拉格朗日标志

LAGRANGE · 稳定支点 · Physical Agent Infra

让大模型，
走进物理世界。

从真实场景任务出发，以 Agentic OS 沉淀可复制的平台能力，持续迈向基于真实反馈演进的 Physical Recursive Self-Improvement。

看现场实践了解 Physical RSI
地球、月球及五个拉格朗日平衡点：L1、L2、L3、L4、L5
  1. L1现场探索
  2. L2任务闭环
  3. L3能力沉淀
  4. L4稳定运行
  5. L5规模复制

以拉格朗日为支点，连接模型与设备、具身能力与真实场景，让前沿技术走向真实应用。

五个拉格朗日平衡点中，L1–L3 需持续校正，L4–L5 相对稳定。

走进现场，把一件事做完。

从单点动作，到跨设备的完整业务任务。

从真实项目出发，让机器人进入既有工序，先把边界清晰的生产任务稳定完成。

进入真实场景

阅读场景实践

Physical RSI

让每一次现场实践，推动下一次能力进步。

Agent 从真实执行中积累经验，持续改进程序、模型与技能，让任务运行更稳定、新场景部署更高效。每次改进经过评测验证，再受控进入生产。

阅读技术立场
  1. 01

    真实执行

    Agentic OS · 设备

    任务、状态与结果

  2. 02

    反馈归因

    Observation · Trace

    异常、失败与人工介入

  3. 03

    改进验证

    Agent Harness · Eval

    分析、实验与回归评测

  4. 04

    受控发布

    Model · Skill · Runtime

    版本、边界与规模复制

通过验证后，进入下一轮真实任务

文章与洞察。

记录我们的技术判断与现场实践。