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PhyAgentOS-core

PhyAgentOS-core ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie KI-Agenten von PhyAgentOS (PhyAgentOS/PhyAgentOS-core auf GitHub). Es hat 2.776 Sterne auf GitHub und 128 Forks, wird unter der Lizenz MIT veröffentlicht und wurde zuletzt am 8. Oktober 2026 auf GitHub aktualisiert.

Recursive self-improving physical agent OS — verified, evidence-based execution for robots and simulators

★ 2,8 Tsd. Sterne⑂ 128 ForksMITaktualisiert Okt 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
2.776
Forks
128
Lizenz
MIT
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
8. Oktober 2026
Kategorie
KI-Agenten
Eintragstyp
Vollständige Installationsanleitung
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Clarify your goal

    Define an embodied task with a visible goal and success criteria — PAOS verification modes (audit, enforce, recovery) are built around explicit criteria.

  2. Get PhyAgentOS

    Clone the repo and install it in editable mode; install Dora CLI v0.4.1 only if you will run managed Forge Skill profiles.

  3. Initialize and configure

    Run paos onboard, then edit ~/.PhyAgentOS/config.json with your model provider (e.g. OpenRouter) and Forge/verification settings, and install the Forge Skills you need.

  4. Run your first task

    Start an installed Skill Runtime, then paos agent -m "..." with a task, and check the verdict and evidence afterwards.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

One execution boundary

Robot actions enter only through the versioned Forge Gateway Tool API (Query/Action/Session) — the agent never reaches directly into a simulator or hardware SDK.

Evidence before verdict

Validated images and optional robot state are captured around actions with source, sequence, time and SHA-256 digest metadata.

Action-agnostic verification

The verifier judges goal, criteria, constraints, execution facts and evidence — with off, audit, enforce and recovery modes.

Planner-owned recovery

A recovery verdict appends a bounded PlanRevision to the same task; unknown effects are reconciled, never blindly retried.

Crash-safe persistence

SQLite WAL transactions persist AgentTask, PlanRevision, Query records and Gateway invocation references.

Scoped self-improvement

Verified tasks produce reusable workflow Skills and clustered Lessons, loaded only with the matching Skill, with guarded promotion.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Clone and install

    Clone PhyAgentOS-core and install it editable, exactly as the 5-minute quick start shows.

    git clone https://github.com/PhyAgentOS/PhyAgentOS-core.git
    cd PhyAgentOS-core
  2. Initialize the workspace

    Onboard to create ~/.PhyAgentOS/config.json and the default workspace, then add your provider API key to the config.

    paos onboard
  3. Start the agent

    Run the interactive CLI (or paos gateway for channels/Cron/Heartbeat) and give it a verifiable task.

    paos agent
    # one-shot: paos agent -m "Inspect Forge capabilities, then place the object in the target area and verify the visible result."
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

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// häufige fragen

Häufige Fragen

Who maintains PhyAgentOS?

The PhyAgentOS project team maintains it; the project's site is phy-agent-os.x-era.com.

Is it free?

Yes, it is MIT-licensed. You supply your own model provider and any robot/simulator hardware or software.

Does it need a paid API key?

The config example uses a provider such as OpenRouter with your API key, so model costs depend on your provider and model choice.

How does it compare to a plain agent framework?

General frameworks plan and call tools. PAOS adds a single governed execution gateway for physical actions, captured evidence, a separate verifier, and experience that only comes from verified tasks.

How do I get started?

pip install -e . from a clone, run paos onboard, configure a provider in config.json, install a Forge Skill, and run paos agent.

// weiter entdecken

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