Unitree выпустила программное обеспечение UniUni для управления роями роботов, доступное пользователям бесплатно

Подразделение роботакси компании Hello Inc. представило HelloWorld — генеративную модель мира для вождения. Эта модель предназначена для создания данных о вождении по требованию и интерактивного тестирования политик управления автомобилем.

Команда объявила о модели 12 октября и опубликовала соответствующую научную работу на arXiv, а также страницу проекта. HelloWorld объединяет в себе управление сценами, непрерывную генерацию, наблюдение с мультисенсоров и эффективный вывод данных.

Инженеры могут напрямую редактировать транспортные средства, пешеходов и их траектории, после чего модель генерирует соответствующие видео с нескольких камер вместе с данными лидара. Примеры таких изменений включают добавление пешехода, пересекающего дорогу, изменение маршрута впереди идущего автомобиля или смена погодных условий — например, переход от дождя к снегу, или от дня к ночи.

Модель также принимает описания ситуации на простом языке как второй способ построения сцен. Пользователь описывает желаемую ситуацию, и специальный конвейер приложений преобразует это описание в условия, необходимые для работы модели. Такие элементы, как строительные площадки, плотный трафик, пешеходы, пересекающие дорогу, туман и различные освещения, могут использоваться для направления процесса генерации.

Основная цель разработки — восполнить пробелы в данных, собранных в реальном мире. Ситуации с длинным хвостом, такие как редкие опасности или необычные сочетания погоды и движения, сложно собрать в достаточном количестве только путем сбора данных с дорог. Возможность генерировать такие сценарии по запросу позволяет разработчикам создавать целенаправленные обучающие данные и проводить контрфактические тесты: воспроизведение одного и того же момента с изменением одного элемента для оценки реакции политики вождения.

Согласно представленной научной работе, HelloWorld содержит около 2 миллиардов параметров, генерирует виды для семи камер с условным выводом лидара и использует причинно-следственную генерацию на несколько шагов. Такая архитектура призвана обеспечить достаточную скорость вывода для многократного интерактивного моделирования, а не только для генерации отдельных клипов.

Модели мира стали распространенным инструментом в области автономного вождения и воплощенного искусственного интеллекта, где команды используют их для снижения затрат на сбор и маркировку пограничных случаев. HelloWorld является первой публичной исследовательской публикацией такого рода от команды роботакси этой компании. Однако компания пока не сообщила, когда или каким образом модель будет интегрирована в программы тестирования ее транспортных средств.

openJiuwen, платформа для ИИ-агентов с открытым исходным кодом, разработанная лабораториями Huawei 2012, Huawei Cloud и другими командами Huawei совместно с университетами и компаниями, выпустила и сделала общедоступной корпоративную версию AgentOS.

Этот проект призван решить проблемы, возникающие при переходе от демонстрационных примеров агентов к реальному производственному использованию. К таким проблемам относятся сложность координации длинных цепочек задач несколькими агентами, потеря опыта между запусками, рост затрат на вычисления, а также необходимость обеспечения разрешений данных, изоляции и возможности восстановления, которые требуются предприятиям перед тем, как они начнут доверять агентам реальную работу.

Код доступен как AgentOS for Enterprise на GitHub и AtomGit под лицензией Apache 2.0. Репозиторий описывает четыре основных компонента: распределенный агентный рантайм, агентов для работы и кодирования jiuwenswarm, песочницу агента Conch и шлюз доступа агента.

Система поддерживает развертывание как на одной машине, так и в кластере, позволяя собрать и развернуть ее одной командой, а также работает на операционных системах openEuler или Ubuntu.

Механизмы координации и саморазвития

В плане координации AgentOS использует оркестрацию рабочих процессов и коллаборацию роев для разделения задач, назначения ролей и параллельного выполнения шагов, например, исследования, анализа и написания, при этом люди могут вмешиваться в критические моменты принятия решений. Что касается саморазвития, платформа применяет трассировки выполнения, обратную связь от пользователей и память для улучшения навыков и моделей взаимодействия агентов, превращая успешные решения в повторно используемые возможности.

Рантайм также направлен на повышение эффективности использования вычислительных ресурсов посредством совместного проектирования аппаратного и программного обеспечения, планирования ресурсов и оптимизации инференса.

Для обеспечения безопасности предусмотрена многопользовательская изоляция, защищенные песочницы, управление разрешениями и ограничители (guardrails), которые контролируют доступ к данным и вызовы инструментов, а также функция восстановления после сбоев, позволяющая продолжать выполнение длительных задач.

Вызовы моделей, вызовы инструментов и управление памятью упакованы в виде плагинов, которые загружаются по требованию. Для разработчиков существует пять типов активов — навыков, коннекторов, плагинов, экспертов и команд экспертов — которые можно комбинировать, публиковать, получать или делиться через Agentic Hub, что позволяет партнерам упаковывать отраслевые методы и системные интеграции в виде повторно используемых компонентов.

Данное программное обеспечение также служит основой для аппаратной реализации. На мероприятии Huawei Connect 2026 Huawei представила платформу ускорения агентов с открытым исходным кодом для универсальных устройств, построенных на базе Jiuwen AgentOS. Эта платформа объединяет унифицированный шлюз агента, распределенный рантайм и рабочую среду WorkSwarm для офиса и кодирования, включая встроенный SystemAgent для настройки и управления в один клик.

Согласно информации о запуске, предприятия могут завершить полное частное развертывание за считанные часы, а затем подключить существующие бизнес-системы, локальные базы знаний и отраслевые модели через открытые интерфейсы и плагины.