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Physical AI应用智能体

应用智能体

您在 IronFlock 上安装的每个应用都可以带来自己的 AI 智能体。这些智能体通过专业知识和设备控制能力扩展 IronFlock AI 助手——全自动，无需您进行任何配置。

工作原理

当您安装包含 AI 智能体的应用时，这些智能体会注册到 IronFlock AI 助手中。从那时起，当您提出属于该智能体领域的问题时，AI 会自动委派给合适的智能体。

您无需手动选择智能体。您无需配置路由规则。您只需提问，AI 就会判断哪个智能体——或哪些智能体的组合——能够回答。

您："本地网络上有哪些机器？"
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   IronFlock AI 识别到这是一个网络发现问题
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   委派给 OPC UA 应用的网络扫描智能体
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   智能体调用边缘设备上的工具扫描网络
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   结果通过 AI 返回给您

应用智能体能做什么

应用智能体可以访问工具——运行在边缘设备或云端的函数。这些工具可以读取传感器数据、向机器发送命令、查询数据库或触发应用支持的任何操作。

以下是应用智能体可能提供的一些功能示例：

应用智能体能力
OPC UA 连接器扫描网络中的 PLC、浏览数据目录、配置数据采集参数
预测性维护查询故障预测、解释异常评分、安排维护操作
能源监测分析功耗模式、识别浪费、跨站点比较效率
视觉 AI检查产线图像、解释缺陷分类、显示质量统计
HVAC 控制器读取当前设定值、调整温度计划、解释舒适区偏差

AI 随项目成长

这是核心理念：安装应用就是在教 AI 新技能。

一个没有安装任何应用的全新项目可以使用内置工具——数据探索、图表和仪表板生成。随着您添加应用，AI 变得越来越强大：

  1. 您安装了一个能源监测应用 → AI 现在可以回答关于功耗、负载曲线和能源成本的问题。
  2. 您添加了一个预测性维护应用 → AI 现在可以解释振动趋势、预测轴承故障并建议维护时间窗口。
  3. 您添加了一个质量检测应用 → AI 现在可以将缺陷关联到特定批次、显示废品率并跨班次比较质量。

每个应用的智能体独立工作，但在同一对话中共存。您可以向 AI 提出跨多个应用的问题——例如，“3 号产线的功率峰值与昨天的质量下降是否相关？“——AI 可以从能源和质量智能体中提取信息来回答。

示例对话

以下是拥有多个应用智能体时的对话示例：

您： 2 号生产线当前状态如何？

IronFlock AI： 2 号生产线当前正在运行。以下是摘要：

  • OEE： 87.3%（高于 85% 的目标）
  • 当前速度： 142 件/小时
  • 活动报警： 无
  • 最近质量检查： 2 分钟前——最近一批 0 个缺陷

[数据来自生产监控应用的智能体]

您： 本周主驱动电机是否有振动异常？

IronFlock AI： 有。预测性维护智能体报告电机 M-201 从周三开始振动升高：

  • 基线： 0.8 mm/s RMS
  • 当前： 1.6 mm/s RMS（基线的 2 倍）
  • 趋势： 自 4 月 2 日起逐渐上升

模型估计轴承退化的概率为 72%。建议操作：在接下来的 5 个工作日内安排检查。

[数据来自预测性维护应用的智能体]

您： 能扫描一下 OT 网络中是否有新设备吗？

IronFlock AI： 正在通过 OPC UA 智能体扫描本地网络…

发现了 2 台新设备，目前尚未注册：

  1. Siemens S7-1500，地址 192.168.1.45 — PLC，有 340 个可用标签
  2. Beckhoff CX5130，地址 192.168.1.52 — EtherCAT 控制器，有 128 个可用标签

需要我将其中任何一台添加到您的项目并开始采集数据吗？

[网络扫描由 OPC UA 应用的智能体执行]

开发者指南

如果您正在开发应用并希望添加 AI 智能体，请参阅开发者文档：

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