揭开工业 AI Agent的神秘面纱

随着生成式人工智能（AI）在工业领域的大肆宣传，似乎几乎每天都有新的流行语出现。最新的流行语是什么？“Industrial AI Agent”，也被称为工业人工智能体，这个词在工业领域几乎还没有标准定义，但这个定义已经很接近了：工业AI Agent是一种灵活而强大的软件实体，能够智能地代表和管理工业组织的功能和能力。简单地说，当使用正确的数据和正确的AI模型进行训练时，工业AI Agent能以类似人类的方式执行特定任务。

每个人都在谈论的操作副驾驶或您在试图重新预订航班时使用的聊天机器人就是各种类型AI Agent的例子。它们旨在自动化或简化特定或受限的工作流程，以提高用户的工作效率。但是，今天使用有限的预编程逻辑的智能平台无法与未来基于生成式AI的智能体相提并论。

如果我们从电影中汲取灵感，AI似乎越来越接近钢铁侠的“Jarvis”智能助手，这是一个超强的虚拟智能体，通过语音命令进行交流，帮助钢铁侠做到最好。虽然我们与这种类型的跨功能智能相去甚远（由于工业运营的无风险、高可靠性性质），但当今存在的技术构建块和标准，可以为特定的操作员领域开发特定且值得信赖的工业AI Agent。

图 1：工业AI Agent提供自动化和对信息的直观访问。图片来源Cognite

为什么AI Agent现在很重要？

几十年来，工业解决方案供应商一直在尝试使用数据和 AI 来优化生产、最大限度地降低中断风险、简化生产并做出更明智的日常决策。但不幸的是，到目前为止，对工厂车间运营的影响一直不尽如人意。

用户与数字化增强型工业流程的交互方式并不直观，这使得实际改进关键工作流程和实现生产力提升具有挑战性。不能显著改善工作流程的技术不会被广泛采用。

在飞行中，如果钢铁侠无法与 Jarvis 交谈，并且他不得不使用精确的术语手动查找信息，那么他的工作流程（和任务结果）就会受到影响。在现场，操作员工作流程精确且成熟。信息必须值得信赖且可即时访问，使用手持设备和简单的命令，而不是依赖 SQL 代码行。

生成式 AI 为复杂数据提供了更好的接口（在适当的条件下构建和访问时）。尽管操作员可能无法像钢铁侠那样向他们的人工智能体询问与贾维斯相同的问题范围，但他们的答案界面变得比以往任何时候都更人性化和直观，这使得它可以纳入工作流程。

钢铁侠是如何构建Jarvis智能助手的？虽然我们不确定，但我们可以冒险进行有根据的猜测：

他从对复杂数据的简单访问开始。无论您是尝试改进运营仪表板还是引入工业AI Agent，两者都从使用 AI 大规模上下文化信息的工业数据基础开始。

他可能使用了知识图谱来对所有数据进行上下文关联。在工业领域，大型语言模型 （LLM） 依赖于上下文中返回更高精度输出的数据，因为AI Agent可以根据其明确的目标在较小的数据集上进行训练。

他掌握了模型和AI Agent协调。工业模型有许多组成部分，对专用模型或合作伙伴模型进行适当的协调，对一个项目应用的成功与否至关重要。

这三个部分对于正确交付您可以信赖的工业AI Agent至关重要。

AI Agent与大模型的区别

AI Agent与大模型都作为AIGC的重要组成部分，各自承载着不同的功能与作用。那么二者有什么区别？

AI Agent是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。它具备自主性、交互性、反应性和主动性等特点，能够在各种实际操作和控制场景中发挥重要作用。AI Agent的核心功能包括但不限于环境感知、推理、学习和适应，可以应用在多种场景中。

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型利用大量的数据和计算资源来训练，以提高其泛化能力和准确性。大模型广泛应用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，取得了显著的成果。

AI Agent与大模型的区别

1、开发与训练阶段

AI Agent的开发更加注重于智能体与环境的交互逻辑，以及如何根据环境反馈进行学习和适应；大模型的训练侧重于通过大规模数据集进行深度学习，所以开发和训练成本较高。

2、应用场景

AI Agent的应用场景通常与特定任务或环境紧密相关，能够实现对环境的有效互动，适用于各种实际操作和控制场景；大模型由于其广泛的知识基础和处理能力，应用场景更为广泛。

3、与外界交互

大模型与人类之间的交互是基于用户输入的文字实现的，用户输入的文字是否清晰明确会影响大模型回答的效果；而AI Agent的工作仅需给定一个目标，就能够针对目标独立思考并做出行动。

4、综合性能

AI Agent包括感知、决策和执行三个过程，形成闭环反馈系统；大模型则是开放式的预测或生成模型，不具备完整的闭环智能体系结构。

图2：用于制造的AI Agent的关键组件。图片来源：LeewayHertz

制造业中AI Agent的关键组件

输入：该组件捕获和处理来自传感器、机器和操作员的各种输入，包括各种格式的数据，例如传感器读数、操作日志和生产指标。这些输入指导AI Agent的行动和决策，提供对制造流程的实时洞察。

脑：大脑对于制造运营中的认知功能至关重要，它包含几个模块：

· 分析：定义AI Agent在制造环境中的角色和功能，指定任务和目标。

· 记忆：存储历史数据和过去的交互，使AI Agent能够从以前的生产周期和操作场景中学习。

· 知识：包含特定领域的信息，包括制造协议、质量标准和设备规格，这些信息对于规划和决策至关重要。

· 规划：根据当前需求、库存水平和运营限制确定最佳生产计划、资源分配和工作流程优化。

行动：该组件执行计划内的操作，利用大脑的模块来自动化和优化制造流程。通过将复杂的任务分解为可操作的步骤，AI Agent可确保高效的生产运营，并根据需要使用专门的工具和设备。

在制造业中，AI Agent在提高运营效率、最大限度地减少停机时间以及通过智能数据分析和决策功能优化生产成果方面发挥着关键作用。

工业AI Agent的主要功能和作用 

资料收集与分析：AI Agent熟练地收集、清理和集成来自各种来源的数据，例如生产系统、IoT 传感器、供应链数据库和质量控制指标。它们充当数据处理者和高级分析师，提供对运营决策至关重要的预测和战略见解。

流程自动化和优化：制造业中的AI Agent不仅仅是自动化库存管理和生产调度等日常任务；他们还通过管理异常、错误和异常来优化这些流程。通过不断学习和适应，这些AI Agent擅长自动化复杂的制造流程，例如预测性维护、质量控制和供应链管理。

决策和执行：AI Agent在制造业中充当富有经验的决策者，处理与生产规划、资源分配、设备维护和质量保证相关的关键决策。这些决策基于强大的数据驱动型模型，可确保效率并最大限度地降低风险。AI Agent还可以透明地解释他们的决定，从而促进制造运营中的问责制和信任。

协作和沟通：AI Agent促进了制造组织内不同部门之间以及与外部合作伙伴的无缝沟通和协作。作为集中式交互平台，它们增强了整个制造生态系统的集体智慧，确保一致性和明智的决策。对话AI Agent通过促进团队之间的信息和见解的有效交换来增强内部沟通，从而提高运营效率和响应能力。

AI Agent在实现制造运营转型和帮助组织做好准备方面发挥着关键作用，通过自动化复杂的制造流程、增强决策能力以及促进团队和合作伙伴之间的协作，有效应对当前挑战和未来机遇。

如何构建用于制造业的AI Agent？

构建为制造业量身定制的 AI Agent涉及一种结构化方法，该方法从明确的目标开始，到持续优化结束。这是有关开发 AI Agent来处理自定义任务并推动制造业务增长的详细指南。

建立您的目标：在开始开发之前，定义您对AI Agent的期望至关重要。确定AI Agent是否将管理生产计划、自动化质量控制、处理预测性维护或优化供应链流程。了解您的特定需求将指导您构建 AI Agent的方法。如果您需要更多说明，请考虑咨询 AI 专家以获得清晰度和方向。

选择正确的框架和库：这一步对于构建高效的 AI Agent至关重要。TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等工具为开发机器学习模型以处理数据和做出智能决策提供了强大的平台。对于更专业的制造领域，请考虑探索提供用于工业分析的预构建模型的特定于领域的库。利用 CrewAI 和 AutoGen Studio 等框架可以促进 AI 功能的快速原型设计和集成，使其对于部署针对制造需求量身定制的复杂 AI 解决方案特别有用。

选择编程语言：Python 由于其简单性、灵活性以及它支持的丰富的库和框架生态系统，仍然是 AI 开发的首选。它的可读性和广泛的应用范围使其成为在制造业中开发AI Agent的理想选择，因为复杂的算法很常见。如果您使用专用框架，这些框架通常会提供其开发环境，并且可能支持多种编程语言。

收集数据进行训练：AI Agent在制造业中的有效性在很大程度上取决于用于训练的数据质量。确保您的数据是高质量、公正和干净的。这可能涉及生产数据、设备日志、质量控制指标和供应链信息。

设计基本架构：AI Agent的架构应该是可扩展的、模块化的和性能驱动的。它还应该设计为集成，以便轻松更新并与其他系统和技术兼容。这在制造业中至关重要，因为系统必须与生产线、供应链平台和质量管理体系无缝交互。专用框架通常提供为制造应用程序量身定制的预定义架构或模板。但是，您可能需要自定义体系结构以满足您的要求。

开始模型训练：训练模型包括设置环境、为其提供数据以及迭代改进其决策能力。根据您的具体使用案例，使用强化或监督学习等技术。CrewAI 和 AutoGen Studio 可能提供专门的工具和环境，用于使用这些技术训练 AI 模型。不断验证和完善模型，以确保其满足所需的精度和效率标准。

部署：根据您的运营要求和可扩展性需求，使用云服务、容器或无服务器架构部署 AI Agent。Docker、Kubernetes 或 AWS Lambda 等平台可以提供强大而灵活的部署选项。AI Agent开发框架可以提供简化的部署选项，例如基于云的部署或与现有制造系统集成，这可以简化部署过程。确保部署环境安全，遵守最高的数据保护标准，这在制造业中至关重要。

测试：必须进行全面测试，以确保 AI Agent在所有预期操作中正常运行，而不会出现错误或偏差。这包括性能、安全性和用户验收测试，以确保AI Agent满足技术规范和用户期望。

监控和优化：部署后，持续监控AI Agent的性能，以确保它适应新数据和不断变化的制造条件。定期更新系统以改进其功能，并随着您的业务增长而扩展其功能。此步骤对于在动态制造环境中保持AI Agent的相关性和效率至关重要。

通过执行这些步骤，您可以开发一个强大的AI Agent，它不仅可以自动执行任务，还可以在竞争激烈的制造领域提供战略优势。此类AI Agent可以将数据转化为可操作的见解，提高运营效率，并确保强大的质量控制，最终推动制造运营的增长和效率。