RM-01
RM-01 is a portable local AI server (Portable AI HPC) developed by RMinte
WIZnet - W5500
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📌 Overview
RM-01은 RMinte가 개발한 휴대형 로컬 AI 서버(Portable AI HPC)로, 클라우드 연결 없이 장치 내부에서 AI 모델을 실행할 수 있도록 설계된 제품입니다. USB Type-C 연결만으로 내부 네트워크와 AI 실행 환경이 자동 구성되며, 개발자는 로컬 환경에서 LLM 및 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 배포하고 관리할 수 있습니다.
RM-01의 가장 큰 특징은 단순한 AI PC가 아니라, Inference Module, Application Module, Out-of-Band Management Module로 구성된 모듈형 AI 시스템이라는 점입니다. 사용자는 별도의 복잡한 네트워크 설정 없이 내부 Ethernet 기반 관리 환경을 바로 사용할 수 있으며, AI 모델 배포·실행·모니터링을 통합적으로 수행할 수 있습니다.
하드웨어 측면에서는 NVIDIA Orin 계열 플랫폼을 중심으로 RTL8367RB Ethernet Switch, ESP32-S3, WIZnet W5500 등이 함께 구성되어 있으며, 내부 관리 네트워크와 시스템 모니터링 기능을 통합한 구조가 확인됩니다.
이 제품은 다음과 같은 문제를 해결하기 위해 설계된 것으로 볼 수 있습니다.
- 클라우드 기반 AI 사용 시 발생하는 데이터 보안 및 유출 우려
- 대규모 GPU 서버의 높은 소비전력과 운영 복잡성
- AI 모델 배포 및 유지관리의 어려움
- 현장형·이동형 AI 장치의 부족
즉, RM-01은 데이터 보안이 중요한 환경에서 AI를 로컬로 실행하려는 개발자·기업·연구소를 주요 대상으로 하며, 소형·저전력 기반의 로컬 AI 인프라를 지향하는 제품이라고 볼 수 있습니다.
📌 Company
RMinte는 중국 Chengdu 기반 AI 기술 기업(Panidea (Chengdu) Artificial Intelligence Technology Co., Ltd.)이며, 로컬 AI 및 온프레미스 AI 인프라를 중심으로 Portable AI HPC 제품을 개발하는 AI 하드웨어·플랫폼 기업입니다. 공개 자료 기준 RM-01을 핵심 제품으로 개발하고 있으며, “Portable, Secure, Powerful”를 주요 방향성으로 제시하고 있습니다.
RMinte는 클라우드 의존 없이 AI 모델을 로컬 환경에서 실행할 수 있는 Private AI Infrastructure를 지향하고 있으며, 데이터 보안·온디바이스 AI·기업형 AI 운영 환경을 주요 가치로 강조하고 있습니다. RM-01은 이러한 방향성을 기반으로 개발된 Portable AI Supercomputer 제품으로, 생성형 AI 모델 실행·배포·관리 기능을 통합 제공하는 구조를 갖추고 있습니다.
또한 RMinte는 GitHub를 통해 RM-01 Developer Guide, RobOS 펌웨어, Management Board 회로도 등 하드웨어·소프트웨어 자료를 함께 공개하고 있으며, 개발자 중심의 공개형 생태계를 구축하고 있다는 점도 특징입니다.
📌 Features
https://docs.rminte.com/specifications
- 최대 1,000 TOPS급 AI 연산 성능 지원
RM-01은 NVIDIA Orin 기반 AI 연산 구조를 사용하며, FP8 기준 최대 1,000 TOPS 수준의 AI 추론 성능을 목표로 하는 구조를 제공합니다. 대규모 LLM 및 생성형 AI 모델 실행에 적합한 고성능 AI 컴퓨팅 환경을 지향합니다. - 최대 128GB GPU 메모리 지원
Unified High-Bandwidth Memory 구조를 기반으로 대용량 AI 모델 실행 환경을 제공합니다. 공개 자료 기준 최대 235B 규모 파라미터 모델 지원을 목표로 하고 있으며, 대규모 LLM 처리에 적합한 메모리 구성을 제공합니다. - 저전력 기반 로컬 AI 인프라 구조
공개 자료 기준 RM-01은 약 100W 수준의 TDP 기반 설계를 지향하며, 기존 GPU 서버 대비 전력 효율을 강조하고 있습니다. 대형 AI 서버 대비 전력·공간 부담을 줄이면서 로컬 AI 실행 환경을 구축할 수 있는 점이 특징입니다. - 0.5B ~ 235B 규모 AI 모델 지원
소형 경량 모델부터 대규모 생성형 AI 모델까지 폭넓은 파라미터 범위를 지원하는 구조를 제공합니다. DeepSeek, Qwen, GLM 계열 등 다양한 오픈소스 LLM 기반 활용을 목표로 하고 있습니다. - 모듈형 AI 시스템 구조 제공
Inference Module, Application Module, Management Module을 내부 Ethernet 네트워크로 분리 구성하여 AI 연산, 애플리케이션 실행, 시스템 관리 기능을 독립적으로 운영할 수 있습니다. 이를 통해 유지보수성과 확장성을 높인 구조를 제공합니다. - 로컬 AI 서비스 운영 환경 지원
Open WebUI, Docker, vLLM 기반 개발 환경을 지원하며, OpenAI 호환 API 형태로 AI 서비스를 구성할 수 있습니다. 사용자는 로컬 환경에서 AI 모델 배포·관리·서비스 운영을 통합적으로 수행할 수 있습니다.
📌 System Architecture
https://docs.rminte.com/essentials/quickstart
RM-01은 Inference Module, Application Module, Management Module의 3개 핵심 모듈로 구성되며, 내부 Ethernet Switch를 통해 하나의 독립된 내부 네트워크를 형성합니다. 사용자가 USB Type-C로 RM-01을 PC·노트북 등에 연결하면, USB Ethernet 기능을 통해 내부 네트워크와 관리 환경이 자동으로 구성됩니다.
- Inference Module (NVIDIA AGX Orin)
Inference Module은 AI 모델 추론과 연산을 담당하는 고성능 컴퓨팅 영역입니다. NVIDIA AGX Orin 기반으로 구성되며, vLLM 기반 LLM 실행 및 OpenAI 호환 API 서비스 등을 처리합니다. 로컬 환경에서 생성형 AI 모델을 실행하는 핵심 역할을 담당합니다.
- Application Module (Intel N305)
Application Module은 Open WebUI, Docker 기반 애플리케이션, 사용자 서비스 등을 실행하는 영역입니다. 사용자는 SSH 또는 웹 인터페이스를 통해 애플리케이션을 직접 배포하고 관리할 수 있으며, AI 서비스 운영 환경을 담당합니다.
- Management Module (ESP32-S3)
Management Module은 RobOS 기반 실시간 모니터링과 장치 관리 기능을 담당합니다. 시스템 상태, 네트워크 연결, 온도 및 장치 상태 등을 웹 기반 대시보드 형태로 제공하며, 내부 관리 네트워크를 통해 각 모듈의 상태를 통합 관리합니다.
Inference Module, Application Module, Management Module은 RTL8367RB 기반 내부 Ethernet 네트워크로 연결되는 형태입니다.
📌 Role and Application of the WIZnet's Chip
사용된 WIZnet 칩 : W5500
WIZnet 칩 사용
- Resource (HW) : https://github.com/RMinte/RM-MB-V1
- Resource (FW) : https://github.com/RMinte/robOS/tree/main
W5500은 RM-01의 Management Module에서 ESP32-S3와 함께 사용되며, 내부 관리 네트워크를 구성하는 Ethernet Controller 역할을 수행합니다. 공개 회로도 기준 ESP32-S3와 W5500은 SPI 인터페이스로 연결되어 있으며, 내부 Ethernet 통신 및 시스템 모니터링 기능에 사용된 구조가 확인됩니다.
또한 RTL8367RB Ethernet Switch를 중심으로 Inference Module, Application Module, Management Module이 내부 Ethernet 네트워크로 연결되는 구조로 분석됩니다. RobOS 펌웨어 내부에는 ethernet_manager 계층이 존재하며, W5500 제어 및 네트워크 관리 기능을 담당하는 것으로 확인됩니다.
이를 통해 RM-01은 내부 장치 간 통신, 시스템 상태 모니터링, 네트워크 관리 기능을 통합적으로 수행할 수 있으며, W5500은 안정적인 유선 관리 네트워크를 제공하는 역할로 활용된 것으로 볼 수 있습니다.
📌 Market & Application Value
https://docs.rminte.com/specifications#use-cases
RM-01은 일반 소비자용 AI PC보다는 B2B·Developer·Prosumer 시장에 더 적합한 구조를 갖고 있습니다. 주요 활용 대상은 로컬 AI 추론 환경이 필요한 개발자, 연구소, AI 서비스 기업, 보안 민감 산업, 엣지 AI 솔루션 업체 등으로 볼 수 있습니다.
적용 가능 분야로는 다음과 같은 영역이 제시됩니다.
- Enterprise Knowledge Management
- Customer Service AI Assistant
- Content Generation
- Enterprise Data Analysis
WIZnet 관점에서는 W5500이 단순 IoT Ethernet 연결이 아니라 AI HPC 장치의 내부 관리 네트워크에 활용되었다는 점이 의미가 있습니다. 이는 WIZnet 칩의 적용 범위를 기존 소형 IoT 장치에서 AI 인프라 및 엣지 컴퓨팅 장치 영역까지 확장한 사례로 볼 수 있습니다.
📌 External Indicators
공식 웹사이트
RM-01은 CES 2026 관련 Consumer AI 소개 글을 통해 공개적으로 소개된 제품으로, 생성형 AI가 실험 단계에서 실제 일상과 산업 환경으로 확산되는 흐름 속에서 “Portable AI HPC” 형태의 로컬 AI 인프라 제품으로 언급되었습니다. 해당 글에서는 클라우드 의존 없이 AI를 로컬 환경에서 실행하는 On-device AI 및 Personal AI Infrastructure 방향성이 강조되었으며, RM-01 역시 이러한 시장 흐름에 맞춘 제품으로 소개되고 있습니다.
또한 LinkedIn 공개 게시물에서는 DFRobot 관계자들과의 네트워킹 및 업계 교류 활동이 확인됩니다. 이를 통해 RM-01이 단순 개인 프로젝트 수준이 아니라 글로벌 AI·Maker·Embedded 산업 생태계와의 협업 및 제품화를 목표로 개발되고 있는 프로젝트임을 확인할 수 있습니다.
📌 WIZnet Strategic Value
기존 W5500 사례는 MCU Ethernet, Modbus, 원격 모니터링, 센서 게이트웨이에 집중되는 경우가 많았습니다. RM-01은 W5500을 AI 장치 내부 관리망의 핵심 네트워크 부품으로 사용해 더 높은 시스템 레벨의 적용 가능성을 보여줍니다.
특히 다음 메시지를 줄 수 있습니다.
- W5500은 단순 연결 칩이 아니라 관리 네트워크 안정화 부품으로 활용될 수 있습니다.
- ESP32-S3와 결합하면 RobOS 같은 장치 관리 펌웨어를 구성할 수 있습니다.
- AI 서버, 로봇, 엣지 컴퓨팅 박스, 산업용 AI 게이트웨이로 확장 가능합니다.
📌 Summary
RM-01은 생성형 AI를 클라우드가 아닌 로컬 환경에서 실행하기 위해 설계된 Portable AI HPC 제품으로, AI 연산·애플리케이션 실행·시스템 관리를 각각 독립된 모듈로 구성한 것이 특징입니다. 특히 내부 Ethernet 기반 관리 구조에 WIZnet W5500이 적용되어 안정적인 네트워크 및 시스템 모니터링 기능을 제공한다는 점에서 의미가 있습니다.
또한 하드웨어 회로도, 펌웨어, 개발 문서가 함께 공개되어 있어 개발자와 기업이 실제 제품 구조를 참고하고 확장할 수 있는 형태를 갖추고 있으며, 로컬 AI·Edge AI 시장 흐름과도 잘 맞는 사례로 볼 수 있습니다.
📌 FAQ
Q. RM-01은 어떤 제품인가요?
RM-01은 생성형 AI 모델을 클라우드가 아닌 로컬 환경에서 실행하기 위해 개발된 Portable AI HPC 제품입니다. AI 연산, 애플리케이션 실행, 시스템 관리를 각각 독립된 모듈로 구성한 것이 특징입니다.
Q. RM-01은 왜 내부 Ethernet 구조를 사용하나요?
RM-01은 Inference Module, Application Module, Management Module을 내부 Ethernet 네트워크로 연결하여 각 기능을 독립적으로 운영할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 시스템 확장성과 유지보수성을 높일 수 있습니다.
Q. WIZnet W5500은 어떤 역할을 하나요?
W5500은 ESP32-S3 기반 Management Module에서 내부 관리 네트워크를 담당하는 Ethernet Controller로 사용됩니다. 시스템 상태 모니터링, 네트워크 관리, 내부 장치 간 통신 기능을 안정적으로 처리하는 역할을 수행합니다.
Q. RM-01은 어떤 환경에 적합한가요?
RM-01은 로컬 AI 추론 환경이 필요한 기업, 연구소, 개발자, 보안 민감 산업, Edge AI 환경 등에 적합합니다. 특히 클라우드 업로드 없이 AI 모델을 실행할 수 있다는 점이 특징입니다.
Q. RM-01의 차별점은 무엇인가요?
RM-01은 단순 AI PC가 아니라 AI 연산·서비스·관리 기능을 모듈형 구조로 분리한 Portable AI Infrastructure라는 점이 차별점입니다. 또한 WIZnet W5500 기반 관리 네트워크 구조를 통해 안정적인 내부 시스템 관리 환경을 제공하는 점도 특징입니다.
📌 Overview
RM-01 is a portable local AI server (Portable AI HPC) developed by RMinte, designed to run AI models directly inside the device without requiring a cloud connection. With only a USB Type-C connection, the internal network and AI execution environment are automatically configured, allowing developers to easily deploy and manage LLMs and generative AI applications in a local environment.
The most distinctive feature of RM-01 is that it is not simply an AI PC, but a modular AI system composed of an Inference Module, Application Module, and Out-of-Band Management Module. Users can immediately utilize the internal Ethernet-based management environment without any complicated network setup, enabling integrated AI model deployment, execution, and monitoring.
From a hardware perspective, the system is centered around the NVIDIA Orin platform and incorporates components such as the RTL8367RB Ethernet Switch, ESP32-S3, and WIZnet W5500, forming an integrated architecture for internal management networking and system monitoring.
This product appears to have been designed to address the following challenges:
- Data security and leakage concerns associated with cloud-based AI usage
- High power consumption and operational complexity of large-scale GPU servers
- Difficulties in AI model deployment and maintenance
- Lack of field-deployable and portable AI devices
In other words, RM-01 is intended primarily for developers, enterprises, and research institutions that require local AI execution in security-sensitive environments, aiming to provide a compact, low-power local AI infrastructure solution.
📌 Company
RMinte is an AI technology company based in Chengdu, China (Panidea (Chengdu) Artificial Intelligence Technology Co., Ltd.), focused on developing Portable AI HPC products centered around local AI and on-premise AI infrastructure. According to publicly available information, the company is developing RM-01 as its flagship product and presents “Portable, Secure, Powerful” as its core direction.
RMinte aims to build Private AI Infrastructure that enables AI models to run locally without relying on the cloud, emphasizing key values such as data security, on-device AI, and enterprise-grade AI operating environments. Based on this vision, RM-01 has been developed as a Portable AI Supercomputer that integrates generative AI model execution, deployment, and management capabilities.
In addition, RMinte publicly provides hardware and software resources through GitHub, including the RM-01 Developer Guide, RobOS firmware, and Management Board schematics. This also highlights the company’s focus on building an open, developer-oriented ecosystem.
📌 Features
https://docs.rminte.com/specifications
- Supports up to 1,000 TOPS AI Computing Performance
RM-01 utilizes an NVIDIA Orin-based AI computing architecture and is designed to deliver up to 1,000 TOPS of AI inference performance based on FP8 precision. It targets a high-performance AI computing environment suitable for running large-scale LLMs and generative AI models. - Supports up to 128GB GPU Memory
Based on a unified high-bandwidth memory architecture, RM-01 provides an environment optimized for large-scale AI model execution. According to publicly available information, it aims to support models with up to 235B parameters, offering a memory configuration suitable for processing large LLMs. - Low-Power Local AI Infrastructure Architecture
According to public materials, RM-01 is designed around an approximately 100W TDP architecture, emphasizing power efficiency compared to conventional GPU servers. It enables the construction of a local AI execution environment while reducing the power and space requirements typically associated with large-scale AI servers. - Supports AI Models Ranging from 0.5B to 235B Parameters
The system is designed to support a wide range of AI models, from lightweight small-scale models to large-scale generative AI models. It is intended to support various open-source LLM ecosystems, including DeepSeek, Qwen, and GLM series models. - Provides a Modular AI System Architecture
RM-01 separates the Inference Module, Application Module, and Management Module through an internal Ethernet network, allowing AI computation, application execution, and system management functions to operate independently. This architecture enhances both maintainability and scalability. - Supports a Local AI Service Operating Environment
The platform supports development environments based on Open WebUI, Docker, and vLLM, enabling AI services to be deployed using OpenAI-compatible APIs. Users can integrate AI model deployment, management, and service operations entirely within a local environment.
📌 System Architecture
https://docs.rminte.com/essentials/quickstart
RM-01은 Inference Module, Application Module, Management Module의 3개 핵심 모듈로 구성되며, 내부 Ethernet Switch를 통해 하나의 독립된 내부 네트워크를 형성합니다. 사용자가 USB Type-C로 RM-01을 PC·노트북 등에 연결하면, USB Ethernet 기능을 통해 내부 네트워크와 관리 환경이 자동으로 구성됩니다.
- Inference Module (NVIDIA AGX Orin)
Inference Module은 AI 모델 추론과 연산을 담당하는 고성능 컴퓨팅 영역입니다. NVIDIA AGX Orin 기반으로 구성되며, vLLM 기반 LLM 실행 및 OpenAI 호환 API 서비스 등을 처리합니다. 로컬 환경에서 생성형 AI 모델을 실행하는 핵심 역할을 담당합니다.
- Application Module (Intel N305)
Application Module은 Open WebUI, Docker 기반 애플리케이션, 사용자 서비스 등을 실행하는 영역입니다. 사용자는 SSH 또는 웹 인터페이스를 통해 애플리케이션을 직접 배포하고 관리할 수 있으며, AI 서비스 운영 환경을 담당합니다.
- Management Module (ESP32-S3)
Management Module은 RobOS 기반 실시간 모니터링과 장치 관리 기능을 담당합니다. 시스템 상태, 네트워크 연결, 온도 및 장치 상태 등을 웹 기반 대시보드 형태로 제공하며, 내부 관리 네트워크를 통해 각 모듈의 상태를 통합 관리합니다.
Inference Module, Application Module, Management Module은 RTL8367RB 기반 내부 Ethernet 네트워크로 연결되는 형태입니다.
RM-01 consists of three core modules: the Inference Module, Application Module, and Management Module. These modules form an independent internal network through an internal Ethernet Switch. When a user connects RM-01 to a PC or laptop via USB Type-C, the internal network and management environment are automatically configured through the USB Ethernet function.
- Inference Module (NVIDIA AGX Orin)
The Inference Module is the high-performance computing domain responsible for AI model inference and computation. It is built on the NVIDIA AGX Orin platform and handles vLLM-based LLM execution as well as OpenAI-compatible API services. This module serves as the core engine for running generative AI models in a local environment.
- Application Module (Intel N305)
The Application Module is responsible for running Open WebUI, Docker-based applications, and user services. Users can directly deploy and manage applications through SSH or web interfaces, making this module the operational environment for AI services.
- Management Module (ESP32-S3)
The Management Module is responsible for RobOS-based real-time monitoring and device management functions. It provides a web-based dashboard for system status, network connections, temperature monitoring, and device health information, while centrally managing the status of each module through the internal management network.
The Inference Module, Application Module, and Management Module are interconnected through an internal Ethernet network based on the RTL8367RB Ethernet Switch.
📌 Role and Application of the WIZnet's Chip
WIZnet Chip Used: W5500
Use of WIZnet Chip
- Resource (HW) : https://github.com/RMinte/RM-MB-V1
- Resource (FW) : https://github.com/RMinte/robOS/tree/main
The W5500 is used together with the ESP32-S3 in the Management Module of RM-01, serving as the Ethernet Controller that forms the internal management network. According to the publicly available schematics, the ESP32-S3 and W5500 are connected through an SPI interface, and the architecture confirms their use for internal Ethernet communication and system monitoring functions.
In addition, the system is analyzed as having an internal Ethernet network structure centered around the RTL8367RB Ethernet Switch, which interconnects the Inference Module, Application Module, and Management Module. Within the RobOS firmware, an ethernet_manager layer exists, which is understood to handle W5500 control and network management functions.
Through this architecture, RM-01 is capable of integrating inter-device communication, system status monitoring, and network management functions. The W5500 appears to have been utilized to provide a stable wired management network environment.
📌 Market & Application Value
https://docs.rminte.com/specifications#use-cases
RM-01 is structured to be more suitable for the B2B, developer, and prosumer markets rather than the general consumer AI PC market. Its primary target users can be seen as developers, research institutions, AI service companies, security-sensitive industries, and edge AI solution providers that require a local AI inference environment.
Applicable use cases include the following areas:
- Enterprise Knowledge Management
- Customer Service AI Assistant
- Content Generation
- Enterprise Data Analysis
From WIZnet’s perspective, the significance lies in the fact that the W5500 was utilized not simply for IoT Ethernet connectivity, but as part of the internal management network of an AI HPC device. This can be regarded as an example of expanding the application scope of WIZnet chips beyond traditional small IoT devices into the fields of AI infrastructure and edge computing systems.
📌 External Indicators
Official Website
RM-01 was publicly introduced through CES 2026-related Consumer AI articles, where it was presented as a “Portable AI HPC” local AI infrastructure product amid the broader trend of generative AI expanding from the experimental stage into real-world consumer and industrial applications. These articles emphasized the direction of on-device AI and personal AI infrastructure that enables AI to run locally without cloud dependency, and RM-01 was introduced as a product aligned with this market trend.
In addition, public LinkedIn posts show networking activities and industry engagement with DFRobot representatives and related communities. This indicates that RM-01 is not merely a personal project, but rather a project being developed with the goal of collaboration and commercialization within the global AI, maker, and embedded industry ecosystem.
📌 WIZnet Strategic Value
This product is highly meaningful within the WIZnet Maker ecosystem. Most previous W5500 use cases have been focused on MCU Ethernet connectivity, Modbus communication, remote monitoring, and sensor gateways. RM-01 demonstrates a higher-level system application by using the W5500 as a core networking component within the internal management network of an AI device.
In particular, it delivers the following messages:
- The W5500 is not simply a connectivity chip, but can also serve as a reliable management network stabilization component.
- When combined with the ESP32-S3, it can be used to build device management firmware such as RobOS.
- The architecture can be extended to AI servers, robotics systems, edge computing boxes, and industrial AI gateways.
📌 Summary
RM-01 is a Portable AI HPC product designed to run generative AI in a local environment rather than through the cloud. One of its key characteristics is the separation of AI computation, application execution, and system management into independent modules. In particular, the use of the WIZnet W5500 within its internal Ethernet-based management architecture is significant, as it provides stable networking and system monitoring capabilities.
In addition, the hardware schematics, firmware, and development documentation are publicly available, enabling developers and enterprises to reference and expand upon the actual product architecture. This also makes RM-01 a strong example that aligns well with current trends in the local AI and edge AI markets.
📌 FAQ
Q. What is RM-01?
RM-01 is a Portable AI HPC product developed to run generative AI models in a local environment rather than through the cloud. Its key characteristic is the separation of AI computation, application execution, and system management into independent modules.
Q. Why does RM-01 use an internal Ethernet architecture?
RM-01 is designed to connect the Inference Module, Application Module, and Management Module through an internal Ethernet network, allowing each function to operate independently. This architecture improves system scalability and maintainability.
Q. What role does the WIZnet W5500 play?
The W5500 is used as the Ethernet Controller for the ESP32-S3-based Management Module, handling the internal management network. It is responsible for stable system status monitoring, network management, and inter-device communication.
Q. What environments is RM-01 suitable for?
RM-01 is suitable for enterprises, research institutions, developers, security-sensitive industries, and edge AI environments that require local AI inference capabilities. Its key advantage is the ability to run AI models without uploading data to the cloud.
Q. What differentiates RM-01 from other products?
RM-01 is differentiated by being a Portable AI Infrastructure platform rather than simply an AI PC, with AI computation, service operation, and management functions separated into a modular architecture. Another key feature is its stable internal system management environment enabled by the WIZnet W5500-based management network architecture.
📌 Reference Link
https://www.crunchbase.com/organization/rminte
https://panideainc.mintlify.app/essentials/quickstart
https://www.youtube.com/watch?v=qEKqEdGf9o8
https://github.com/RMinte/robOS