当 Physical RSI 走向生产：现实不能跟着模型试错。
持续进化的具身智能，需要一条稳定的运行边界。
LAGRANGE · Physical Agent Infra
走进现场，
把任务做完。
构建物理世界的智能操作系统，让具身能力在实践中持续进化。
以 Agentic OS 协同智能决策与稳定执行，以 Physical RSI 将现场反馈转化为经过验证的能力改进。
- L1现场探索
- L2任务闭环
- L3能力沉淀
- L4稳定运行
- 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。
场景实践
从单点动作，到完整任务。
让机器人进入既有工序，与现场设备协同工作。
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
Physical RSI
让物理智能持续进化。
以真实任务驱动模型与系统协同改进，让经过验证的新能力持续回到现场，形成 Physical RSI。
阅读技术立场PHYSICAL RSI
执行 → 学习 → 验证 → 再部署真实任务驱动的持续自我改进
- 01
真实场景执行
Task · Execution任务、设备与业务流程
- 02
运行反馈
Trace · Failure状态、异常与人工介入
- 03
能力改进
Research · Engineering模型与软件系统协同改进
- 04
评测验证
Simulation · HIL · Real仿真、在环与真实场景验证
- 05
部署复用
Release · Deploy版本发布、回滚与跨场景复用
经过验证的新能力，回到下一轮真实任务
Agentic OS
运行与部署底座任务编排 · 设备协同 · 状态管理 · 异常恢复
承接任务执行、运行证据与能力部署AI4AI
能力改进引擎Auto Research · Auto Engineering
基于运行反馈，产生改进候选并开展实验验证持续演进的能力
- Model
- Skill
- Workflow
- Runtime
公司动态。
记录拉格朗日的探索与进展。
当具身 Agent 面向真实工厂，拉格朗日如何构建任务闭环？
从单机动作到跨设备协同，让一项生产任务真正完成。
LW-30F｜面向工业现场的轮式双臂机器人
额定30公斤大负载，4 小时带载续航；面向工业现场的搬运、上下料与多工位作业。
具身智能开始进入「下半场」：从会干活到干完活
从汽车物流产线出发，探讨多机器人协同、工序重构与任务闭环。