視覚的知覚、行動計画、自己進化的な学習を橋渡しする、統合された身体性AI (Embodied AI) 認知フレームワークです。
インストール＆ダウンロード
1. ClawHub CLI
レジストリから直接スキルをインストールする最速の方法です。
npx clawhub@latest install vision-action-evolution-loop
2. 手動インストール
スキルフォルダを以下のいずれかの場所にコピーしてください
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先順位：ワークスペース > ローカル > バンドル
3. プロンプトのインストール
このプロンプトをOpenClawにコピーするだけで、自動的にインストールされます。
Clawhubを使って vision-action-evolution-loop をインストールして。Clawhubがインストールされていない場合は、先にインストールしてください（npm i -g clawhub）。
ダウンロードをご希望ですか？
ZIPアーカイブで生のスキルファイルを取得します。
Vision-Action-Evolution Loop とは？
Vision-Action-Evolution Loopは、自律型エージェントおよびロボットのための閉ループ認知システムを作成するように設計された洗練されたフレームワークです。堅牢な感覚知覚のためのdiepre-vision-cognitionと、継続的な学習のためのself-evolution-cognitionという2つの核となる哲学を統合しています。単純なエンドツーエンドモデルを超え、Openclaw Skillsライブラリのこのスキルは、2Dの視覚データから3Dの空間理解および物理的実行へと至る構造化された架け橋を提供します。
このフレームワークは、SOULの5つの法則（知覚、計画、実行、評価、進化）を実装しています。OpenCVやCADのベクトル化といった従来の高精度パイプラインをツール拡張されたVLLMワークフローに効果的に組み込むことで、エージェントはロボット操作、折り畳み、組み立てといった複雑なタスクを、時間の経過とともに精度を向上させながら実行できるようになります。
Vision-Action-Evolution Loop のユースケース
- 視覚的フィードバックに基づく自律的なロボットアームの操作と組み立て。
- 2D写真を3DパラメトリックCADモデルへ自動変換。
- ヒューマン・イン・ザ・ループ評価を活用してAIの意思決定を洗練させる品質管理システム。
- タスクの繰り返しを通じて世界モデルを更新する、自己改善型の身体性AI (Embodied AI) エージェントの開発。
Vision-Action-Evolution Loop の仕組み
- 知覚：システムは透視補正とエッジ検出を通じて2D入力を処理し、3D空間特徴マップを生成します。
- 計画：VLA (Vision-Language-Action) モデルを活用し、空間モデルに基づいて把持点と行動シーケンスを計算します。
- 実行：把持、折り畳み、物体の移動などの物理的またはシミュレーション上の行動が実行されます。
- 評価：システムは視覚的な再検査を実行するか、人間のフィードバックを要求して、実行が成功基準を満たしたかどうかを判断します。
- 進化：成功と失敗を記録し、内部の認知ノードを更新して将来の行動パラメータを改善します。
Vision-Action-Evolution Loop のセットアップ
CLIを使用してこのスキルをインストールするには、以下のコマンドを実行してください：
clawhub install vision-action-evolution-loop
または、ディレクトリをローカル設定にコピーして手動でスキルをインストールすることもできます：
cp -r skills/vision-action-evolution-loop ~/.openclaw/skills/
Vision-Action-Evolution Loop のデータスキーマとタクソノミー
このスキルは、5つの異なる段階を含む構造化されたデータ出力によってその認知ライフサイクルを構成します：
| 段階 | 出力タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| 知覚 | 特徴マップ | 2D/3D空間座標と信頼度スコア |
| 計画 | 行動シーケンス | ロボットまたはツールベースのコマンドの構造化リスト |
| 実行 | 物理状態 | 実行された物理的行動のログ |
| 評価 | フィードバック | 再検査メタデータを含む成功/失敗ステータス |
| 進化 | 知識ノード | 更新された世界モデルパラメータとメモリファイル |
Vision-Action-Evolution Loop の高度な機能
- ツール拡張型VLLM戦略：OpenCVおよびベクトル化ツールをモデルから呼び出し可能な関数としてラップします。
- 自己進化型身体性AI (Embodied AI)：過去の実行結果に基づいてメモリとタスクロジックを自動更新します。
- マルチエージェントサポート：コラボレーション型マルチエージェント進化のためのSAGEプロトコルと互換性があります。
- 3Dパラメトリックマッピング：最先端の学術フレームワークを使用して、生データを正確なSVG、DXF、または3D座標系に変換します。
SKILL.md
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