研发就绪度100% 就绪
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子系统全链路贯通覆盖
协同智能体集群运行中
48 编队
红蓝推演与研讨 Agent 实例
五库元模型资产已登记
1,420 批次
样本/任务/算法/模型/场景
证据链认证不可篡改
SHA-256
三元组哈希可复现存证
五大能力域架构演进矩阵 (Architecture Domain Matrix)
| 能力域 | 覆盖子系统 | 工程职责与核心组件 | 状态 |
|---|---|---|---|
| Domain A 研发支撑 | S1 研发支撑 | 拖拽式智能体编排画布、MCP 工具节点协议沙箱、单步断点调试 | 在线 |
| Domain B 协同域 | S2 协同研讨 / S4 集成接入 | 4 角色研讨对抗共识达成、UI 元素视觉识别定位、HLA/DIS 协议适配 | 在线 |
| Domain C 训练执行 | S3 模型编排 / S5 算法训练 | 多模态向量知识库 Top-K 检索、分布式强化学习 PPO/MAPPO 训练仪表盘 | 在线 |
| Domain D 资源治理 | S6 训练资源 / S7 算法资源 | 五库元模型统一登记、全血缘追溯、在线 Python/RL 算法编辑器与 Diff | 在线 |
| Domain E 场景评测 | S8 评估 / S9 GIS / S10 孪生 / S11 考评 | 六维量化雷达图、2D GIS 态势推演大屏、What-If 辅助决策、三元组哈希考评 | 在线 |
S1 研发支撑 · 拖拽式智能体工作流编排画布 (Agent Workflow Canvas)
S2 多智能体协同 · 群体研讨与共识达成推演室 (Swarm Deliberation Room)
多角色对抗研讨通信流4 角色接入中
群体共识动力学
共识度 ≥ 92% 时锁定协同行动序列并下发场景推演。
模型管理中心 (Model Registry)
| 模型代号 | 规格 / 量化 | 推理后端 | 显存 |
|---|---|---|---|
| Tactical-Qwen-14B | 14B · INT4 | vLLM | 8.4 GB |
| RL-Policy-PPO-Agent | 0.5B · FP16 | LibTorch | 1.2 GB |
| Vision-Detector-YOLO | Heavy · TensorRT | ONNX | 2.1 GB |
多模态 RAG 向量知识库检索测试
输入查询内容即可模拟向量库 Top-K 余弦相似度检索。
多源界面元素视觉识别定位沙盒 (UI Vision Detector)
异构群体仿真接入协议网关 (HLA/DIS Gateway)
[HLA_BRIDGE] 接入联邦句柄: Fed_Swarm_Nav_01 (DIS PDU: EntityState)
[STATUS] 接收到 16 节点实体状态数据包 | 丢包率: 0.00% | 延迟: 14.2ms
>> Entity_01: Lat=39.9042, Lon=116.4074, Alt=1200m, Pitch=2.1, Roll=-0.4
[DIS_BRIDGE] 转发控制命令包至执行引擎: CMD_SET_WAYPOINT_BATCH (OK)
[HEALTH] 心跳广播正常，支持多足机器人、无人机与态势统一协议
S5 算法训练 · 强化学习实时 Loss / 累积 Reward 动态监视大盘
训练回合 (Episode)
120
平均回合奖励 (Reward)
132.5
策略损失 (Policy Loss)
0.312
S6 训练资源治理库 (Training Resource Vault)五库全血缘穿透
| 编号 | 样本名称 | 类型 | 来源 | 规模 | SHA256 指纹 |
|---|---|---|---|---|---|
| SMP-2026-081 | 实测典型城市低空雷达反射截面集 | 环境样本 | 外场直采 | 2.4M 帧 | 89fba1...3a |
| SMP-2026-094 | 强对抗战术机动典型博弈轨迹库 | 战术对抗 | 仿真对抗 | 850,000 轨迹 | 44bc81...19 |
| SMP-2026-102 | 国家低空空域协同防撞基准测试集 | 国家标准 | 标准库直连 | 120 想定 | f91823...67 |
💡 点击表格任一样本行，实时穿透检视该样本的数据血缘、拓扑关联任务与传感器规格。
S7 算法代码资源库 · 在线算法沙箱 (Algorithm Code Vault)
# MAPPO 强化学习群体协同策略更新逻辑 (Multi-Agent PPO Policy)
import torch
import torch.nn as nn
class SwarmActorCritic(nn.Module):
def __init__(self, obs_dim=128, action_dim=6, hidden_dim=256):
super().__init__()
self.critic = nn.Sequential(nn.Linear(obs_dim * 4, hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_dim, 1))
self.actor = nn.Sequential(nn.Linear(obs_dim, hidden_dim), nn.Tanh(), nn.Linear(hidden_dim, action_dim))
def evaluate_actions(self, global_state, local_obs, action):
return self.critic(global_state), self.actor(local_obs)
智能体协同量化评估雷达 (Quantitative Radar)
效能评测报告摘要
任务 ID:
EVAL-TASK-2026-9082模型: Tactical-Qwen-14B-RL-MAPPO-v2
协同达成率: 92.4% (基线 +14.2%)
强干扰鲁棒性: 88.0% (抗 30% 丢包)
时延: 24.6ms
专家结论： 在电子对抗与多源推演场景下展现出极高协同生存力与战术执行能力。
S9 场景构建 · 2D GIS 态势仿真推演大屏 (Tactical Situation Map)
S10 孪生验证 · What-If 智能辅助决策推演引擎
对未来战术交锋分支进行动态预测，对比多套策略损益比。
点击右上角按钮启动推演演算。
GRADES 级
🛡️ 智能体能力考评防伪认证与证据链存证
三元组哈希锁定，确保考评结论权威、可复现、可溯源。
[ALGO_HASH] : 计算中...
[SCENE_HASH] : 计算中...
[SAMPLE_HASH] : 计算中...
[EVIDENCE_ID] : 计算中...