任务 ID: task-keyence-s1 | 文件: task.md | 最后修改: 2026-02-25 12:27:20

Task task-keyence-s1 — 基恩士 S1：骨干预训练假设验证（广度搜索）

文件路径

task.md（本文件，创建后不再修改）：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s1/task.md
session.md（执行日志，只追加）：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s1/session.md

原始需求

基于基恩士 Keyence AI Identify 竞品分析项目（R1-R4b 已完成），进行 S 轮增补研究。

S1 核心问题：
- DINOv2 / CLIP 等开源通用预训练模型在工业视觉任务上的 zero-shot / few-shot 性能，是否接近专用工业预训练骨干？
- 工业视觉专用预训练（MAE-Industrial、MVTec 预训练等）与通用预训练实际差距多大？
- 基恩士专利中是否有骨干训练数据来源的线索（通用 vs 工业专用）？

背景：
- 目标是实现功能上不完全劣于基恩士 AI Identify 的替代方案
- 部署平台：工业智能相机（边缘嵌入式），不是服务器/PC
- 训练约束：只能在智能相机平台上做少量参数更新（不能做全量重训练）
- 核心假设（主人提出，待验证）：基恩士骨干是通用大数据预训练，开源模型（DINOv2 等）理论上等效

前置资料：
- R1-R4b 报告已归档：/root/.openclaw/workspace/archive/keyence-research-2026-02-25/
- 综合报告：archive/keyence-research-2026-02-25/synthesis/report.md
- S 轮完整方案：archive/keyence-research-2026-02-25/S-ROUND-PLAN.md

搜索查询（参考，可根据实际情况调整）：

DINOv2 industrial inspection few-shot benchmark
CLIP industrial visual inspection zero-shot performance
ImageNet pretrained vs industrial pretrained feature extraction comparison
foundation model industrial quality inspection anomaly detection
DINOv2 anomaly detection MVTec benchmark
Keyence patent backbone training data neural network pretrained
general purpose vision backbone industrial transfer learning

产出文件：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s1/report.md

执行链

researcher → 爱衣质检

各 Agent 职责

Ai.Res（session key: `agent:researcher:main`）

任务：
1. 阅读 S-ROUND-PLAN.md 中 S1 章节了解完整需求
2. 广度搜索（≥20 条来源）围绕骨干预训练假设验证
3. 如有高价值 PDF，使用 python3 /root/.openclaw/workspace/scripts/pdf_fetch.py <url> --max-chars 8000 精读（可选，1-2篇）
4. 撰写结构化报告，保存至 report.md

报告须包含：
- DINOv2 / CLIP 在 MVTec / VisA 等工业基准上的具体数字（有即包含）
- 通用 vs 工业专用预训练的对比数据（有则表格化）
- 对基恩士骨干训练数据来源的明确推断（附置信度）
- 骨干选型推荐表（性能 / 推理成本 / 边缘适配性）
- 参考来源列表（≥20条）

Scratch 文件：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s1/scratch.md
- 每搜索一轮后立即 append 关键结论到 scratch（不要积累在 context 里）
- Scratch 超 300 行时 → 发 status=awaiting_confirmation 给 agent:main:main 请求确认

Context 自检（每轮搜索后）：

bash /root/.openclaw/workspace/scripts/context-check.sh

🟡 (30k-80k tokens)：加快进度，减少新查询
🔴 (>80k tokens)：立即发 status=context_overflow 给 agent:main:main 停止当前 session

开始时：
1. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh researcher receive "基恩士 S1 骨干假设验证" task-keyence-s1

完成后：
1. 将执行日志追加到 session.md
2. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh researcher handoff "基恩士 S1 骨干假设验证" main task-keyence-s1
3. sessions_send 通知爱衣（agent:main:main，必须传 timeoutSeconds=0，禁止省略）：
task_id=task-keyence-s1 task=/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s1/task.md

⚠️ 爱衣质检 SOP（收到最终通知后执行）

Step 1：评估工作区大小

du -sb /root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s1/

超过 80KB → 跳至「超限处理」
未超过 80KB → 继续 Step 2

Step 2：读取 session.md

wc -l /root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s1/session.md

若行数 N > 0，read session.md 全文。

Step 3：质检要点

通用检查（每次必须）：
- 产出是否符合原始需求？
- 执行过程是否有明显问题？
- Agent 间是否有未解决的分歧？

任务特定检查：
- [ ] 有 DINOv2 / CLIP 在 MVTec / VisA 等工业基准上的具体数字
- [ ] 有通用 vs 工业专用预训练的对比数据
- [ ] 对基恩士骨干训练数据来源有明确推断（附置信度）
- [ ] 骨干选型推荐表（性能 / 推理成本 / 边缘适配性）
- [ ] 来源 ≥ 20 条

Step 4：输出结论

通过 →
1. 将报告归档：cp -r /root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s1/ /root/.openclaw/workspace/archive/keyence-research-2026-02-25/s1-completed/
2. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main done "基恩士 S1 骨干假设验证" task-keyence-s1
3. 用 message 工具发送给主人（telegram, 92763607），归纳任务结果
⚠️ 必须调用 message 工具，不能只在主对话回复

不通过（rejectCount == 0） →
1. 分析问题根因，设计新执行链
2. 创建新的 task.md（task_id 加后缀 -retry1），session.md 独立
3. 在原 session.md 末尾追加一行 rejectCount=1
4. sessions_send 给新执行链起始 Agent
5. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main retry "基恩士 S1 骨干假设验证" "<新执行链>" <起始role> 1 task-keyence-s1

rejectCount >= 1（第二次仍失败） →
1. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main fail "基恩士 S1 骨干假设验证" task-keyence-s1
2. message 主人，归纳问题和两次失败原因，请主人裁决

超限处理（工作区 > 80KB）

仅读 task.md（了解需求）
读 session.md 末尾 200 行
message 主人：任务已完成，但工作区内容繁多（XXkB），建议人工审计，附简单归纳