隨著生成式人工智能（AI）在工業領域的大肆宣傳，似乎幾乎每天都有新的流行語出現。最新的流行語是什么？“Industrial AI Agent”，也被稱為工業人工智能體，這個詞在工業領域幾乎還沒有標準定義，但這個定義已經很接近了：工業AI Agent是一種靈活而強大的軟件實體，能夠智能地代表和管理工業組織的功能和能力。簡單地說，當使用正確的數據和正確的AI模型進行訓練時，工業AI Agent能以類似人類的方式執行特定任務。

每個人都在談論的操作副駕駛或您在試圖重新預訂航班時使用的聊天機器人就是各種類型AI Agent的例子。它們旨在自動化或簡化特定或受限的工作流程，以提高用戶的工作效率。但是，今天使用有限的預編程邏輯的智能平臺無法與未來基于生成式AI的智能體相提并論。

如果我們從電影中汲取靈感，AI似乎越來越接近鋼鐵俠的“Jarvis”智能助手，這是一個超強的虛擬智能體，通過語音命令進行交流，幫助鋼鐵俠做到最好。雖然我們與這種類型的跨功能智能相去甚遠（由于工業運營的無風險、高可靠性性質），但當今存在的技術構建塊和標準，可以為特定的操作員領域開發特定且值得信賴的工業AI Agent。

圖 1：工業AI Agent提供自動化和對信息的直觀訪問

為什么AI Agent現在很重要？

幾十年來，工業解決方案供應商一直在嘗試使用數據和 AI 來優化生產、最大限度地降低中斷風險、簡化生產并做出更明智的日常決策。但不幸的是，到目前為止，對工廠車間運營的影響一直不盡如人意。

用戶與數字化增強型工業流程的交互方式并不直觀，這使得實際改進關鍵工作流程和實現生產力提升具有挑戰性。不能顯著改善工作流程的技術不會被廣泛采用。

在飛行中，如果鋼鐵俠無法與 Jarvis 交談，并且他不得不使用精確的術語手動查找信息，那么他的工作流程（和任務結果）就會受到影響。在現場，操作員工作流程精確且成熟。信息必須值得信賴且可即時訪問，使用手持設備和簡單的命令，而不是依賴 SQL 代碼行。

生成式 AI 為復雜數據提供了更好的接口（在適當的條件下構建和訪問時）。盡管操作員可能無法像鋼鐵俠那樣向他們的人工智能體詢問與賈維斯相同的問題范圍，但他們的答案界面變得比以往任何時候都更人性化和直觀，這使得它可以納入工作流程。

鋼鐵俠是如何構建Jarvis智能助手的？雖然我們不確定，但我們可以冒險進行有根據的猜測：

• 他從對復雜數據的簡單訪問開始。無論您是嘗試改進運營儀表板還是引入工業AI Agent，兩者都從使用 AI 大規模上下文化信息的工業數據基礎開始。
• 他可能使用了知識圖譜來對所有數據進行上下文關聯。在工業領域，大型語言模型 （LLM） 依賴于上下文中返回更高精度輸出的數據，因為AI Agent可以根據其明確的目標在較小的數據集上進行訓練。
• 他掌握了模型和AI Agent協調。工業模型有許多組成部分，對專用模型或合作伙伴模型進行適當的協調，對一個項目應用的成功與否至關重要。

這三個部分對于正確交付您可以信賴的工業AI Agent至關重要。

AI Agent與大模型的區別

AI Agent與大模型都作為AIGC的重要組成部分，各自承載著不同的功能與作用。那么二者有什么區別？

AI Agent是一種能夠感知環境、進行決策和執行動作的智能實體。它具備自主性、交互性、反應性和主動性等特點，能夠在各種實際操作和控制場景中發揮重要作用。AI Agent的核心功能包括但不限于環境感知、推理、學習和適應，可以應用在多種場景中。

大模型是指具有大規模參數和復雜計算結構的機器學習模型。這些模型利用大量的數據和計算資源來訓練，以提高其泛化能力和準確性。大模型廣泛應用于自然語言處理、圖像識別、語音識別等領域，取得了顯著的成果。

AI Agent與大模型的區別

1、開發與訓練階段

AI Agent的開發更加注重于智能體與環境的交互邏輯，以及如何根據環境反饋進行學習和適應；大模型的訓練側重于通過大規模數據集進行深度學習，所以開發和訓練成本較高。

2、應用場景

AI Agent的應用場景通常與特定任務或環境緊密相關，能夠實現對環境的有效互動，適用于各種實際操作和控制場景；大模型由于其廣泛的知識基礎和處理能力，應用場景更為廣泛。

3、與外界交互

大模型與人類之間的交互是基于用戶輸入的文字實現的，用戶輸入的文字是否清晰明確會影響大模型回答的效果；而AI Agent的工作僅需給定一個目標，就能夠針對目標獨立思考并做出行動。

4、綜合性能

AI Agent包括感知、決策和執行三個過程，形成閉環反饋系統；大模型則是開放式的預測或生成模型，不具備完整的閉環智能體系結構。

圖2：用于制造的AI Agent的關鍵組件

制造業中AI Agent的關鍵組件

輸入：該組件捕獲和處理來自傳感器、機器和操作員的各種輸入，包括各種格式的數據，例如傳感器讀數、操作日志和生產指標。這些輸入指導AI Agent的行動和決策，提供對制造流程的實時洞察。

腦：大腦對于制造運營中的認知功能至關重要，它包含幾個模塊：

• 分析：定義AI Agent在制造環境中的角色和功能，指定任務和目標。
• 記憶：存儲歷史數據和過去的交互，使AI Agent能夠從以前的生產周期和操作場景中學習。
• 知識：包含特定領域的信息，包括制造協議、質量標準和設備規格，這些信息對于規劃和決策至關重要。
• 規劃：根據當前需求、庫存水平和運營限制確定最佳生產計劃、資源分配和工作流程優化。

行動：該組件執行計劃內的操作，利用大腦的模塊來自動化和優化制造流程。通過將復雜的任務分解為可操作的步驟，AI Agent可確保高效的生產運營，并根據需要使用專門的工具和設備。

在制造業中，AI Agent在提高運營效率、最大限度地減少停機時間以及通過智能數據分析和決策功能優化生產成果方面發揮著關鍵作用。

工業AI Agent的主要功能和作用 

資料收集與分析：AI Agent熟練地收集、清理和集成來自各種來源的數據，例如生產系統、IoT 傳感器、供應鏈數據庫和質量控制指標。它們充當數據處理者和高級分析師，提供對運營決策至關重要的預測和戰略見解。

流程自動化和優化：制造業中的AI Agent不僅僅是自動化庫存管理和生產調度等日常任務；他們還通過管理異常、錯誤和異常來優化這些流程。通過不斷學習和適應，這些AI Agent擅長自動化復雜的制造流程，例如預測性維護、質量控制和供應鏈管理。

決策和執行：AI Agent在制造業中充當富有經驗的決策者，處理與生產規劃、資源分配、設備維護和質量保證相關的關鍵決策。這些決策基于強大的數據驅動型模型，可確保效率并最大限度地降低風險。AI Agent還可以透明地解釋他們的決定，從而促進制造運營中的問責制和信任。

協作和溝通：AI Agent促進了制造組織內不同部門之間以及與外部合作伙伴的無縫溝通和協作。作為集中式交互平臺，它們增強了整個制造生態系統的集體智慧，確保一致性和明智的決策。對話AI Agent通過促進團隊之間的信息和見解的有效交換來增強內部溝通，從而提高運營效率和響應能力。

AI Agent在實現制造運營轉型和幫助組織做好準備方面發揮著關鍵作用，通過自動化復雜的制造流程、增強決策能力以及促進團隊和合作伙伴之間的協作，有效應對當前挑戰和未來機遇。

如何構建用于制造業的AI Agent？

構建為制造業量身定制的 AI Agent涉及一種結構化方法，該方法從明確的目標開始，到持續優化結束。這是有關開發 AI Agent來處理自定義任務并推動制造業務增長的詳細指南。

建立您的目標：在開始開發之前，定義您對AI Agent的期望至關重要。確定AI Agent是否將管理生產計劃、自動化質量控制、處理預測性維護或優化供應鏈流程。了解您的特定需求將指導您構建 AI Agent的方法。如果您需要更多說明，請考慮咨詢 AI 專家以獲得清晰度和方向。

選擇正確的框架和庫：這一步對于構建高效的 AI Agent至關重要。TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等工具為開發機器學習模型以處理數據和做出智能決策提供了強大的平臺。對于更專業的制造領域，請考慮探索提供用于工業分析的預構建模型的特定于領域的庫。利用 CrewAI 和 AutoGen Studio 等框架可以促進 AI 功能的快速原型設計和集成，使其對于部署針對制造需求量身定制的復雜 AI 解決方案特別有用。

選擇編程語言：Python 由于其簡單性、靈活性以及它支持的豐富的庫和框架生態系統，仍然是 AI 開發的首選。它的可讀性和廣泛的應用范圍使其成為在制造業中開發AI Agent的理想選擇，因為復雜的算法很常見。如果您使用專用框架，這些框架通常會提供其開發環境，并且可能支持多種編程語言。

收集數據進行訓練：AI Agent在制造業中的有效性在很大程度上取決于用于訓練的數據質量。確保您的數據是高質量、公正和干凈的。這可能涉及生產數據、設備日志、質量控制指標和供應鏈信息。

設計基本架構：AI Agent的架構應該是可擴展的、模塊化的和性能驅動的。它還應該設計為集成，以便輕松更新并與其他系統和技術兼容。這在制造業中至關重要，因為系統必須與生產線、供應鏈平臺和質量管理體系無縫交互。專用框架通常提供為制造應用程序量身定制的預定義架構或模板。但是，您可能需要自定義體系結構以滿足您的要求。

開始模型訓練：訓練模型包括設置環境、為其提供數據以及迭代改進其決策能力。根據您的具體使用案例，使用強化或監督學習等技術。CrewAI 和 AutoGen Studio 可能提供專門的工具和環境，用于使用這些技術訓練 AI 模型。不斷驗證和完善模型，以確保其滿足所需的精度和效率標準。

部署：根據您的運營要求和可擴展性需求，使用云服務、容器或無服務器架構部署 AI Agent。Docker、Kubernetes 或 AWS Lambda 等平臺可以提供強大而靈活的部署選項。AI Agent開發框架可以提供簡化的部署選項，例如基于云的部署或與現有制造系統集成，這可以簡化部署過程。確保部署環境安全，遵守最高的數據保護標準，這在制造業中至關重要。

測試：必須進行全面測試，以確保 AI Agent在所有預期操作中正常運行，而不會出現錯誤或偏差。這包括性能、安全性和用戶驗收測試，以確保AI Agent滿足技術規范和用戶期望。

監控和優化：部署后，持續監控AI Agent的性能，以確保它適應新數據和不斷變化的制造條件。定期更新系統以改進其功能，并隨著您的業務增長而擴展其功能。此步驟對于在動態制造環境中保持AI Agent的相關性和效率至關重要。

通過執行這些步驟，您可以開發一個強大的AI Agent，它不僅可以自動執行任務，還可以在競爭激烈的制造領域提供戰略優勢。此類AI Agent可以將數據轉化為可操作的見解，提高運營效率，并確保強大的質量控制，最終推動制造運營的增長和效率。