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未验证
清乐智能 · Physical AI for Science — building safe, auditable…
尚未跑自动兼容性验证,可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/9/2 · 已提供中文文档
清乐智能 · Physical AI for Science — building safe, auditable intelligence for the physical world
综合分
28.2
GitHub 分
28.2
用户评分
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周下载量
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安装插件(需先安装 dsh CLI 引擎:npm install -g @deepseek-ai/dsh)
dsh plugin --profile web add xychendave/open-hardware-agent-lab该插件未发布到 npm,走 GitHub 源安装(pnpm 若拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑)
信任档位:已验证本站已于 0 天前真实安装成功
- 是什么
- dsh 原生插件 · chat
- 装得上吗
- 本站已真实安装成功(非静态推断)
- 安全吗
- 本站尚未对该插件做风险分级(暂未覆盖,不等同于无风险)
- 还在维护吗
- 活跃:最近一次提交在 23 天前
档位由下列信号合成:本站实装验证(真实安装,当前最高到 L4)· 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。下方各区块是它的证据明细。 验证判据与等级说明 →
🟢实装验证通过· 2026/9/26
由本站实装验证器在真实 dsh 环境安装成功,非静态推断。
数据截至 2026/9/20(元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转,单条结论的验证时间见上方)
用户评分
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README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成开放硬件智能体实验室
开放硬件智能体实验室:智能体通过 MCP、CLI 或 API,经安全设备契约连接仿真与双机械臂硬件
以 Seeed reBot 双机械臂为第一套参考硬件,探索安全、可复现、模型无关的 AI-to-hardware 接口。
清乐智能 · Physical AI for Science — 访问项目网站
这是一个面向两台 Seeed Studio reBot 机械臂的安全起步项目。它先把 Anthropic 已公开介绍的 MHS 核心概念——设备发现、统一 read/write、自然语言硬件描述、设备级安全限制——做成可运行的仿真,再通过 MCP 暴露给 Claude、DeepSeek Harness 或其他智能体。
当前状态:MHS-ready prototype,不是官方 MHS 实现。 截至 2026-09-01,MHS 仍是申请制研究预览,规范与 SDK 尚未公开。拿到官方预览后,计划只替换协议/驱动适配层。
本仓库是独立社区研究项目,与 Anthropic、DeepSeek AI、Seeed Studio 或 Hugging Face 没有隶属或背书关系。
项目文档
- 项目过程日志
- 系统架构
- DeepSeek Harness 接入方案
- 公开路线图
- 架构决策记录
- 面向后续 AI Agent 的工程约定
现在可以演示什么
- 自动发现 reBot Arm B601-DM 和 reBot Arm B601-RS 两台虚拟设备。
- 读取设备状态、标准化关节位置、使能状态和急停状态。
- 所有写操作默认 dry-run,不会移动机械臂。
- 运动必须同时满足:未触发急停、已显式使能、apply=true、confirmed=true。
- 单次关节变化限制为 0.15,越界命令在 driver 层拒绝。
- 生成双臂物体交接计划,但当前永远只做 dry-run。
推荐学习顺序
1. 单臂 bring-up:组装、供电、电机 ID、零点和急停。先用 MotorBridge 单独验证每个关节。
2. LeRobot 接口:理解 connect → get_observation → send_action → disconnect,完成 Leader/Follower 遥操作。
3. 数据闭环:录制一个简单任务、回放、检查数据,再训练 ACT/SmolVLA 等策略。
4. MHS 设备层:把关节状态、动作、物理属性和安全边界变成可发现的设备 slot。
5. MCP 编排层:让智能体读取状态、生成计划和调用受限动作;高速控制仍由 LeRobot 策略或确定性代码完成。
6. 双臂 Demo:先做仿真交接,再做真实双臂标定、碰撞区和人工确认。
不要一开始就训练 VLA,也不要让大模型逐帧直接输出电机控制。第一阶段的目标是一个可靠、可复现、随时能急停的控制链路。
在这台 Mac 上运行仿真 Demo
cd /Users/dave/Desktop/physical_ai
uv sync --extra dev --python 3.12
uv run pytest
uv run mcp dev server.py
MCP Inspector 打开后,可以依次调用:
1. discover_devices
2. read_device(device_id="rebot-dm", slot="state")
3. write_device(device_id="rebot-dm", slot="position", value={"shoulder_pan": 0.1})
4. plan_two_arm_handoff(from_device="rebot-dm", to_device="rebot-rs")
第 3 步没有传入 apply=true,因此只返回预演结果。
也可以把本地 stdio server 接入支持 MCP 的宿主:
{
"mcpServers": {
"rebot-mhs-lab": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--directory",
"/Users/dave/Desktop/physical_ai",
"python",
"server.py"
]
}
}
}
接入 DeepSeek Harness
DeepSeek Harness 已提供官方 MCP client 插件,因此第一阶段不需要直接修改 Harness。我们把本仓库作为独立 MCP hardware server,通过 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 接入。示例配置位于 .dsh/cordis.patch.yml。
npx @deepseek-ai/dsh web
DeepSeek Harness 仍处于 developer preview,插件版本应与宿主版本保持一致。详细步骤和后续原生插件路线见 docs/DEEPSEEK_HARNESS.md。
接真实机械臂前的环境选择
- 当前电脑是 Apple Silicon Mac,适合运行本项目、MCP 和仿真。
- B601-DM 未来可通过串口桥/MotorBridge 接入,但 Seeed 的完整 LeRobot 教程以 Ubuntu 物理机为主。
- B601-RS 的 follower 教程使用 SocketCAN;真实控制建议放在 Ubuntu 22.04 或 Jetson 上,而不是直接放在 Mac 上。
- 推荐架构:Mac 运行 Claude/MCP 客户端,Ubuntu/Jetson 贴近机械臂运行 driver;两者通过受限的网络接口通信。
与真正 MHS 的迁移边界
目前的 SimulatedArmDriver 只提供三件事:
discover() 设备能力、物理属性、安全限制
read(slot) 状态读取
write(slot, value) 带设备级校验的写入
官方 MHS SDK 可用后,新建 OfficialMHSReBotDriver 实现同样的行为,把现有 MCP 工具和双臂编排保留下来。真实 LeRobot 适配器则把标准化状态映射到 get_observation() / send_action()。
真实硬件安全门槛
- 固定底座、清空工作区并准备物理急停。
- 初次调试保持至少一米距离,限制速度、扭矩和单步变化。
- 禁止带电插拔电源或信号线。
- 断电、掉线或反馈异常后,先停止程序并重新回零,不能从旧状态继续。
- 真实运动不得沿用示例中的标准化位置;必须根据各自校准数据、关节限位和碰撞模型生成。
资料
- Anthropic:Model Hardware Standard 研究预览
- MHS 官网与申请入口
- Seeed reBot B601-DM 快速入门
- Seeed reBot B601-RS 快速入门
- Seeed reBot 开源仓库
- Hugging Face LeRobot
- DeepSeek Harness
授权状态
仓库目前公开用于审阅、学习和讨论,但尚未选择开源许可证。在许可证正式确定之前,请不要假定拥有复制、修改、分发或商业使用本代码的权利。这样可以在创业项目早期保留专利、双许可证和商业授权的选择空间。