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从单轮对话到规划型智能体:三个必须跨过的工程门槛

把单轮对话升级成规划型智能体,很多团队的做法是给模型加一句“先制定计划再执行”,然后接上工具循环。系统跑起来了,模型也确实输出了带编号的步骤,但很快暴露出一个根本问题:它“看起来”在规划,实际上只是在把每一步的即时反应包装成计划的形式。真正的规划能力不是提示词能赋予的,它要求系统在架构上回答三个问题:什么时候值得规划、计划执行到一半发现错了怎么办、以及怎么判定任务已经完成。这三个问题不解决,规划型智能体只是一个更慢、更贵、更难调试的单轮对话。

基于 ROS2 的自动驾驶算法开发:数据管线上三个不报错的失效

自动驾驶 ROS2 项目最常见的返工,不是控制算法收敛不了,也不是感知模型精度不够,而是传感器数据在节点之间静默丢失或错配。激光雷达在发布,相机在发布,融合节点在运行,日志没有一行错误,但融合输出里一半的帧是空的,或者点云和图像在时间上差了 80 毫秒。这类问题不抛异常,只让下游算法在一个不完整的数据流上“正常工作”。下面从环境、节点、融合三个位置,给出可运行的配置与代码。

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