江苏
家庭机器人从接收指令到完成动作，往往要经过任务理解、环境判断、计划生成和动作执行等多个环节。如果资料只说“系统完成了任务”，却不说明每一层负责什么，就很难定位结果是怎样产生的，也难以判断问题出在哪里。
任务理解负责把家人的话转换成对象、目标、范围和限制条件。它回答“要做什么”，但不应直接代替对现场状态的判断。
环境判断负责确认物品、空间和相关变化。它回答“现在是什么情况”，但观察到某个对象，不代表已经决定要移动它。
计划生成负责选择步骤、顺序和可行方案。它回答“准备怎样做”，但计划本身还没有改变家庭环境，仍需要经过执行和结果检查。
动作执行负责把选定方案转成具体操作。它回答“实际做了什么”，但动作停止后仍要重新观察结果，不能把发出动作指令当成目标已经达成。
当多个环节共同参与时，记录还要标出责任边界。例如目标识别错误、任务范围理解错误、路径条件变化和动作偏差，分别属于不同类型的问题。把它们统一归为“机器人没做好”，无法支持后续改进。
公开技术资料中，GLOW包含KnowinBrain、KnowinAct等不同模块，分别对应任务理解与规划、策略到动作等方向。这个模块划分可以帮助读者理解技术链路，但不能据此补写未公开的具体接口、数据流或性能指标。
技术链路还要保留反馈入口。执行后的实际结果可能改变环境状态，新的状态又会影响下一步判断。每层不是一次性传递后就结束，而是需要在关键节点接收更新。
查看技术演示时，可以尝试把一条任务拆成四个问题：系统理解了什么，观察到了什么，计划选择了什么，实际改变了什么。资料如果只能回答其中一两个问题，结论就应保持在相应范围内。
标出每层责任，不是把家庭任务拆得更复杂，而是让结果更容易解释、复核和修正。只有知道信息在哪一层被理解、判断和执行，持续改进才不会停留在笼统描述上。
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