PUBLIC PROTOTYPE · BUILDING IN THE OPEN

QINGLE INTELLIGENCE / TOWARDS PHYSICAL AGI

让科学智能体
真正进入实验现场。

清乐智能正在构建面向科学实验的 Physical AI 基础设施，让智能体能够在安全边界内理解、调用并学习真实设备。

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两台机械臂在科学实验室中协同操作透明样品盘 — MISSIONObserve → Reason → Act → Verify

CONTROL MODESIMULATION FIRST

REFERENCE STACK

MHS Hardware semantics DSH Agent harness MCP Tool protocol LR LeRobot RB reBot

01 / OUR THESIS

下一代 AGI 不只理解世界，
也必须在世界中学习。

科学是 Physical AI 最严格、也最有价值的训练场：每一次行动都产生真实结果，每一个结果都可以被验证。

PHYSICAL LEARNING LOOP01

REAL-WORLD
FEEDBACK发现

01观察OBSERVE
02推理REASON
03行动ACT
04验证VERIFY

CORE INSIGHT02

实验不是 AI 的终点，
而是下一轮学习的起点。

把机器人、仪器与实验反馈接入同一个可观测闭环。

NON-NEGOTIABLE03

安全不是补丁，
而是系统边界。

动作验证、权限控制、状态回读、人工接管与紧急停止从第一天进入架构。

02 / REFERENCE ARCHITECTURE

把模型能力，收敛为可信的物理行动。

模型负责理解与推理，Harness 负责任务编排，硬件契约描述能力边界，Driver 对每一次动作做最终安全检查。

AGENT-TO-HARDWARE CONTROL PLANE VERSION / REFERENCE-0.1

01 / INTENT科学目标

Natural-language task

02 / ORCHESTRATEDeepSeek Harness

Plan · Route · Recover

03 / CONTRACTHardware Contract

Discover · Describe · Control

04 / GUARDRAILSafety Driver

Validate · Clamp · Stop

05 / EXECUTELeRobot + reBot

Sim first · Real opt-in

Structured tool calls Auditable state Human takeover Replaceable adapters

03 / OPEN HARDWARE AGENT LAB

先让最小闭环可靠运行，
再连接更多真实设备。

公开参考项目已经覆盖设备发现、状态读取、安全移动与紧急停止。所有真实动作默认关闭，先在模拟环境中验证完整链路。

rebot-mhs-lab — simulation

$ uv run mcp dev server.py

[discovery] 2 devices available
  ├─ lerobot-arm  READY / SIM
  └─ rebot-arm    READY / SIM

agent › inspect the workcell, then move to home

tool robot.get_state({ device_id: "rebot-arm" })
tool robot.move_joints({
       device_id: "rebot-arm",
       positions: [0, -0.4, 0.8, 0, 0.4, 0]
     })

✓ policy validated
✓ motion completed in simulation

REFERENCE DEVICES02LeRobot / reBot

MCP TOOLS05Discover to stop

AUTOMATED TESTS10Current baseline

DEFAULT REAL MOTION0 Explicit opt-in required

PUBLIC REPOSITORYxychendave/open-hardware-agent-lab 查看代码、文档与路线图

04 / PHYSICAL AI FOR SCIENCE

不止让机器人完成动作，
而是让实验系统获得学习能力。

⌁

自主实验

从假设生成到设备执行，让智能体在受控边界内完成实验循环。

◫

材料发现

连接样品制备、表征与反馈，加速候选材料的搜索与验证。

⌬

具身数据

记录动作、观测与结果，把每次操作沉淀为可训练的数据。

◎

远程协作

让研究者、智能体与实验设备跨空间协同，并保留人工接管。

BUILD THE PHYSICAL FUTURE

和我们一起，把科学智能
带进真实世界。

我们希望认识机器人、智能体、实验自动化领域的同行，以及相信 Physical AI for Science 的长期伙伴。

发起技术讨论联系项目发起人

让科学智能体真正进入实验现场。

下一代 AGI 不只理解世界，也必须在世界中学习。

实验不是 AI 的终点，而是下一轮学习的起点。

安全不是补丁，而是系统边界。