规划器（Pilot）
规划器是规划和决策核心：接收任务，结合记忆与大语言模型产出方案，再交给执行器执行。任务入口 robonix/system/pilot（SubmitTask）通常由交互服务转发用户任务；get_health 返回规划器模块自身的健康报告。
能力约定 TOML 在 capabilities/system/pilot.v1.toml 与 capabilities/system/pilot/，IDL 文件在 capabilities/lib/pilot/ 与 capabilities/lib/module_health/。
接口
| 能力约定 ID | 模式 | 当前实现传输 | 载荷（IDL） | 能力约定 TOML |
|---|---|---|---|---|
robonix/system/pilot | rpc_server_stream | gRPC | pilot/SubmitTask（pilot/Task → 流 pilot/PilotEvent） | system/pilot.v1.toml |
robonix/system/pilot/get_health | rpc | gRPC | module_health/GetModuleHealth | system/pilot/get_health.toml |
SubmitTask(task: pilot/Task) 返回一条 PilotEvent 流。事件类型包括自然语言增量、方案、批次结果、状态、最终回复、节点状态和任务状态；该接口不暴露模型的内部思维链。用户身份放在 Task.context_json.user_id 中。
一个任务通常对应多个方案。 规划器不是一次规划到底，而是产出一个方案、等 Executor 执行完、看结果再规划下一个，直到任务达成或失败。所以同一条任务的事件流里会反复出现规划与执行的交替，客户端界面上表现为多次「Planning the next step」，每个方案有自己的 plan_id 和轮次编号。排障时要按方案看，而不是把整条任务当成一次调用。
内置规划器将上表 2 条约定以 gRPC 注册。运行时必须配置 OpenAI 兼容视觉语言模型（Vision-Language Model，VLM）的 upstream、api_key 和 model；api_format 当前只支持 openai。启动时可选加载 Soma YAML；规划器刻意不把 URDF 注入提示，模型不需要推理链节几何。URDF 仍由 Soma 的 get_urdf 提供给 TF/RViz/运动规划等消费方。每轮规划前刷新 Soma get_health，并尝试经 Executor 调用 Scene get_robot_context。当前不会自动查询 Vitals。这些上下文和长期记忆均可降级；Executor 则是执行生成方案所需的运行依赖。