重大更新:Perfetto有自己的智能体agent分析trace性能

D-MAPF实战:动态多智能体路径规划的三层架构与性能调优 多智能体路径规划(MAPF)是机器人集群协同作业的核心基础能力,其本质是在共享空间中为多个自主体生成无冲突、高效、可执行的运动轨迹。当环境非静态、智能体存在执行偏差、任务流实时变化时,传统离线MAPF迅速失效,必须升级为动态MAPF(D-MAPF)。D-MAPF的技术价值在于构建分层响应机制——以全局轻量重规划应对慢变环境与任务更新,以局部自适应避障(如DWA-RMP)处理快变干扰与运动预测,以鲁棒控制层吸收瞬时扰动。其典型应用场景覆盖智能仓储AGV调度、电力巡检无人机编队、应急搜救机器人集群等对实时性、鲁 阅读详情

背景

前面在4月份时候,马哥就有分享过自己针对Perfetto网页做了一个AI智能体分析,可以智能的分析出Perfetto中相关的trace的一些性能问题。
相关的使用效果:

https://www.bilibili.com/video/BV1KZRpB5ET7/
在这里插入图片描述
当时也讲解了这个AI可以直接分析Perfetto中trace的核心原理如下图:
在这里插入图片描述

市场上也有很多其他大神也针对Perfetto网页做了相关的AI智能体功能,不过Perfetto的官方其实也有一直在尝试做AI智能体相关功能。

近期有学员反馈,在新版本的Perfetto发现已经有开放相关的AI分析功能了,具体版本情况:
在这里插入图片描述

实战使用Perfetto自带AI体验反馈

Perfetto上使用AI功能需要如下几个步骤

1、确认Perfetto版本,确认是否有相关AI助手插件,进行打开插件

右下角确认版本号
在这里插入图片描述
同时plugin中确认是否有AI分析相关的plugin
在这里插入图片描述可以看到在plugin搜到llm相关的插件,说明该版本就有了AI分析。

大家记得把这些插件打开哈,打开才可以使用

2、配置好自己的大模型想的key和url

既然是Perfetto自带的AI分析功能,说的AI肯定就需要我们自己配置好自己的大模型key和url,其实google应该大方一点送我们token。

配置方式:
在这里插入图片描述
就按照上面123456步骤进行配置就行了,上面配置完成后就可以打开相关的trace进行AI分析了。

3、打开trace使用AI助手进行分析

右上角点击小按钮,打开AI分析的Panel
在这里插入图片描述

可以看出AI分析的界面其实完全不会影响正常Trace Timeline显示。

在这里插入图片描述

但是输入一个问题让AI进行分析:

“找出settings进程最卡顿的一帧”

发现直接报错

Error
OpenAI-compatible API error 403: Blocked by firewall: Method POST not allowed

这到底是为啥呢?这块分析是修改已经在马哥的性能优化实战课程中有进行讲解,相关的答案可以去课程中看哈。

可以使用的展示如下:
在这里插入图片描述

总结

确实在新版本Perfetto 59.1上面发现已经集成了AI分析的相关plugin,也有可以配置大模型的设置,但是国内一般配置大模型Deepseek,其实无法进行直接使用,大家可以使用其他模型看是否可以正常使用起来。

原文地址:
https://mp.weixin.qq.com/s/xv4JZoxTMAhAgdhEMG2a0A

D-MAPF:动态环境下的多智能体实时协同路径规划 多智能体路径规划(MAPF)是分布式机器人系统的基础能力,其核心挑战在于从静态最优向动态可行演进。传统MAPF假设环境固定、通信理想,而真实场景中突发障碍、传感器噪声、网络丢包等动态扰动使全局规划迅速失效。D-MAPF(去中心化多智能体路径规划)通过局部感知、事件驱动重规划与轻量级协同机制,在信息不全与资源受限条件下保障系统鲁棒性与响应及时性。关键技术价值体现在扰动恢复时间(DRT)和通信开销波动率(COV)等工程指标上,广泛应用于AGV集群调度、医院物流、港口自动化等强动态工业场景。 阅读详情

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