Qi OS

系统架构

把 Qi OS 与 Agent、开发平台、硬件和业务应用的关系讲清楚。

架构关系

这一页需要把 Qi OS 从抽象概念重新落回真实技术链路。结合最新蓝图,Qi OS 的架构不只是一条技术主线,而是一个清晰的分层系统:

  1. 硬件层:CPU、GPU、网络、工业设备与 IoT 节点。
  2. Qi Kernel 层:调度器、内存管理、设备模型与文件系统,是 Plan 9 增强后的系统核心。
  3. Qi System 层:Linux Compatibility Layer、Container Runtime、9P++ Communication、Virtualization,负责把底层系统能力转换成可运行、可兼容、可分发的工作负载环境。
  4. Qi Platform 层:Distributed Scheduler、Distributed Storage、AI Runtime、Network System 与 Security,把系统能力延伸成云级平台能力。
  5. 应用与开发层:Web UI / Control Plane、RHStudio/SDK、AIGENTOS、Qi App 与机器人/行业应用。

如果从模块依赖看,Qi Kernel 向上支撑 HAL,HAL 再支撑 Linux 兼容层、容器与虚拟机,然后再进入调度、存储、网络、AI Runtime,最终才进入控制平面和开发平台。这种依赖关系决定了 Qi OS 的产品逻辑是“从底层系统长出来的平台”,而不是后期把几个开源组件拼在一起。

Qi OS Architecture View

Qi OS 分层架构

把分层关系、核心模块和实施顺序放在同一页里,帮助技术访客快速看清系统边界。

应用层 Applications

承接 AI Agent、Web App、Robot、Trading、SaaS 与行业系统,是最终面对业务和场景的交付层。

AI Agent Web App Robot Trading SaaS
平台层 Qi Platform Layer

负责把系统能力组织成云级平台,包括 AI Runtime、分布式调度、存储、网络与安全能力。

AI Runtime Distributed Scheduler Storage Network Security
系统层 Qi System Layer

连接内核与平台,提供 Linux Compatibility Layer、容器系统、9P++ 通信与虚拟化能力。

Linux Compatibility Layer Container Runtime 9P++ Virtualization
内核层 Qi Kernel

基于 Plan 9 增强的核心层,负责调度器、内存管理、设备模型和文件系统。

Scheduler Memory Management Device Model File System
硬件层 Hardware

面向 CPU、GPU、网络、工业设备与 IoT 节点,是系统能力最终落地的基础。

CPU GPU Network Industrial Bus IoT
M1
Qi Kernel

调度、内存、文件系统、设备模型与分布式内核增强。

M2
HAL & Driver

CPU、GPU、网卡、NVMe、CAN/A429 等硬件抽象与驱动体系。

M3
Linux Compatibility

通过 syscall translation 承接 Linux 应用与生态。

M4
Virtualization

QEMU/KVM-like 虚拟化与设备仿真能力。

M5
Container Runtime

基于 namespace 的容器运行时与 OCI 镜像能力。

M6
9P++ Communication

升级版系统通信协议,承接 RPC、流式调用与高并发访问。

M7
Distributed Scheduler

节点、资源、任务与 CPU/GPU 调度。

M8
Distributed Storage

对象存储、分布式文件系统与 KV 存储。

M9
AI Runtime & GPU

模型加载、推理、GPU 分配与分布式 AI 运行时。

M10
Network System

SDN、overlay、service mesh 与安全网络。

M11
Web UI / Control Plane

面向集群、任务、GPU 与节点管理的 Web 控制台。

M12
Dev Platform

RHStudio、SDK、CLI 与 AI 生成代码能力。

Phase 1
启动能力

优先完成 Kernel 增强、Linux Compatibility Layer 与 QEMU,让系统能够运行 Linux 程序。

Phase 2
平台骨架

继续补齐 Container Runtime、9P++ 与 Distributed Scheduler,建立最小可用的多节点系统。

Phase 3
AI 与算力

引入存储、AI Runtime、GPU 调度与推理能力,形成真正的 AI 计算底座。

Phase 4
控制面与生态

上线 Web UI、RHStudio/SDK 与后续资源计费、激励和生态能力。

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