cmvr_edge_ai/README.md

# cmvr-edge-ai

`cmvr-edge-ai` 是部署在机器人边缘端的、配置驱动的 AI 流水线运行时。它把上游传感器、AI 算法和下游机器人/平台接口拆成可组合节点，通过 YAML 把节点连接成有向无环图（DAG）。协议只出现在边界连接器中，算法节点使用统一的内部消息，因此以后增加 HTTP、gRPC、UDP 或 QUIC 时不需要改动算法本身。

当前版本已经包含可运行的检测链路和框架基础设施：

- 严格 YAML 配置校验、环境变量展开和 DAG 编译检查；
- `Source -> Operator -> Sink` 异步运行时；
- 每条边独立的有界队列和明确的溢出策略；
- 版本化插件注册表、检测模型注册表和 Python entry point 扩展机制；
- cmvr-es RGB 相机 gRPC Source（带退避上限的指数重连）、AGV gRPC Sink；
- PyAV H264/H265 有状态解码、通用检测模型节点和重复命中规则节点；
- Construction PPE YOLOv8 与六类 PPE YOLOv8n 模型注册，以及按标签、置信度和最大 FPS 的部署配置；
- 平台 HTTP JSON Sink，支持有限重试、`raise/log_and_drop` 失败策略，并使用告警
  `event_id` 作为幂等键；
- `RobotCommand -> ApprovedRobotCommand` 安全门和无重试的类型化 AGV 命令映射；
- 文本/JSON 日志、共享 gRPC Channel 与 HTTP Client；
- 可直接执行的最小测试 fixture，以及包含 PPE 检测和对话占位链路的统一部署配置。

`configs/edge_ai.yaml` 是统一部署配置，其中同时定义 `detection` 和 `talk` 两个
Pipeline。`detection` 当前只启用 Construction PPE 模型，并经过时间窗口规则向 8081
上报告警。六类 PPE 模型及第二 HTTP 平台的实现仍保留在注册表和连接器中，但不在当前
Pipeline 图中实例化，因此不会加载第二份权重、执行第二次推理或访问 8082。
VAD/ASR/LLM/TTS 尚未内置；`talk` 仍使用模拟音频数据，等待 cmvr-es 音频双向流
proto 落地。

## 架构概览

```mermaid
flowchart LR
    A["cmvr-es / 平台<br/>gRPC、HTTP、未来 UDP/QUIC"] --> B["Source 连接器"]
    B --> C["每条边独立的有界队列"]
    C --> D["Operator DAG<br/>解码、检测、VAD、ASR、LLM、TTS、策略"]
    D --> E["Safety Gate"]
    D --> F["平台 Sink"]
    E --> G["机器人执行器 Sink"]
```

内部节点传递 `Envelope[T]`，其中包含载荷、`schema/version`、采集时间、序号、截止时间、`trace_id` 和 `session_id`。连接器负责 protobuf/HTTP JSON 与内部契约之间的转换，AI 插件不应直接依赖 cmvr-es protobuf。

完整设计和配置字段见 [docs/architecture.md](docs/architecture.md)。

## 目录

```text
cmvr_edge_ai/
├── .python-version                # uv 默认 Python 3.10
├── uv.lock                        # 所有 profile 的可复现依赖锁
├── configs/
│   ├── edge_ai.yaml               # detection + talk 统一部署配置
│   └── debug/
│       └── detection_viewer.yaml  # 远端相机 -> PPE 检测 -> 本地画框窗口
├── detect_server/
│   ├── README.md                  # PPE 检测链路与 Viewer 使用说明
│   └── show_detections.py         # OpenCV 实时检测结果 Demo
├── models/
│   └── detection/                 # 按模型 ID/版本组织的检测模型制品库
│       ├── construction-ppe-yolov8/v1/ # best.pt + 独立 model card
│       └── ppe-6classes-yolov8n/v1/    # best.pt + 独立 model card
├── talk_server/
│   └── nodes/                     # 对话插件预留目录
├── scripts/
│   ├── bootstrap.sh               # 一键创建 uv 环境、生成 bindings 并自检
│   └── generate_cmvr_stubs.py     # 从 cmvr-es proto 生成 Python bindings
├── src/cmvr_edge_ai/
│   ├── config/                    # 配置模型、加载与环境变量展开
│   ├── core/                      # Envelope、组件接口、队列和 DAG 运行时
│   ├── contracts/                 # 协议无关的图像、音频、AI 和控制契约
│   ├── detection/                 # 模型注册、视频解码、推理与时间窗口规则
│   ├── plugins/                   # 插件注册、发现和内置基础插件
│   ├── connectors/                # cmvr-es 与平台边界连接器
│   ├── transports/                # gRPC/HTTP 连接池；UDP/QUIC 扩展位置
│   ├── workers/                   # 显式线程 offload 与常驻进程 Worker 工具
│   ├── observability/             # 低开销文本/JSON 日志
│   ├── application.py             # 多 Pipeline 与共享网络客户端的所有者
│   ├── compiler.py                # 配置到可执行 DAG 的编译器
│   └── cli.py                     # validate/run/plugins/models
└── tests/
    └── fixtures/
        └── minimal_pipeline.yaml  # 不依赖外部服务的框架/CLI 自检配置
```

## 快速开始

项目使用 `uv` 管理 Python、`.venv` 和锁定依赖。`.python-version` 默认选择
Python 3.10，支持范围是 3.10～3.12；首次执行时，uv 会在本机没有合适解释器时
自动安装。先确认已经安装 uv：

```bash
uv --version
```

未安装时可使用 uv 官方安装器：

```bash
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
```

只验证框架和模拟对话链路时，一条命令创建最小环境并自检：

```bash
cd /home/xtkuang/Projects/cmvr/cmvr_edge_ai
bash scripts/bootstrap.sh --profile core
```

`uv.lock` 是安装的唯一版本来源；bootstrap 使用 `uv sync --locked`，不会在用户
机器上重新选择依赖版本。无需 `source .venv/bin/activate`，统一通过
`uv run --no-sync` 使用已经安装好的环境：

配置中的相对文件路径按进程启动时的当前工作目录（`cwd`）解析，不是按 YAML
文件所在目录解析。因此本文的 bootstrap、validate、run 和 Viewer 命令都应从仓库根目录
`/home/xtkuang/Projects/cmvr/cmvr_edge_ai` 执行；从其他目录启动时，必须把
配置中的模型等文件路径改为正确的绝对路径。

```bash
uv run --no-sync cmvr-edge-ai validate \
  --config tests/fixtures/minimal_pipeline.yaml
uv run --no-sync cmvr-edge-ai plugins
uv run --no-sync cmvr-edge-ai run \
  --config tests/fixtures/minimal_pipeline.yaml \
  --log-level INFO \
  --log-format text
```

预期会看到两条日志，内容分别包含 `framework-ready` 和 `bounded-dag-running`。该 Source 是有限数据源，数据处理完后进程会自然退出。

bootstrap 支持以下环境：

| Profile | 安装内容 | 命令 |
|---|---|---|
| `core` | 框架核心、最小测试 fixture 和模拟 talk 链路 | `bash scripts/bootstrap.sh --profile core` |
| `detection-cpu` | gRPC、HTTP、PyAV、Pillow 告警图片和固定版本 CPU YOLO；默认值 | `bash scripts/bootstrap.sh` |
| `dev` | `detection-cpu` 加测试和 protobuf codegen 工具，并运行完整测试 | `bash scripts/bootstrap.sh --profile dev` |

如果只希望安装、不执行自检，可加 `--skip-check`。完整参数通过以下命令查看：

```bash
bash scripts/bootstrap.sh --help
```

不要使用 `uv sync --all-extras`：`yolo` 与 `yolo-cpu` 是为不同 PyTorch 来源准备的
互斥环境。请使用 bootstrap profile，或显式只选择其中一个 extra。
告警图片的画框和 JPEG 编码由独立的 `image` extra 提供；默认的
`detection-cpu`/`dev` profile 已安装它，手动组合检测环境时也必须选择
`--extra image`。

CLI 的四个子命令如下：

| 命令 | 用途 |
|---|---|
| `validate -c FILE [--pipeline ID]` | 加载配置、展开环境变量、构造插件并校验 DAG；不启动 Pipeline |
| `run -c FILE [--pipeline ID]` | 启动选中的 Pipeline；未指定时启动所有 `enabled: true` 的 Pipeline |
| `plugins` | 列出内置插件和已安装 entry point 插件 |
| `models` | 列出检测模型 ID、名称、backend 和注册的全部标签 |

`--pipeline` 可以重复传入。`run` 还支持 `--log-level` 和 `--log-format text|json`。配置错误退出码为 `2`，运行错误为 `1`，键盘中断为 `130`。

生产配置 `configs/edge_ai.yaml` 在一个 YAML 中同时定义 `detection` 和 `talk`。部署时
建议显式传 `--pipeline detection` 或 `--pipeline talk`，这样进程只加载并运行选中的
链路；需要同进程运行两条链路时，可以重复传两个 `--pipeline`。如果完全省略
`--pipeline`，运行时会启动配置中所有 `enabled: true` 的 Pipeline。

## 运行 PPE 检测链路

默认 bootstrap 就是当前 YAML 使用的 CPU 检测环境。它会从相邻的
`../cmvr-es` 读取 proto、用锁定的 `grpcio-tools` 生成 bindings，然后安装完整
检测依赖并校验最小测试 fixture 和统一配置中的 PPE 链路：

```bash
cd /home/xtkuang/Projects/cmvr/cmvr_edge_ai
bash scripts/bootstrap.sh
```

如果 cmvr-es 不在相邻目录，显式指定路径：

```bash
bash scripts/bootstrap.sh \
  --cmvr-es-root /home/xtkuang/Projects/cmvr/cmvr-es
```

bootstrap 默认使用 portable codegen，所以不要求 cmvr-es 已经编译出 `protoc`。
要跳过生成（例如部署包已经包含匹配版本的 bindings），使用
`--skip-codegen`。手动生成时可以执行：

```bash
uv sync --locked --only-group codegen
.venv/bin/python scripts/generate_cmvr_stubs.py \
  --cmvr-es-root /home/xtkuang/Projects/cmvr/cmvr-es \
  --portable
```

生成文件默认写入 `src/cmvr/...`，使 `cmvr.api.*_pb2` 可以被连接器导入。
生成后应再次执行目标 profile 的 `uv sync --locked`，让可编辑安装识别新包；bootstrap
已经按这个顺序处理。

在 `configs/edge_ai.yaml` 的 `detection` Pipeline 中配置部署参数：

```yaml
endpoints:
  cmvr_es:
    target: 127.0.0.1:50052
  ppe_alert_platform:
    base_url: http://127.0.0.1:8081

pipelines:
  detection:
    nodes:
      camera:
        with:
          device_id: right_hand_cam
          stream_log_interval_s: 5
      detector:
        with:
          attach_frame: true
          inference_log_interval_s: 5
          model_options:
            weights: models/detection/construction-ppe-yolov8/v1/best.pt
            device: cpu
      repeat_gate:
        with:
          alert_image:
            enabled: true
            jpeg_quality: 85
      alert_platform:
        with:
          endpoint: ppe_alert_platform
          failure_mode: log_and_drop
```

然后验证并运行检测链路，不再要求预先导出环境变量：

```bash
uv run --no-sync cmvr-edge-ai models
uv run --no-sync cmvr-edge-ai validate \
  --config configs/edge_ai.yaml \
  --pipeline detection
uv run --no-sync cmvr-edge-ai run --config configs/edge_ai.yaml \
  --pipeline detection \
  --log-level INFO \
  --log-format json
```

启动后，detector 会先输出一条 `detection model loaded`，表示对应权重已经成功
加载。收到解码帧并完成真实 `predict` 后，会立即输出第一条 `detection inference`，之后
按 `inference_log_interval_s` 聚合输出一次；其中 `window_frames` 是本周期推理帧数，
`window_detections` 是检测框总数，`hit_labels` 是各标签的检测框累计数。持续只有 loaded 而没有
inference，说明相机或 decoder 尚未把帧送到模型；inference 中 detection 为 0 只表示
当前阈值下没有命中。短时调试可设为 `1` 秒，生产环境可设为 `30`～`60` 秒，省略则关闭
周期推理日志。这里使用标准日志而不是裸 `print`，因此与 `--log-format json` 兼容。

如果需要直接观察每次推理对应的画框图像，使用独立的 OpenCV Demo。它连接同一个
cmvr-es gRPC CameraService，但不经过重复触发规则，也不会访问 HTTP 平台：

```bash
uv run --no-sync python detect_server/show_detections.py \
  --config configs/debug/detection_viewer.yaml \
  --pipeline detection_show \
  --log-level INFO
```

运行前在 `configs/debug/detection_viewer.yaml` 中配置远端地址、`device_id` 和模型权重；按 `q` 或 `Esc`
退出。详细说明见 [detect_server/README.md](detect_server/README.md#实时画框-demo)。

相机连接器会在每次首次连接或重连时先发 `CameraService.StartCamera`，收到成功反馈后
才建立 `GetRGBImageStream`。终端会依次出现 `camera start requested/succeeded`、
`camera stream opening`、`camera stream first frame` 和周期性的 `camera stream progress`。
如果只有 opening 而没有 first frame，progress 中会持续显示
`first_frame_received=false window_frames=0`，用于区分“RPC 已建立但相机没有出帧”。

运行前需要确认 Construction PPE 权重存在、cmvr-es 已启用 `right_hand_cam`，8081 平台的
`/v1/detection-alerts` 可访问。默认 `yolo-cpu` profile 将 PyTorch 2.7.0 和
torchvision 0.22.0 绑定到官方 CPU wheel，并固定 checkpoint 记录的 Ultralytics
8.4.31。`model_options.device` 在该环境中应保持 `cpu`，`half` 应保持 `false`。

x86 CUDA 和 Jetson/JetPack 的 PyTorch wheel 与驱动强绑定，不能复用这个 CPU
profile。项目保留了不绑定 CPU index 的 `yolo` extra 作为设备专用环境的基础，但
GPU 部署前应为目标设备建立单独的 uv source/lock（或使用 NVIDIA 容器），再把 YAML
中的 `device` 改为 `cuda:0`；不要只改 YAML 就认为 CUDA 环境已经就绪。

`detection.model@1` 根据 `model` 从 `DetectionModelRegistry` 解析模型。`detect_labels` 只选择需要检测的标签，省略时检测注册模型的全部标签；`confidence` 是全局阈值，也可以用 `label_confidence` 为个别标签覆盖。当前内置 `construction-ppe-yolov8@1` 的 19 个标签和 `ppe-6classes-yolov8n@1` 的 6 个标签都可以通过 `cmvr-edge-ai models` 查看。两个模型制品和独立 model card 位于仓库内：

- [Construction PPE YOLOv8 v1](models/detection/construction-ppe-yolov8/v1/README.md)：包含正向 PPE、`No-*` 违规类和施工现场设备类；
- [PPE YOLOv8n 6 Classes v1](models/detection/ppe-6classes-yolov8n/v1/README.md)：轻量的六类正向装备检测模型。

注册 ID 中的 `@1` 与制品目录的 `v1` 对应；这是项目的版本组织约定，实际
`weights` 路径仍由部署 YAML 显式指定。标签顺序、训练指标、局限和许可声明以上述
model card 为准。`attach_frame: true` 让检测结果临时携带对应的解码帧，供后续告警节点使用；因此原 detector 到 repeat gate 的队列应保持较小，避免堆积未压缩图像。

六类模型的标签是 `Gloves`、`Vest`、`goggles`、`helmet`、`mask` 和 `safety_shoe`，
语义是“画面中检测到了该装备”，不是“人员缺少该装备”。它没有 `Person` 或 `No-*`
类，也没有人员与装备关联能力，因此不能只靠配置推断某个人未佩戴 PPE。该模型当前仅
注册、未被 `configs/edge_ai.yaml` 的 `detection` Pipeline 引用；需要恢复第二分支时，应同时配置 detector、
8082 endpoint、HTTP Sink 和两条关联 edge。

若以后恢复双模型配置，应从 decoder 输出端口 fan-out，让两个 detector 共享同一个相机
订阅和 PyAV decoder；两个模型仍会分别加载和推理，并共享应用的有界线程池。

`detection.repeat_gate@1` 只在一个规则的 `window_ms` 内看到至少 `min_hits` 个不同帧后生成 `DetectionAlert/v1`。同一帧有多个同类框仍只算一次；触发后进入 `cooldown_ms`，冷却期间不累计，结束后必须重新满足次数。`scope: source` 按相机统计；`scope: track` 按 `track_id` 统计，但当前 YOLO adapter 只做逐帧检测，不产生 `track_id`，因此使用 track 规则前必须增加跟踪/关联节点。

启用 `alert_image` 后，repeat gate 只在规则真正触发时使用 Pillow 对阈值帧画框并编码 JPEG，不会给每一帧都生成图片。告警的 `detections` 和图片中的 bounding boxes 都来自达到 `min_hits` 的阈值帧；窗口内更早帧只参与 `hit_count`、时间范围和最大置信度统计。HTTP JSON 中图片位于 `payload.image`：

```json
{
  "image": {
    "media_type": "image/jpeg",
    "width": 1280,
    "height": 720,
    "encoding": "base64",
    "data": "..."
  }
}
```

这里的外层对象是 `DetectionAlert` payload 的片段；HTTP JSON Sink 会把内部 JPEG
`bytes` 转成上述扁平 Base64 图片对象。未启用图片，或运行时因第三方结果未附带
帧、坏帧等原因渲染失败时，告警仍会发送且 `payload.image` 为 `null`。
同一阈值帧若同时触发多条规则或多个 track，只编码一次相关框的并集，并让这些
告警共享同一个不可变 JPEG 对象，以限制边缘端瞬时 CPU 和内存开销。

对话占位链路不依赖音频 proto：

```bash
uv run --no-sync cmvr-edge-ai validate \
  --config configs/edge_ai.yaml \
  --pipeline talk
uv run --no-sync cmvr-edge-ai run \
  --config configs/edge_ai.yaml \
  --pipeline talk
```

## 配置最小示例

```yaml
api_version: cmvr.edge.ai/v1

runtime:
  thread_workers: 2
  shutdown_timeout_s: 5

pipelines:
  example:
    enabled: true
    nodes:
      source:
        uses: core.sequence_source@1
        with:
          items: [hello]
          schema_name: TextEvent
          schema_version: 1
      sink:
        uses: core.log_sink@1
    edges:
      - from: source.output
        to: sink.input
        qos:
          profile: request
          capacity: 4
          overflow: block
```

配置模型是严格的，多余字段会报错。字符串支持以下环境变量形式：

- `${NAME}`：变量必须存在；
- `${NAME:-default}`：未设置或为空时使用默认值；
- `env://NAME`：整个字符串取自必填环境变量。

v1 支持五个 `qos.profile`，并在编译期约束其溢出策略：编码 H264/H265 在解码前必须使用 `video_contiguous`，只能阻塞或拒绝；解码后的完整图像可使用 `realtime_latest` 丢旧帧控制延迟；`audio_contiguous` 和 `request` 只能阻塞或拒绝；`telemetry` 支持全部策略。未填写 QoS 时使用无损的 `request + block + capacity=1`。`reject` 会抛异常，`error` 是它的兼容别名。`max_age_ms`、`put_timeout_ms` 已预留，设置后 `validate` 会拒绝配置。完整矩阵见架构文档。

## 注册新的检测模型

检测模型和 DAG 插件是两层注册：流水线固定使用通用的 `detection.model@1`，具体模型通过 `DetectionModelRegistry` 注册 `DetectionModelSpec`。每个 spec 必须给出版本化 `model_id`、面向运维的 `name`、有序且唯一的 `supported_labels`、`backend` 和 factory。factory 返回实现 `load/predict/close` 的 `DetectionModel`；部署 YAML 中的 `model_options` 原样交给它。第三方模型包可以使用 `cmvr_edge_ai.detection_models` entry point 发布 spec 或注册回调。安装后先执行 `cmvr-edge-ai models`，再让配置引用其中的精确模型 ID。
仓库自带制品统一放在 `models/detection/<model-name>/vN/`，并在每个版本目录保存
`README.md` model card。新的 `model_id` 尾部 `@N` 应与制品目录 `vN` 保持一致。

模型实际输出的标签仍会在通用 Operator 边界二次校验和过滤；模型返回未注册标签会让节点失败。直接相连的重复规则若引用了 detector 没有选择的标签，也会在 `validate` 阶段被编译器拒绝。

## 开发插件

插件必须使用带版本的稳定 ID，例如 `example.text_upper@1`，并声明节点种类、输入/输出端口及 schema。工厂签名固定为 `(node_id, params)`；组件分别继承 `Source`、`Operator` 或 `Sink`。

```python
from collections.abc import Mapping
from typing import Any

from cmvr_edge_ai.contracts import TextEvent
from cmvr_edge_ai.core import Emission, Envelope, Operator
from cmvr_edge_ai.plugins import PluginKind, PluginRegistry, PluginSpec


class UppercaseOperator(Operator):
    def __init__(self, node_id: str, params: Mapping[str, Any]) -> None:
        self.node_id = node_id

    async def process(
        self, envelope: Envelope[Any], input_port: str = "input"
    ) -> Emission:
        event = envelope.payload
        if not isinstance(event, TextEvent):
            raise TypeError("expected TextEvent")
        result = TextEvent(text=event.text.upper(), role=event.role, final=event.final)
        return Emission(
            "output",
            envelope.with_payload(result, schema_name="TextEvent", schema_version=1),
        )


def register_plugins(registry: PluginRegistry) -> None:
    registry.register(
        PluginSpec(
            plugin_id="example.text_upper@1",
            kind=PluginKind.OPERATOR,
            factory=UppercaseOperator,
            inputs={"input": "TextEvent/v1"},
            outputs={"output": "TextEvent/v1"},
            description="Uppercase text events",
        )
    )
```

在插件包的 `pyproject.toml` 中注册：

```toml
[project.entry-points."cmvr_edge_ai.plugins"]
example = "my_cmvr_plugin.plugins:register_plugins"
```

安装插件包后，用下面的命令确认发现成功：

```bash
uv run --no-sync cmvr-edge-ai plugins
```

配置文件不能通过 `module:Class` 任意导入代码；只会使用内置或已安装 entry point 注册的插件。插件完整生命周期、返回值规范和连接器开发约定见 [docs/architecture.md](docs/architecture.md#5-插件开发约定)。

## 机器人控制安全边界

控制链固定为：

```text
Policy -> RobotCommand/v1
       -> safety.robot_command_gate@1
       -> ApprovedRobotCommand/v1
       -> cmvr.grpc.agv_command_sink@1
```

AGV Sink 只接受 `ApprovedRobotCommand`，原始 `RobotCommand` 会在运行时被拒绝。配置编译器还要求安全门是执行器的直接前驱；安全门与 actuator 之间不能插入其他节点，也不能增加绕过安全门的输入边。内置安全门负责过期检查和默认 5 秒的最大 TTL、动作/设备白名单、参数范围、最小发送间隔及默认开启的单调序号检查；不合格命令会被丢弃并记录 warning，不会因为一条业务拒绝停止整条 Pipeline。

AGV Sink 必须绑定固定的非空 `device_id`。`set_velocity` 默认禁用；`unsafe_allow_unleased_velocity: true` 只是面向隔离测试场景的显式逃生开关，并且仍要求 Sink 配置 `vx/vy/wz` 的 `velocity_limits`。它只能限制当前客户端发出的数值，并在正常关闭时尽力调用 `stopVelocityControl`；进程崩溃、`SIGKILL`、断电或网络分区时无法保证停车。

真实机器人要启用持续速度控制，必须先在 cmvr-es 服务端实现带过期时间的 lease/deadman：客户端停止续租后，由 cmvr-es 在独立于 edge-ai 进程的安全路径中自动清零速度并停车。客户端的安全门、TTL 和 shutdown hook 不能替代这项服务端保护。

## 当前实现边界

- 音频内部契约 `AudioChunk/v1` 已定义，但 cmvr-es 麦克风/扬声器双向流 proto 和连接器尚未落地。
- UDP 与 QUIC 目录目前是扩展占位，没有可用传输实现。
- 运行时 v1 只支持 `execution.mode: async|inline`，两者当前都是单 task、单并发执行。`thread`、`process`、`model_worker` 是保留值；`concurrency != 1`、非空 `max_in_flight/timeout_s`、`ordered: false` 也是保留配置，都会在编译期被拒绝。插件仍可在组件内部显式使用 `workers.run_blocking()`、`PersistentProcessWorker` 或自有模型 Worker，但不能把 `execution` 声明误当作自动调度。
- v1 对未实现的声明采取 fail-closed：显式设置 `runtime.max_processes/process_start_method/health_bind/reserved_memory_mb`、非默认 pipeline `priority` 或任何非空 `resources` 都会在编译期被拒绝。健康状态和队列统计目前只能通过 Python API 获取。
- 当前没有配置热更新、配置 overlay、持久化 outbox/spool 或共享内存图像池。HTTP Sink
  只有当前进程内的有限重试；默认 `failure_mode: raise` 会终止 Pipeline，当前检测配置的
  `log_and_drop` 则在重试耗尽后记录 WARNING 并丢弃该告警。两种模式在进程退出或断电时
  都可能丢失未上报数据。
- 相机 Source 可以重连，但 cmvr-es 当前服务端通过 `getLatestEncodedFrame` 获取最新编码数据；如果上游在 edge-ai 收到之前已跳过 H264/H265 参考包，`video_contiguous` 无法补回数据，解码器只能在错误后重置并等待关键帧。正式部署应验证 cmvr-es 输出的是连续 access unit 流，或改为对 AI 友好的原始/JPEG/可检测不连续性的接口。
- 内置 YOLO adapter 不运行 tracker，所有检测的 `track_id` 都为空；当前示例因此使用 `scope: source`。
- PPE 权重仓库对权重的许可说明与 Ultralytics runtime/checkpoint 中的 AGPL 信息需要在商业交付前核对，并同时确认训练数据和权重分发许可。
- 端口 schema 在编译期按字符串匹配；运行时不会自动验证 Python payload 类型，插件必须在边界处主动检查。
- AGV 执行器不会自动重试。安全门已提供动作/设备白名单、TTL、参数范围、最小间隔和单调序号检查，但设备状态、command ID 去重、来源仲裁、服务端 lease/deadman 和急停优先级仍需按机器人型号补齐。服务端 deadman 未完成前，禁止把 `set_velocity` 用于真实机器人持续运动。

这些限制及推荐演进顺序在 [docs/architecture.md](docs/architecture.md#9-当前限制与演进顺序) 中有更详细说明。