任务 ID: task-keyence-s2 | 文件: task.md | 最后修改: 2026-02-25 12:28:44

Task task-keyence-s2 — 基恩士 S2：深度+传统混合特征架构调研（深度研究 + PDF精读）

文件路径

task.md（本文件，创建后不再修改）：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s2/task.md
session.md（执行日志，只追加）：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s2/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。

⚠️ 前置依赖：S1（骨干假设验证）和 S3（硬件约束）的结论是本任务的前提，执行前请先阅读：
- archive/keyence-research-2026-02-25/s1-completed/report.md
- archive/keyence-research-2026-02-25/s3-completed/report.md

S2 核心问题：
- 有无直接证据（专利/论文/竞品分析）表明基恩士使用混合特征（深度+传统 CV）？
- 学术界深度特征 + 传统 CV 特征融合（SIFT/HOG/ORB + CNN/ViT）的工业检测方案有哪些，性能如何？
- 融合方式（early fusion / late fusion / attention-based）在少样本 + 边缘部署场景最优选？
- 旋转不变性实现：传统方法（SIFT/ORB）vs 旋转等变网络（e2-CNN）vs 数据增强——嵌入式场景的实际取舍？

搜索查询（参考，可根据实际情况调整）：

hybrid deep learning traditional computer vision feature fusion industrial inspection
SIFT CNN feature fusion few-shot classification
rotation invariant feature extraction embedded deployment
e2-CNN equivariant network edge deployment
Keyence Search AI shape color feature patent analysis
traditional deep feature late fusion anomaly detection
local descriptor deep feature combination industrial vision

PDF 精读目标（2-3篇）：
- 混合特征融合代表性论文
- 旋转不变特征嵌入式部署论文
- 如有：Keyence 混合方案相关学术引用

使用 python3 /root/.openclaw/workspace/scripts/pdf_fetch.py <url> --max-chars 8000 进行 PDF 精读

产出文件：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s2/report.md

执行链

researcher → 爱衣质检

各 Agent 职责

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

任务：
1. 先读 S1 和 S3 的报告（前置依赖）
2. 阅读 S-ROUND-PLAN.md 中 S2 章节了解完整需求
3. 广度搜索（≥25 条来源）围绕混合特征架构
4. PDF 精读 2-3 篇代表性论文
5. 撰写结构化报告，保存至 report.md

报告须包含：
- 混合架构方案对比表（精度 / 计算量 / 边缘可行性）
- 基恩士实现路径推断（置信度标注）
- 旋转不变性方案的嵌入式推理时间数据
- 至少 2 篇 PDF 精读内容（有具体实现细节）
- 参考来源列表（≥25条）

Scratch 文件：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s2/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 S2 混合特征架构" task-keyence-s2

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 S2 混合特征架构" main task-keyence-s2
3. sessions_send 通知爱衣（agent:main:main，必须传 timeoutSeconds=0，禁止省略）：
task_id=task-keyence-s2 task=/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s2/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-s2/

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-s2/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：
- [ ] 混合架构方案对比表（精度 / 计算量 / 边缘可行性）
- [ ] 基恩士实现路径推断（置信度标注）
- [ ] 旋转不变性方案的嵌入式推理时间数据
- [ ] 至少 2 篇 PDF 精读（有具体实现细节）
- [ ] 来源 ≥ 25 条

Step 4：输出结论

通过 →
1. 将报告归档：cp -r /root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s2/ /root/.openclaw/workspace/archive/keyence-research-2026-02-25/s2-completed/
2. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main done "基恩士 S2 混合特征架构" task-keyence-s2
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 S2 混合特征架构" "<新执行链>" <起始role> 1 task-keyence-s2

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 S2 混合特征架构" task-keyence-s2
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