能编排、质量检测和择优合并，最终输出可以媲美世界排名前 10 的模型——**无需支付昂贵的 API 费用**。> 💡 **欢迎 Star、Fork、PR！| **TaskExecutor 行数** | 678 | 526 | -22% || **测试覆盖率** | 53/53 | 58/58 | +5个测试 || **CI 状态** | ❌ lin

前置工作是V9v3（3.15M参数的中文嵌入模型）的边缘部署测试与生成能力验证，当前工作是在此基础上设计更轻量的模型，并规划一个以"信息素场"为通信机制的Agent OS原型。- 仅嵌入部分（V9v3一次forward）：2.84ms，约**0.014mAh**——一块200mAh电池可做约**14,000次**| 单token预测 | **收敛**（Loss 8.1→2.27，准确率81.5%）

但**多模型一起跑≠多模型协作**：如果只是各自干完然后选最好的，本质上还是"投票"，没有真正的"协作"。> 💡 **欢迎 Star、Fork、PR！** 这个问题在 v2.1.0 之前**没有任何工具能定量回答**。| **涌现度量体系** | 问题2：量化"1+1>2"的协作增益 | SynchronyMeter + EmergenceEvaluator || **任务编排** | 手动选工

请求：{"model":"agnes-2.0-flash","messages":[{"role":"user","content":"1+1=> 不写代码，当指挥官。- **AgnesCode 日志**：直接读取 `~/.agnes/state/logs/llm_request.*.jsonl`，聚合流式响应。请求：{"model":"glm-5.2","messages":[{"role":"

这不是一篇概念文章，而是一份工程验证报告。我们在一款桌面 AI 助手中，真正实现了三件事：① 自主进化系统：每次运行真实调整模型权重，去重记忆、热度升权降级，已有 229 条训练样本；② 本地 Transformer 生成模型：从零实现 Embedding → 多头注意力 → FeedForward → 真实 Adam 优化器，含可验证的前向/反向传播（损失 4.85 → 0.10）；③ 模型权重

前置工作是V9v3（3.15M参数的中文嵌入模型）的边缘部署测试与生成能力验证，当前工作是在此基础上设计更轻量的模型，并规划一个以"信息素场"为通信机制的Agent OS原型。- 仅嵌入部分（V9v3一次forward）：2.84ms，约**0.014mAh**——一块200mAh电池可做约**14,000次**| 单token预测 | **收敛**（Loss 8.1→2.27，准确率81.5%）

摘要：建木OS是一款专为资源受限嵌入式设备设计的Agent操作系统，聚焦离线语音交互与任务执行，推出老人机与智能手表两条产品线。老人机平台基于展锐/联发科功能机（512MB-1GB内存），支持用药提醒、健康监测等完整功能；智能手表平台采用Cortex-M7芯片（64-512KB内存），压缩版模型实现语音笔记等核心场景。技术核心包括自研V9v3系列嵌入模型（标准版12MB/lite版<2MB）

*关键点**：云端工具看到的只是一个孤立的函数签名，没有任何业务上下文。| `-p, --provider` | 模型提供商：`ollama` / `openai` / `anthropic` | ollama || `-m, --mode` | 执行模式：`privacy` / `quality` | `privacy` || `-w, --workspace` | 工作目录 | `./work

手表端对比原 bag-of-hash 方案：**88.9% vs 44.4%（+44.5%）**，老人机端：**85.7% vs 33.3%（+52.4%）**，21 条结构化断言全部通过。再小的 Asterisk（2.6M）和 all-MiniLM-L6-v2（22M）都是英文 only。|recall 延迟（WSL x86 + numpy）|12.9s（全量遍历）|**4ms（numpy 批量

# 建木OS Phase 1 技术进展报告 > **执行摘要**：建木OS 是一款面向嵌入式设备的 Agent 操作系统，当前规划两条产品线：**老人机平台**（展锐/联发科功能机，标准部署）与**智能手表平台**（Cortex-M7 嵌入式，极限压缩）。Phase 1 已完成 V9v3 C 版端侧推理引擎编译验证，worm_knowledge_engine 已开源发布，正在推进老人机意图理