告别盲目重试PhyAgentOS Planner主导的失败恢复与PlanRevision机制指南【免费下载链接】PhyAgentOS-corePhyAgentOS is a Recursive Self-Improving (RSI) physical agent operating system that enables agents to recursively self-improve through agentic workflows.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ph/PhyAgentOS-corePhyAgentOS 是一个递归自改进RSI的物理 Agent 操作系统让 Agent 通过自主工作流不断自我进化。在具身任务机器人操作、物理仿真中一次失败往往意味着真实世界的副作用。PhyAgentOS 用Planner 主导的失败恢复与PlanRevision 追加修订机制让 Agent 不再原样重试而是带着失败证据重新规划——这正是告别盲目重试的关键。为什么盲目重试在物理世界里很危险软件世界里失败了再跑一遍常常无害但物理 Agent 不一样机械臂可能已经碰翻杯子、传送带可能已经停摆。PhyAgentOS 把事实分成三类各司其职事实责任方回答的问题Execution执行Forge Gateway哪个调用被接纳、如何终结Evidence证据PAOS 观察采集器执行前后观察到了什么Verdict判定PAOS 验证器目标与成功标准是否满足 关键设计Action 被接纳不等于完成超时或unknown结果不能证明物理执行已停止也不能作为盲目重试的依据见 docs/zh/01-framework-introduction.md。PlanRevision计划的追加式世代账本PlanRevision 是 PhyAgentOS 失败恢复的核心数据结构。它的规则很直观只追加、不重写任务内每一代计划revision都是不可变的历史执行记录与验证尝试永远可追溯任务身份稳定恢复始终发生在同一个task_id上而不是偷偷创建新任务有预算、有期限重规划次数受max_replans限制且受replan_deadline截止时间约束防止无限循环。核心定义见 PhyAgentOS/forge/task.py其中每个修订代都携带自己的reason为什么改计划、执行记录和验证判定。失败后会发生什么Planner 主导的恢复流程当验证器判定当前计划走不通恢复流程分三步走判定replan_required在recovery验证模式下验证器发现目标仍有希望达成但未满足成功标准时返回replan_required判定并附带上未满足的 criteria、保留约束和证据引用判定协议见 PhyAgentOS/verification/service.py任务进入awaiting_replan状态任务暂停在原地等待重规划而不是继续硬着头皮执行Planner 开启新一代 PlanRevision调用begin_revision后Planner 会接收四类信息——未满足的标准、需要保留的约束、指导信息与证据引用、截止时间然后重新选择工具生成分数递增的新修订代。这个状态机可以概括为一行executing ── recovery verdict ──► awaiting_replan ── begin revision ──► executingbegin_revision的三重安全阀状态必须是awaiting_replan、未超过重规划预算、未超过截止时间实现于 PhyAgentOS/forge/task.py。任何一条不满足任务就会干净利落地转入失败终态而不是无限重试。四档验证模式recovery 模式如何启用模式行为off根据执行事实直接派生成功不做语义验证audit记录判定但不改变执行语义enforce严格模式证据缺失即失败fail closedrecovery在 enforce 基础上允许返回replan_required触发重规划只需在任务验证契约里把mode设为recovery并给出目标与至少一条成功标准即可获得完整的失败恢复能力。完整配置项参考 docs/zh/04-forge-configuration-reference.md。恢复经验不白来失败会沉淀为 Lesson失败与成功一样有价值。ExperienceCoordinator 会把每次 AgentTask 的修订代判定、验证尝试与证据归入一条脱敏的任务经历task episode最终失败或replan_required→ 可形成工作流相关的失败观察失败重规划后最终成功 → 标记为mixed同时沉淀恢复工作流经验与失败观察沉淀的 Lesson 是通用的恢复原则不含具体坐标、对象名等敏感细节且不会绕过验证器。详见 docs/zh/05-agent-experience-and-skill-evolution.md。核心文件速查任务聚合与 PlanRevisionPhyAgentOS/forge/task.py重规划工具入口PhyAgentOS/agent/tools/forge_task.py验证服务与判定协议PhyAgentOS/verification/service.py开发者手册恢复机制章节docs/zh/03-developer-manual.md框架总览状态机与三类事实docs/zh/01-framework-introduction.md小结PhyAgentOS 的失败恢复哲学可以浓缩成一句话失败不是重来的信号而是重新规划的输入。PlanRevision 用追加式账本保留了每一代计划的完整历史recovery 验证模式让 Agent 在证据不足时果断停下Planner 则拿着未满足标准与证据重新决策。对于正在构建物理 Agent 的团队这套机制是避免在真实世界里撞南墙撞一百次的实用答案。【免费下载链接】PhyAgentOS-corePhyAgentOS is a Recursive Self-Improving (RSI) physical agent operating system that enables agents to recursively self-improve through agentic workflows.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ph/PhyAgentOS-core创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考