# 具身智能驾驭底座 / Physical AI Harness Runtime

Kongnitive Harness 是一套面向具身智能开发的 Physical AI Harness Runtime，目标是把机器人仿真从“开发后验证”升级为“开发主循环”。项目基于 NVIDIA Isaac Sim / Omniverse 构建可复现的机器人仿真环境，并面向 DGX Spark 边缘算力平台设计运行架构，结合 NVIDIA NIM、NeMo、TensorRT-LLM 等推理与 Agent 技术路径，支撑本地模型推理、任务调度和后续能力增强。系统通过 MCP 工具协议连接 AI Agent、ROS2 节点和仿真执行环境，实现 ROS2 节点热更新、任务 episode 管理、执行日志采集、结构化失败反馈和基于反馈的自动 patch 迭代。其创新点在于将 Simulation-in-the-Loop 引入机器人行为开发流程，让 AI 能“自己改、自己跑、自己看结果、再自己改”，降低人工调试成本，并沉淀可复用的成功经验。该项目适用于工业装配、分拣搬运、仓储抓取、服务机器人、巡检以及机器人算法科研验证等场景。

 ![具身智能驾驭底座 / Physical AI Harness Runtime](https://developer.download.nvidia.com/zh-CN/images/community/showcase/kongnitive-harness-feature.jpg "具身智能驾驭底座 / Physical AI Harness Runtime")

\*此项目展示图片来自项目作者

### 项目开发者
 包丁立, 卢诗静, 郭轲

### 相关技术...

- NVIDIA Isaac Sim
- Omniverse
- NeMo
- TensorRT-LLM
- ROS2
- Physical AI

### 资源

[查看项目代码库](https://github.com/Kongnitive/Kongnitive-Harness)

[观看项目相关视频](https://www.bilibili.com/video/BV178QwBwEBj)