AI 代理和机器人执行层CodecFlow是什么？

Codec 正在 Solana 上为 ai 代理和机器人构建一个超越基础 LLM 包装器的执行层。Codec Operator 并非依赖于静态机器人，而是由视觉-语言-动作 (VLA) 模型驱动的智能代理，其设计不仅旨在推理，更旨在行动。这些 Operator 构成了新型劳动力的基础，这些机器能够感知环境、通过复杂指令进行推理，并在数字和现实世界界面上执行物理任务。

CodecFlow 解决了当今分布式计算领域中跨软件和机器人的传统自动化的根本限制。

传统自动化挑战：传统工具因用户界面细微变化而失效；许多应用程序缺乏现代 API，需要不可靠的屏幕抓取；机器人系统依赖于脆弱的预编程脚本。跨云、边缘和设备的分布式计算，导致基础设施碎片化，静态脚本无法有效管理。

自适应AI代理与静态脚本：AI驱动的操作员通过感知和推理实时适应，响应软件的UI变化或机器人技术的环境变化。CodecFlow提供了一个统一的平台，可在云端、边缘计算、桌面和机器人硬件之间无缝运行，同时支持现代API和传统系统。

该平台采用分层架构，包含三个不同的层级——机器层、系统层和智能层，每个层级分别用于管理计算资源编排和任务执行的特定方面。这种模块化方法确保各层保持松散耦合，从而实现独立的演进和扩展，而不会破坏整体系统的完整性。

机器层 (Machine Layer) 提供了 Operator 执行和训练所需的基础计算基础设施。每个 Operator 都在独立的环境中运行，并提供近乎裸机的性能和虚拟机级的安全隔离。此架构支持跨各种部署目标（从本地桌面到云实例）的轻量级、安全执行。

该层超越了虚拟计算，涵盖了物理机器人硬件。机器人控制器和嵌入式系统注册为可用机器，使操作员能够无缝地与数字和物理资源交互。

中央Fabric 协调器管理整个异构基础架构中的工作负载分配，根据资源可用性、接近度以及用户定义的约束（例如私有服务器或专用硬件要求）智能地调度任务。