Esta página fue traducida por una máquina y aún no ha sido revisada por una persona. El inglés es la referencia; las correcciones son bienvenidas en GitHub. English

Cookwala y el stack de robótica

Cookwala no reemplaza ninguna parte de un robot. Añade la capa que le falta al stack de robótica para cocinar: qué hacer, cuándo se completa cada paso y qué es lo que nunca debe suceder, en una forma que cualquier robot, electrodoméstico, simulador o pipeline de aprendizaje pueda leer y verificar.

Dónde encaja #

Capa	Ejemplos de la capa (2026; no existe integración con ninguno de ellos)	Lo que Cookwala añade
Robots y electrodomésticos	Figure 03, 1X NEO, Unitree G1/H2, Pollen Reachy, robots de cocina (Moley, Miso, Chef Robotics), hornos inteligentes	Una receta independiente del dispositivo que puede realizar un dry run, rechazar o cocinar; límites de seguridad en el dispositivo
Middleware	ROS 2, ros-controls, Open-RMF (flotas), Matter (electrodomésticos)	Acciones de ROS 2 para recetas y pasos (`bindings/ros2`); un borrador de mapeo de op de Matter (`bindings/matter.json`, no verificado); una tarea de Open-RMF es una contribución planificada
Aprendizaje de robots	LeRobot (Hugging Face), NVIDIA Isaac GR00T, Physical Intelligence π models, Figure Helix	Tareas de pasos en lenguaje natural y segmentos de pasos para conjuntos de datos; criterios de "done" como objetivos de evaluación
Simulación	NVIDIA Isaac Sim / Isaac Lab, Gazebo, MuJoCo	Operation envelopes y vectores de conformance como condiciones de prueba
Agentes de IA	MCP, A2A, Claude, OpenAI y modelos abiertos	AgentMandate, regla de untrusted-text, benchmark de seguridad de agentes de cocina

Cookwala está deliberadamente above motion. Los robots modernos aprenden la manipulación de extremo a extremo; Cookwala les da la tarea, la prueba de éxito y el safety envelope, y recibe a cambio un execution log.

ROS 2 #

bindings/ros2/ define dos acciones:

Acción	Objetivo	Feedback	Resultado
`ExecuteRecipe`	`ExecuteRequest` (recipe ref, hash, servings, idempotency key)	`ExecutionStatus` (seq, state, node, progress, sensor-ladder rung, medium temperature)	Estado final, motivo de refusal before heat, `ExecutionLog`
`ExecuteNode`	Un nodo de receta, su operation envelope, un objetivo opcional más estrecho	Progreso, medium temperature, objetivo alcanzado	Envelope OK, rung utilizado, resumen de paso, desviación

Cancelar un objetivo ExecuteRecipe es un StopRequest: el servidor debe detenerse de forma segura. Los límites de seguridad permanecen dentro del dispositivo; ningún campo de objetivo puede cambiarlos. Un hub que divide una receta entre varios robots envía objetivos ExecuteNode, y puede entregar el despacho a nivel de flota a Open-RMF como tareas.

LeRobot y conjuntos de datos de robot-learning #

El bucle de LeRobot es teleoperate → record → train → deploy, y su LeRobotDataset v2.1 almacena tareas en lenguaje natural en meta/tasks.jsonl (v3 movió los metadatos a parquet; el exportador escribe el archivo estilo v2.1 hoy y un escritor v3 es next). Las recetas de Cookwala ya contienen una oración por paso, y los execution logs registran cuándo cada paso comenzó y terminó.

bash

python tools/execlog_export.py lerobot recipe.cookwala.json execution-log.json my-dataset/

Esto escribe:

meta/tasks.jsonl, una tarea por paso de la receta;
meta/cookwala/<log>.json con el hash de la receta, los segmentos del paso (segundos de inicio y fin, sensor-ladder rung, envelope result) y el consentimiento del household.

El video y las acciones provienen del propio grabador del robot. La exportación rechaza los logs sin el consentimiento del dataset.

Simulación #

Los vectores de conformance en conformance/envelope.json (trazas de temperatura con resultados esperados) y las reglas de sensor-ladder están listos para el simulador. Una simulación térmica o física de una sartén, una olla o un horno puede calificarse frente a los mismos envelopes que un dispositivo real debe mantener. Isaac Lab, Gazebo y MuJoCo son candidatos para un benchmark público de "cook in simulation".

Observabilidad #

bash

python tools/execlog_export.py otel recipe.cookwala.json execution-log.json trace.json

Esto escribe un trazo de OpenTelemetry: un span por paso, con atributos cookwala.* (rung, envelope OK, deviation) y eventos de límite de seguridad. Se carga en cualquier backend OTLP (Jaeger, Grafana Tempo, LangSmith…), para que los equipos puedan depurar dispositivos de la misma manera que depuran agentes.

Dry run: ¿puede este dispositivo cocinar esta receta? #

bash

python tools/cookwala_ref.py dryrun examples/shakshuka.cookwala.json --device examples/capabilities/robot-arm.json --human-present

El dry run responde antes de que algo se caliente. Indica qué pasos realiza el dispositivo, qué pasos realiza una persona, cómo se verificará cada paso (sensor, modelo, tiempo o persona), o la primera razón por la que debe haber refusal before heat.