工业物联网智能体AI应用

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Agentic AI系统的关键特征是其自主性和推理能力，使其能够将复杂任务分解为更小的可执行任务，然后以一种能够监控、反思和按需自适应/自纠执行的方式来编排它们的执行。鉴于此：

agentic AI有潜力颠覆当今企业中几乎每一个现有的业务流程。

在本文中，我们展示了agentic AI如何应用于制造设施、建筑物和工厂中的工业物联网环境。工业物联网专注于物理资产的自动化和监控，例如压缩机、冷水机组、空气处理单元（AHU）、暖通空调（HVAC）设备——以实现预测性维护和能源优化。

在此背景下，我们介绍了一种agentic AI系统，旨在使用自然语言高效查询工业物联网系统中的历史/实时传感器数据。例如，如下查询：

"瑞士站点B2 HVAC 2-1-1在2025年8月10日使用了多少电力？"

展示了Agent的交互模式。

即使是这样简短的查询，也需要对多个领域概念进行推理，例如资产、传感器、时间戳和站点位置——这突出了对领域感知和上下文敏感Agent的需求。

这在工业物联网环境中因碎片化数据问题而进一步复杂化，例如，运营仪表来自异构的SCADA（监督控制和数据采集）系统和其他物联网平台，由于缺乏共享本体而命名不一致。此外，工程制品（如FMEA（故障模式和影响分析））很少被整合到工程工作流中。

为此，我们首先概述agentic AI平台的参考架构（第2节）。然后，在第3节中概述与制造/工业物联网环境相关的任务特定Agent和工具。该过程分两个阶段进行：

• 首先将异构物联网数据抽象为机器语义，捕获故障和维护历史（第3.1节）
• 然后通过推断的语义约束LLM推理，内省策略进一步以迭代方式确保执行计划符合运营标准（第3.2节）。

1. Agentic AI参考架构

在本节中，我们概述参考agentic AI平台的关键模块——如图1所示：

• 推理模块：分解复杂任务并调整其执行以实现给定目标；
• Agentic 市场：现有和可用的Agent集合；
• 编排模块：编排和监控（观察）多Agent系统的执行；
• 集成模块：与企业系统集成，例如SCADA、知识库；
• 共享内存管理，用于Agent之间的数据和上下文共享；
• 治理层，包括可解释性、隐私、安全、安全护栏等。

给定一个用户任务，agentic AI平台的目标是识别（组合）一个能够执行给定任务的Agent（Agent组）。因此，我们需要的第一个组件是一个能够将任务分解为子任务的推理模块，由编排引擎协调各Agent的执行。

解决此类复杂任务的高层方法包括：(a) 将给定的复杂任务分解为简单任务（层次结构或工作流），然后 (b) 组合能够执行简单任务的Agent。这可以以动态或静态方式实现。在动态方法中，给定一个复杂的用户任务，系统根据运行时可用Agent的能力制定完成请求的计划。在静态方法中，给定一组Agent，在设计时手动定义组合Agent以整合其能力。

Chain of Thought (CoT) 是目前最广泛使用的分解框架，用于将复杂任务转换为多个可管理的任务，并揭示模型思维过程的解释。

此外，ReAct（推理和行动）框架允许Agent批判性地评估自己的行动和输出，从中学习，然后优化其计划/推理过程。

Agent组合意味着存在一个Agent市场/Agent注册表——具有良好定义的Agent能力和约束描述。例如，Agent2Agent (A2A) 协议指定了Agent Card（一个JSON文档）的概念，作为Agent的数字"名片"。它包含以下关键信息：

Identity: name, description, provider information.
Service Endpoint: The url where the A2A service can be reached.
A2A Capabilities: Supported protocol features like streaming or pushNotifications.
Authentication: Required authentication schemes (e.g., "Bearer", "OAuth2") to interact with the agent.
Skills: A list of specific tasks or functions the agent can perform (AgentSkill objects), including their id, name, description, inputModes, outputModes, and examples.

鉴于需要编排多个Agent，需要一个支持不同Agent交互模式的系统集成模块，例如，Agent间API、为人类消费提供输出的Agent API、人类触发AI Agent、AI Agent间交互以及人在环路中。这些集成模式需要由底层Agent OS平台支持。

例如，参见Anthropic最近提出的Model Context Protocol (MCP)，用于将AI Agent连接到企业数据所在的外部系统。

鉴于此类复杂任务的长期运行特性，**内存**管理对于agentic AI系统至关重要。

这既包括任务间的上下文共享，也包括在长时间内维护执行上下文。

标准方法是将Agent信息的嵌入表示保存到向量存储数据库中，该数据库支持最大内积搜索（MIPS）。为了快速检索，使用近似最近邻（ANN）算法，它以准确性权衡返回大约前k个最近邻，但获得了巨大的速度提升。

最后是数据治理模块。我们需要确保用户与特定任务相关的共享数据，或跨任务的用户配置文件数据；仅与相关Agent共享（表/报告认证和访问控制）。请参阅我之前关于负责任的AI Agent的文章，了解实现良好治理的AI Agent平台所需的关键维度的讨论，包括幻觉护栏、数据质量、隐私、可重复性、可解释性、人在环路中（HITL）等。

2. 工业物联网的Agentic AI架构

在本节中，我们将参考agentic AI平台（上述内容）适配为能够服务于工业环境的平台。API可用于检索结构化和非结构化数据，然后推理大型语言模型（LLM）可以有效地利用这些数据来做出决策/决定下一步。

更具体地说，所提出的多Agent系统提供以下三个核心能力：上下文推理、专业Agent、工具集成——如图2所示。

上下文推理：处理领域特定的推理任务，例如

• 传感器消歧，
• 实体定位，
• 统计推理任务，例如上周、最大值。

工业物联网Agent遵循ReAct风格框架来处理自然语言查询，并为工业数据检索和监控/预测性维护生成可操作的洞察。

专业Agent：服务于工业物联网领域，例如

• 实时监控Agent，
• 根因分析Agent，
• 异常检测Agent，
• 预测性维护Agent。

Agent使用工具查询运营指标的历史和实时数据，例如能源使用、吨位、温度差异和传感器健康状态。

工具集成：支持复杂的多参数工业工具。其中包括四个专业工具：

• 外部数据访问（传感器、资产、站点、历史记录），以及
• 两个内部工具（JSON处理器、时钟——返回当前时间）。

这些工具面临独特的挑战，例如，需要对时间和字符串参数进行稳健的解释。

工具主要检索和输出：

• 传感器数据（例如温度、湿度、功率读数），包括元数据（例如单位、来源），以及
• 站点信息（例如区域标签、设备关系）。

Agent然后直接返回这些（原始）数据点，或在此基础上构建简洁的（人类可读的）摘要，例如资产/站点摘要或历史记录。

2.1 制造业维护的数据对齐

不幸的是，利用上述agentic架构对制造场景来说是一个挑战，因为底层数据仍然高度碎片化。即使对于最常见的机器维护决策用例：

给定机器行为的变化，哪些故障假设是合理的？哪些与机器维护历史一致？推荐的操作是什么？这种变化能否提前预测？

推理仍然会失败，因为数据分布在仪表、工单和工程知识之间碎片化，运营信号与资产模型之间的关系通常不明确。主题专家（SME）必须手动协调这些数据源，存在潜在的偏差和成本开销。

我们主要关注以下三个数据源：

• 工单以大部分非结构化文本的形式记录过去的症状、诊断和干预措施——捕获经验性的机器维护知识。
• 运营传感器（"仪表"）是低频、精选的测量值（例如状态和周期性读数），其含义主要来自时间模式。
• 故障知识使用FMEA表示，将机器组件与合理的故障模式和约束推理的影响因素联系起来。

接下来，我们展示如何例如将仪表历史抽象为行为摘要、将工单抽象为机器维护模式，并使用FMEA衍生的语义约束LLM推理空间。

• 工单摘要从历史数据中提取症状、干预措施和结果的重现模式，按维护事件分组。
• 仪表读数摘要通过将低频运营指标转换为行为摘要来捕获使用和状态演变。根据底层仪表语义，这包括趋势检测、重置识别、异常/漂移表征等模式。
• 故障知识链接过程构建了一个结构化假设空间，将观察到的行为与基于工程的故障语义连接起来。在这种情况下，通过基于非平衡最优传输（UOT）方法的语义匹配过程，将工单数据链接到资产故障机制。

重要的是，此阶段的所有数据抽象都是确定性的，产生可审计和可解释的输入供下游LLM推理使用。

2.2 带内省的ReAct推理

虽然标准的基于ReAct的Agent对于Web检索类型的任务是有效的，但已证明其在工业物联网环境中是不够的，通常表现为：

• 领域特定推理方面的不足，例如，将冷水机组吨位与能效联系起来——工业物联网环境中的关键联系。
• 不一致的推理，例如在日期偏移推理方面（"上一天/周/月"）。
• 过早的任务终止、冗余的工具调用和多步骤组合失败。

为了克服这些挑战，我们通过迭代的ReAct + 内省策略增强了Agent——使agentic系统能够处理复杂的、工业领域特定的查询。内省策略如下进行——如图3所示。

蒸馏模块充当预处理器，将复杂查询分解为结构化语义单元：变量、约束和目标。ReAct仍然是底层的编排框架，响应给定的用户查询生成执行计划。

为了增强推理保真度，特别是对于实体消歧，编排器在启动执行之前发出一个内部子查询来指导后续推理。

这个预判性查询也由LLM回答，提高了计划连贯性、任务遵从性和工具调用准确性——示例系统提示如下。

You are an advanced reasoning agent that can improve based on introspection.
You will be given a previous reasoning trial in which you were given access to
multiple agents and tools and a query to answer. 
You were unsuccessful in resolving the query correctly either because 
you misunderstood the query, or you used up your set number of reasoning steps. 
In a few sentences, diagnose a possible reason for failure and devise a new 
high-level execution plan that aims to mitigate the same failure. 
Use complete sentences.
Here are some examples:
{examples}
Previous trial:
Query: {query}
{plan}

审查模块充当LLM作为评判者的验证器，将最终推理步骤的输出分类为

• 已完成，
• 部分完成，或
• 失败；

基于生成的输出是否解决了用户查询。这触发反思模块对执行计划进行内省，评估推理步骤、Agent/工具调用等。它输出：

以执行计划调整或推理模板形式的定向反馈，添加到系统提示中以指导未来的执行。

3. 结束语

Agentic AI是一种强大的范式，有潜力颠覆当今企业中许多现有流程。在本文中，我们聚焦于制造业中普遍存在的工业物联网环境。

制造业被认为是一个高度保守的行业，对技术进步（特别是AI）持观望态度。我们展示了生成式和agentic AI今天就可以为工业物联网环境增加显著价值，围绕实时资产监控、根因分析和预测性维护重新构想传统制造流程。

为此，我们确定了工业任务特定的Agent和工具，将它们集成到一个参考agentic平台中，以自然语言无缝回答用户查询。我们进一步展示了如何通过数据对齐和"内省"来扩展（默认的）基于ReAct的agentic框架，以解决与领域相关的推理挑战，例如实体消歧。

原文链接: Agentic AI for Industrial IoT Use-cases

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