Web ワークベンチと RKLLM 実行エンジンを単一コンテナで提供。リクエストは許可された候補リスト内でのみ評価され、標準 RESTful API（POST /api/decide）を通じて JSON 形式の順位付け結果を返却します。
エッジコマンドルーター・意思決定ワークベンチ
現場の機器操作リクエストを安全に順位付けされたコマンドへ変換し、エッジ側で完結。
RK3576 および RK3588 上でローカル動作する機器コマンドワークベンチ。制御要求を安全なコマンド選択に変換し、LAN 外にデータを出しません。
SenseCraftオンデバイス AIAI Agent 対応
再利用できる現場テンプレート
搬送ライン、自動化ステーション、工場の操作盤など、高速な機器コマンド処理が求められる現場。
コンベア制御指示
定義済みのアクション集合に対し、自然言語での加減速や停止要求を即時に順位付けして実行。
設備状態の問い合わせ
作業員が状態確認の短文を入力すると、ローカルモデルが該当する読み取りアクションを自動選出。
産業用ゲートウェイの制御検証
上位システムが候補リストを送り、エッジホストが安全範囲内でのみ最適なコマンドを返却。
RK3576 または RK3588 搭載機器、Docker および librknnrt.so が必要です。
どう実現するか
エッジ IPC が制御要求を受け取り、RK3588/RK3576 NPU がローカルモデルで候補を評価し、HTTP POST で構造化結果を出力します。
エッジ計算基盤
RK3576 / RK3588 SoC（reComputer RK3588 シリーズや LubanCat3）に対応し、内蔵 NPU によるハードウェアアクセラレーションを活用。
意思決定エンジン
RKLLM 1.3.1 をベースとし、RK3576 では 2048 トークン、RK3588 では 8192 トークンのコンテキストに対応。候補外の誤出力を防止。
産業用インターフェース
ポート 18768 で標準 HTTP サービスを提供。/api/health と /api/decide により、SCADA や PLC ゲートウェイと容易に連携可能。
どこまでできるか
Web ワークベンチおよび REST API 経由で提供される機能。
どう導入するか
構成と製品リストを確認し、デプロイガイドの手順に進みます。
現場機器構成選定と導入構成
現場条件を選択して推奨パッケージと手順書を生成。AI による選定支援や一括導入も利用できます。
デプロイ構成
RK3576 ローカル Kev 判定
RK3576 NPU 上で単一コンテナの Kev 判定モデルを実行し、2048 トークンコンテキストに対応。
2 ステップ
Target device
RK3576 with RKLLM 1.3.1
連携インターフェース
http
Health status for the local command workbench.
/api/health · Port: 18768 · Method: GET
http
Rank candidate machine commands for a user request.
/api/decide · Port: 18768 · Method: POST
{"prompt":"Choose the best machine command.","input_text":"Read current conveyor status.","options":[{"id":"status","label":"Read status"},{"id":"stop","label":"Stop"}]}ご利用要件
network
Network access is needed for the first download unless the target already has the pinned artifacts.
storage
Keep at least 3GB free for a fresh Kev artifact/bootstrap operation; measured fresh peak is about 1.94GB with a 1GB reserve. The existing RKNN path documents its 4GB requirement separately.
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