🎯 整体架构
EDGE AI
OS采用7层分层架构：开发者生态、云端服务、云边协同、边端Agent核心、模型运行时与调度、数据存储、硬件设备。以Linux +
NVIDIA CUDA为底座，结合Kubernetes +
KubeEdge的集群算力编排与边缘自治，实现云-边-端算力池化与统一调度。推理/运维栈基于TensorRT-LLM、Triton、DeepStream、ONNX
Runtime CUDA、PyTorch等NVIDIA开源组件，NVIDIA GPU
Operator管理GPU资源，NVIDIA Container
Toolkit支持GPU容器运行时，Helm管理应用部署，Prometheus/Grafana提供监控能力。
👥 开发者生态层
Agents生态：提供Agent模板库和一句话生成功能，零代码快速创建AI应用。开放平台：提供SDK、API和开发工具链。开发者社区：促进经验交流和Agent共享。
☁️ 云端服务层
Model Hub
(CUDA)：模型全生命周期管理，支持ONNX/TensorRT优化、Triton模板与灰度回滚。Knowledge Hub
Cloud：知识库编辑与同步，支持CUDA批量Embedding与RAG配置。Agent Studio：AI
Agent快速搭建平台，支持模板库、工作流编排和Agent商店。TMS
3.0：统一设备管理平台，实现AI设备注册、监控、应用分发、OTA升级和远程运维。Cluster
Orchestrator：基于Kubernetes + NVIDIA GPU Operator的GPU/CPU/MIG池化、负载均衡与弹性调度，NVIDIA
Device Plugin自动发现GPU资源，对接KubeEdge CloudCore下沉到边缘。Edge Runtime：基于KubeEdge
EdgeCore/EdgeHub的端边运行时，支持灰度发布、离线自治，Helm Charts管理应用部署。
⇄ 云边协同层
通过MQTT等协议实现云端与边端实时连接（CloudHub/EdgeHub，KubeEdge），支持模型/知识库/配置同步（CRD）；EdgeMesh本地转发节省带宽。结合集群算力编排与边缘自治运行时实现跨节点负载均衡、健康检查与任务自动迁移，确保在离线或抖动场景下仍可边缘自治运行。
🧠 边端Agent核心层 - 智能认知闭环
核心亮点：通过记忆模块（时间轴） → 知识库系统 → Agent自规划三位一体，形成"记忆-学习-决策"闭环。知识库支持Milvus/Faiss/pgvector/Qdrant与全文混检，CUDA加速Embedding与RAG重排序。边缘运行时：基于KubeEdge
EdgeCore/EdgeHub + TensorRT/Triton/DeepStream
提供本地多模态推理与灰度热更新。设备管理Edge：EdgeHub/DeviceTwin消息总线、规则引擎与GPU健康监测。多模态能力：听/说/看/感知/显示/执行的全链路感知-决策-执行。
⚡ 模型运行时与调度层
CUDA推理引擎：TensorRT-LLM/Triton/DeepStream 加速 LLM/CV，多精度与 CUDA Graphs，MIG
切分，ONNX Runtime CUDA 统一执行，cuDNN/cuBLAS 提供底层加速。Michael调度器：基于
Kubernetes/KubeEdge 亲和/taint/优先级，GPU/MIG/CPU 资源感知（NVIDIA GPU Operator），HPA/VPA/Cluster
Autoscaler 弹性，云-边分级调度联动 Cluster Orchestrator。Uriel执行器：通过 Kubernetes/Edge
Runtime（KubeEdge EdgeCore/EdgeHub）下发
Deployment/Job/CRD，DeviceTwin/消息总线驱动设备，Prometheus/Grafana 监控，Helm Charts 部署，支持离线自治、观测、自愈与回滚。
💾 数据存储层
采用边缘端轻量化数据库组合：向量数据库支持RAG语义检索（Milvus/Faiss/Qdrant/pgvector），并可GPU加速；时序数据库（TimescaleDB/InfluxDB）存储设备历史数据；本地数据库可选SQLite/PostgreSQL/LMDB等，用于配置与状态缓存；配合加密、备份保障数据安全。
🔧 硬件设备层
以NVIDIA GPU/Tensor Core为主力算力，辅以Jetson
Orin/AGX边缘SoC和x86/ARM CPU控制面。硬件产品包括AI BOX（Lite/Pro/Ultra）、AI
Mount壁挂屏、AI Glasses智能眼镜和AI Control控制系统。
🧠 智能认知闭环 - 三角循环体系
核心创新：通过记忆模块（时间轴）、知识库系统和Agent自规划三位一体设计，构建三角循环闭环体系。记忆模块提供时间维度的认知基础，知识库实现经验沉淀与知识推理，自规划引擎基于记忆和知识进行自主决策。三者相互支撑、循环强化，实现从"被动响应"到"主动学习"的技术跨越，让边缘AI设备真正具备自主智能和持续进化能力。
🚀 推理性能优化
CUDA/TensorRT：TensorRT-LLM与DeepStream加速 LLM/视频流，INT8/FP16 量化与 CUDA Graphs
提升吞吐。MIG池化：依托 Kubernetes/KubeEdge 编排为 MIG
弹性分配，提升多租户并发。异构调度：自动在 GPU/MIG/CPU 间切换，结合网络/功耗多维优化。
🌐 Kubernetes & NVIDIA 开源生态
Kubernetes生态：基于Kubernetes容器编排，NVIDIA GPU Operator自动管理GPU资源，NVIDIA Device
Plugin发现GPU设备，Helm
Charts管理应用部署，Prometheus/Grafana监控，KubeEdge实现云边协同。NVIDIA开源生态：TensorRT-LLM用于大模型推理优化，Triton
Inference Server提供统一的多模型服务与A/B测试，DeepStream处理多路视频流，ONNX Runtime CUDA兼容主流模型导出，PyTorch
CUDA便于训练/微调，cuDNN/cuBLAS提供底层加速，NVIDIA Container Toolkit支持GPU容器运行时。可在Linux与Jetson端一致部署。
🤝 Agent与设备融合
将Agent智能与IoT设备管理深度融合，边缘端集成设备接入、消息总线和规则引擎，实现智能设备的自主感知、决策和执行，构建完整的边缘智能体系。
☁️ 云边协同机制
支持模型、知识库和配置的实时同步；KubeEdge CloudHub/EdgeHub 提供 MQTT/CRD 通道，EdgeMesh 负责本地转发；Cluster
Orchestrator 提供集群层负载均衡与弹性，Edge Runtime 在边缘节点提供自治、健康检测与灰度发布。离线时边缘仍可独立完成推理与执行，并在恢复后自动补偿同步。