开发自制智能机器人编程语言需要综合考虑语言设计、工具链选择和知识库构建等多个方面。以下是关键要点和建议：
1. 语言设计基础
建议参考现有机器人语言（如VAL、AL等）的结构特点，采用简明统一的语法规则
支持多种编程范式（面向对象/函数式/声明式），便于处理不同层级的机器人任务
需包含指令集合、程序结构和硬件接口规范等核心组件
2. 实现方案选择
可基于现有语言扩展（如Python/C++的机器人程序库）
或从头开发专用语言，需考虑JIT编译优化等性能方案
推荐结合ROS等机器人框架进行开发
3. 开发工具链
AI编码助手：Trae/Windsurf/Cursor等工具可加速原型开发
知识库构建：需准备编译器实现方案文档和样例代码
调试环境：建议集成Gazebo等机器人仿真工具
4. 关键技术点
实时性能：需支持内存直接操作和硬件控制
多机协作：应设计网络编程和消息传递机制
AI集成：预留机器学习算法接口（如TensorFlow/PyTorch）
5. 学习资源
编译器实现参考：SimpleJS（0行代码）
推荐书籍：《用Go语言自制解释器》《用Go语言自制编译器》
开源模型：可基于Qwen/LLaMA等大模型增强语言智能
开发过程中建议采用模块化设计，先实现核心语法器，再逐步添加硬件控制、AI交互等高级功能。对于企业级应用，可参考华为仓颉语言的开源设计思路。
