rosa

用自然语言对话，轻松调试和操作 ROS 机器人。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 188 🐛 待处理 6 👀 关注 33

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GitHub 星标 ★ 1683

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

项目预览

项目数据

分类开源模型

开发团队nasa-jpl

官网地址https://github.com/nasa-jpl/rosa/wiki

GitHubhttps://github.com/nasa-jpl/rosa

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型agents,ai,developer-tools,jpl,llm,nasa,robotics,ros,ros2

GitHub 星标★ 1683

上线时间2024-08-05 00:00:00

代码更新2026-11-03

仓库体积302 KB

本站数据更新2026-11-08

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数4

项目介绍

ROSA 是一个专为 ROS1/ROS2 机器人系统设计的 AI 智能体，允许开发者通过自然语言查询来检查、诊断、理解和操作机器人。它解决了传统机器人开发中需要查阅大量文档、编写复杂调试命令的问题，将自然语言理解与 ROS 生态深度结合。核心能力包括：通过对话式界面获取机器人状态、订阅话题、调用服务、读取参数，并支持多机器人场景。基于 Python 实现，易于扩展，能显著降低机器人调试和运维的门槛，提升开发效率。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1683

技术标签

agents ai developer-tools llm robotics

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 4 步

环境要求

Python 3.9 或更高版本
ROS Noetic 或更高版本（ROS1/ROS2 环境）
一个可用的 LLM（具体接入方式见官方 Wiki 的 Model Configuration 页面）

安装与启动步骤

1检查基础环境

确认本机 Python 版本满足 3.9+，并已安装 ROS Noetic 或更高版本的 ROS 环境。
```
python3 --version
```
2安装 ROSA

通过 pip 安装官方发布的 jpl-rosa 包，README 只给出这一种安装方式。建议在虚拟环境中安装。
```
pip3 install jpl-rosa
```
3配置语言模型

README 未给出 LLM 的具体配置代码，只指向官方 Wiki 的 Model Configuration 页面，请先按该页面准备好模型实例。
4编写并运行示例脚本

按 README 示例创建 ROSA 实例并发起自然语言查询；其中 get_your_llm_here() 是占位，需换成上一步配置好的模型。
```
from rosa import ROSA

llm = get_your_llm_here()
agent = ROSA(ros_version=1, llm=llm)
agent.invoke("Show me a list of topics that have publishers but no subscribers")
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`llm`	是	传入的语言模型实例，需自行按 Wiki 配置	`get_your_llm_here()`
`ros_version`	是	指定 ROS 版本，README 示例中 1 代表 ROS1	`1`