隨著生成式人工智能(AI)在工業(yè)領(lǐng)域的大肆宣傳，似乎幾乎每天都有新的流行語(yǔ)出現(xiàn)。最新的流行語(yǔ)是什么?“Industrial AI Agent”，也被稱為工業(yè)人工智能體，這個(gè)詞在工業(yè)領(lǐng)域幾乎還沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)定義，但這個(gè)定義已經(jīng)很接近了：工業(yè)AI Agent是一種靈活而強(qiáng)大的軟件實(shí)體，能夠智能地代表和管理工業(yè)組織的功能和能力。簡(jiǎn)單地說(shuō)，當(dāng)使用正確的數(shù)據(jù)和正確的AI模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，工業(yè)AI Agent能以類似人類的方式執(zhí)行特定任務(wù)。

　　每個(gè)人都在談?wù)摰牟僮鞲瘪{駛或您在試圖重新預(yù)訂航班時(shí)使用的聊天機(jī)器人就是各種類型AI Agent的例子。它們旨在自動(dòng)化或簡(jiǎn)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(yù)編程邏輯的智能平臺(tái)無(wú)法與未來(lái)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(lái)越接近鋼鐵俠的“Jarvis”智能助手，這是一個(gè)超強(qiáng)的虛擬智能體，通過(guò)語(yǔ)音命令進(jìn)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(yuǎn)(由于工業(yè)運(yùn)營(yíng)的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)、高可靠性性質(zhì))，但當(dāng)今存在的技術(shù)構(gòu)建塊和標(biāo)準(zhǔn)，可以為特定的操作員領(lǐng)域開發(fā)特定且值得信賴的工業(yè)AI Agent。

　　為什么AI Agent現(xiàn)在很重要?

　　幾十年來(lái)，工業(yè)解決方案供應(yīng)商一直在嘗試使用數(shù)據(jù)和 AI 來(lái)優(yōu)化生產(chǎn)、最大限度地降低中斷風(fēng)險(xiǎn)、簡(jiǎn)化生產(chǎn)并做出更明智的日常決策。但不幸的是，到目前為止，對(duì)工廠車間運(yùn)營(yíng)的影響一直不盡如人意。

　　用戶與數(shù)字化增強(qiáng)型工業(yè)流程的交互方式并不直觀，這使得實(shí)際改進(jìn)關(guān)鍵工作流程和實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力提升具有挑戰(zhàn)性。不能顯著改善工作流程的技術(shù)不會(huì)被廣泛采用。

　　在飛行中，如果鋼鐵俠無(wú)法與 Jarvis 交談，并且他不得不使用精確的術(shù)語(yǔ)手動(dòng)查找信息，那么他的工作流程(和任務(wù)結(jié)果)就會(huì)受到影響。在現(xiàn)場(chǎng)，操作員工作流程精確且成熟。信息必須值得信賴且可即時(shí)訪問(wèn)，使用手持設(shè)備和簡(jiǎn)單的命令，而不是依賴 SQL 代碼行。

　　生成式 AI 為復(fù)雜數(shù)據(jù)提供了更好的接口(在適當(dāng)?shù)臈l件下構(gòu)建和訪問(wèn)時(shí))。盡管操作員可能無(wú)法像鋼鐵俠那樣向他們的人工智能體詢問(wèn)與賈維斯相同的問(wèn)題范圍，但他們的答案界面變得比以往任何時(shí)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(gòu)建Jarvis智能助手的?雖然我們不確定，但我們可以冒險(xiǎn)進(jìn)行有根據(jù)的猜測(cè)：

　　● 他從對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單訪問(wèn)開始。無(wú)論您是嘗試改進(jìn)運(yùn)營(yíng)儀表板還是引入工業(yè)AI Agent，兩者都從使用 AI 大規(guī)模上下文化信息的工業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)開始。

　　● 他可能使用了知識(shí)圖譜來(lái)對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行上下文關(guān)聯(lián)。在工業(yè)領(lǐng)域，大型語(yǔ)言模型 (LLM) 依賴于上下文中返回更高精度輸出的數(shù)據(jù)，因?yàn)锳I Agent可以根據(jù)其明確的目標(biāo)在較小的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。

　　● 他掌握了模型和AI Agent協(xié)調(diào)。工業(yè)模型有許多組成部分，對(duì)專用模型或合作伙伴模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)膮f(xié)調(diào)，對(duì)一個(gè)項(xiàng)目應(yīng)用的成功與否至關(guān)重要。

　　這三個(gè)部分對(duì)于正確交付您可以信賴的工業(yè)AI Agent至關(guān)重要。

　　AI Agent與大模型的區(qū)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(qū)別?

　　AI Agent是一種能夠感知環(huán)境、進(jìn)行決策和執(zhí)行動(dòng)作的智能實(shí)體。它具備自主性、交互性、反應(yīng)性和主動(dòng)性等特點(diǎn)，能夠在各種實(shí)際操作和控制場(chǎng)景中發(fā)揮重要作用。AI Agent的核心功能包括但不限于環(huán)境感知、推理、學(xué)習(xí)和適應(yīng)，可以應(yīng)用在多種場(chǎng)景中。

　　大模型是指具有大規(guī)模參數(shù)和復(fù)雜計(jì)算結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這些模型利用大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來(lái)訓(xùn)練，以提高其泛化能力和準(zhǔn)確性。大模型廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域，取得了顯著的成果。

　　AI Agent與大模型的區(qū)別

　　1、開發(fā)與訓(xùn)練階段

　　AI Agent的開發(fā)更加注重于智能體與環(huán)境的交互邏輯，以及如何根據(jù)環(huán)境反饋進(jìn)行學(xué)習(xí)和適應(yīng);大模型的訓(xùn)練側(cè)重于通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，所以開發(fā)和訓(xùn)練成本較高。

　　2、應(yīng)用場(chǎng)景

　　AI Agent的應(yīng)用場(chǎng)景通常與特定任務(wù)或環(huán)境緊密相關(guān)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)環(huán)境的有效互動(dòng)，適用于各種實(shí)際操作和控制場(chǎng)景;大模型由于其廣泛的知識(shí)基礎(chǔ)和處理能力，應(yīng)用場(chǎng)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(shí)現(xiàn)的，用戶輸入的文字是否清晰明確會(huì)影響大模型回答的效果;而AI Agent的工作僅需給定一個(gè)目標(biāo)，就能夠針對(duì)目標(biāo)獨(dú)立思考并做出行動(dòng)。

　　4、綜合性能

　　AI Agent包括感知、決策和執(zhí)行三個(gè)過(guò)程，形成閉環(huán)反饋系統(tǒng);大模型則是開放式的預(yù)測(cè)或生成模型，不具備完整的閉環(huán)智能體系結(jié)構(gòu)。

　　制造業(yè)中AI Agent的關(guān)鍵組件

　　輸入：該組件捕獲和處理來(lái)自傳感器、機(jī)器和操作員的各種輸入，包括各種格式的數(shù)據(jù)，例如傳感器讀數(shù)、操作日志和生產(chǎn)指標(biāo)。這些輸入指導(dǎo)AI Agent的行動(dòng)和決策，提供對(duì)制造流程的實(shí)時(shí)洞察。

　　腦：大腦對(duì)于制造運(yùn)營(yíng)中的認(rèn)知功能至關(guān)重要，它包含幾個(gè)模塊：

　　● 分析：定義AI Agent在制造環(huán)境中的角色和功能，指定任務(wù)和目標(biāo)。

　　● 記憶：存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)和過(guò)去的交互，使AI Agent能夠從以前的生產(chǎn)周期和操作場(chǎng)景中學(xué)習(xí)。

　　● 知識(shí)：包含特定領(lǐng)域的信息，包括制造協(xié)議、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和設(shè)備規(guī)格，這些信息對(duì)于規(guī)劃和決策至關(guān)重要。

　　● 規(guī)劃：根據(jù)當(dāng)前需求、庫(kù)存水平和運(yùn)營(yíng)限制確定最佳生產(chǎn)計(jì)劃、資源分配和工作流程優(yōu)化。

　　行動(dòng)：該組件執(zhí)行計(jì)劃內(nèi)的操作，利用大腦的模塊來(lái)自動(dòng)化和優(yōu)化制造流程。通過(guò)將復(fù)雜的任務(wù)分解為可操作的步驟，AI Agent可確保高效的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)，并根據(jù)需要使用專門的工具和設(shè)備。

　　在制造業(yè)中，AI Agent在提高運(yùn)營(yíng)效率、最大限度地減少停機(jī)時(shí)間以及通過(guò)智能數(shù)據(jù)分析和決策功能優(yōu)化生產(chǎn)成果方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

　　工業(yè)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(lái)自各種來(lái)源的數(shù)據(jù)，例如生產(chǎn)系統(tǒng)、IoT 傳感器、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)庫(kù)和質(zhì)量控制指標(biāo)。它們充當(dāng)數(shù)據(jù)處理者和高級(jí)分析師，提供對(duì)運(yùn)營(yíng)決策至關(guān)重要的預(yù)測(cè)和戰(zhàn)略見(jiàn)解。

　　流程自動(dòng)化和優(yōu)化：制造業(yè)中的AI Agent不僅僅是自動(dòng)化庫(kù)存管理和生產(chǎn)調(diào)度等日常任務(wù);他們還通過(guò)管理異常、錯(cuò)誤和異常來(lái)優(yōu)化這些流程。通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)，這些AI Agent擅長(zhǎng)自動(dòng)化復(fù)雜的制造流程，例如預(yù)測(cè)性維護(hù)、質(zhì)量控制和供應(yīng)鏈管理。

　　決策和執(zhí)行：AI Agent在制造業(yè)中充當(dāng)富有經(jīng)驗(yàn)的決策者，處理與生產(chǎn)規(guī)劃、資源分配、設(shè)備維護(hù)和質(zhì)量保證相關(guān)的關(guān)鍵決策。這些決策基于強(qiáng)大的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型模型，可確保效率并最大限度地降低風(fēng)險(xiǎn)。AI Agent還可以透明地解釋他們的決定，從而促進(jìn)制造運(yùn)營(yíng)中的問(wèn)責(zé)制和信任。

　　協(xié)作和溝通：AI Agent促進(jìn)了制造組織內(nèi)不同部門之間以及與外部合作伙伴的無(wú)縫溝通和協(xié)作。作為集中式交互平臺(tái)，它們?cè)鰪?qiáng)了整個(gè)制造生態(tài)系統(tǒng)的集體智慧，確保一致性和明智的決策。對(duì)話AI Agent通過(guò)促進(jìn)團(tuán)隊(duì)之間的信息和見(jiàn)解的有效交換來(lái)增強(qiáng)內(nèi)部溝通，從而提高運(yùn)營(yíng)效率和響應(yīng)能力。

　　AI Agent在實(shí)現(xiàn)制造運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)型和幫助組織做好準(zhǔn)備方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，通過(guò)自動(dòng)化復(fù)雜的制造流程、增強(qiáng)決策能力以及促進(jìn)團(tuán)隊(duì)和合作伙伴之間的協(xié)作，有效應(yīng)對(duì)當(dāng)前挑戰(zhàn)和未來(lái)機(jī)遇。

　　如何構(gòu)建用于制造業(yè)的AI Agent?

　　構(gòu)建為制造業(yè)量身定制的 AI Agent涉及一種結(jié)構(gòu)化方法，該方法從明確的目標(biāo)開始，到持續(xù)優(yōu)化結(jié)束。這是有關(guān)開發(fā) AI Agent來(lái)處理自定義任務(wù)并推動(dòng)制造業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的詳細(xì)指南。

　　建立您的目標(biāo)：在開始開發(fā)之前，定義您對(duì)AI Agent的期望至關(guān)重要。確定AI Agent是否將管理生產(chǎn)計(jì)劃、自動(dòng)化質(zhì)量控制、處理預(yù)測(cè)性維護(hù)或優(yōu)化供應(yīng)鏈流程。了解您的特定需求將指導(dǎo)您構(gòu)建 AI Agent的方法。如果您需要更多說(shuō)明，請(qǐng)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(kù)：這一步對(duì)于構(gòu)建高效的 AI Agent至關(guān)重要。TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等工具為開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型以處理數(shù)據(jù)和做出智能決策提供了強(qiáng)大的平臺(tái)。對(duì)于更專業(yè)的制造領(lǐng)域，請(qǐng)考慮探索提供用于工業(yè)分析的預(yù)構(gòu)建模型的特定于領(lǐng)域的庫(kù)。利用 CrewAI 和 AutoGen Studio 等框架可以促進(jìn) AI 功能的快速原型設(shè)計(jì)和集成，使其對(duì)于部署針對(duì)制造需求量身定制的復(fù)雜 AI 解決方案特別有用。

　　選擇編程語(yǔ)言：Python 由于其簡(jiǎn)單性、靈活性以及它支持的豐富的庫(kù)和框架生態(tài)系統(tǒng)，仍然是 AI 開發(fā)的首選。它的可讀性和廣泛的應(yīng)用范圍使其成為在制造業(yè)中開發(fā)AI Agent的理想選擇，因?yàn)閺?fù)雜的算法很常見(jiàn)。如果您使用專用框架，這些框架通常會(huì)提供其開發(fā)環(huán)境，并且可能支持多種編程語(yǔ)言。

　　收集數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練：AI Agent在制造業(yè)中的有效性在很大程度上取決于用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)質(zhì)量。確保您的數(shù)據(jù)是高質(zhì)量、公正和干凈的。這可能涉及生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)備日志、質(zhì)量控制指標(biāo)和供應(yīng)鏈信息。

　　設(shè)計(jì)基本架構(gòu)：AI Agent的架構(gòu)應(yīng)該是可擴(kuò)展的、模塊化的和性能驅(qū)動(dòng)的。它還應(yīng)該設(shè)計(jì)為集成，以便輕松更新并與其他系統(tǒng)和技術(shù)兼容。這在制造業(yè)中至關(guān)重要，因?yàn)橄到y(tǒng)必須與生產(chǎn)線、供應(yīng)鏈平臺(tái)和質(zhì)量管理體系無(wú)縫交互。專用框架通常提供為制造應(yīng)用程序量身定制的預(yù)定義架構(gòu)或模板。但是，您可能需要自定義體系結(jié)構(gòu)以滿足您的要求。

　　開始模型訓(xùn)練：訓(xùn)練模型包括設(shè)置環(huán)境、為其提供數(shù)據(jù)以及迭代改進(jìn)其決策能力。根據(jù)您的具體使用案例，使用強(qiáng)化或監(jiān)督學(xué)習(xí)等技術(shù)。CrewAI 和 AutoGen Studio 可能提供專門的工具和環(huán)境，用于使用這些技術(shù)訓(xùn)練 AI 模型。不斷驗(yàn)證和完善模型，以確保其滿足所需的精度和效率標(biāo)準(zhǔn)。

　　部署：根據(jù)您的運(yùn)營(yíng)要求和可擴(kuò)展性需求，使用云服務(wù)、容器或無(wú)服務(wù)器架構(gòu)部署 AI Agent。Docker、Kubernetes 或 AWS Lambda 等平臺(tái)可以提供強(qiáng)大而靈活的部署選項(xiàng)。AI Agent開發(fā)框架可以提供簡(jiǎn)化的部署選項(xiàng)，例如基于云的部署或與現(xiàn)有制造系統(tǒng)集成，這可以簡(jiǎn)化部署過(guò)程。確保部署環(huán)境安全，遵守最高的數(shù)據(jù)保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)，這在制造業(yè)中至關(guān)重要。

　　測(cè)試：必須進(jìn)行全面測(cè)試，以確保 AI Agent在所有預(yù)期操作中正常運(yùn)行，而不會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤或偏差。這包括性能、安全性和用戶驗(yàn)收測(cè)試，以確保AI Agent滿足技術(shù)規(guī)范和用戶期望。

　　監(jiān)控和優(yōu)化：部署后，持續(xù)監(jiān)控AI Agent的性能，以確保它適應(yīng)新數(shù)據(jù)和不斷變化的制造條件。定期更新系統(tǒng)以改進(jìn)其功能，并隨著您的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)而擴(kuò)展其功能。此步驟對(duì)于在動(dòng)態(tài)制造環(huán)境中保持AI Agent的相關(guān)性和效率至關(guān)重要。

　　通過(guò)執(zhí)行這些步驟，您可以開發(fā)一個(gè)強(qiáng)大的AI Agent，它不僅可以自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)，還可以在競(jìng)爭(zhēng)激烈的制造領(lǐng)域提供戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)。此類AI Agent可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的見(jiàn)解，提高運(yùn)營(yíng)效率，并確保強(qiáng)大的質(zhì)量控制，最終推動(dòng)制造運(yùn)營(yíng)的增長(zhǎng)和效率。