自主工业控制代理
工业 4.0 的刚性。
我们的客户运营着全球最先进的制造设施之一。尽管对工业4.0进行了大量投资,但他们的生产线仍然基本僵化。
控制逻辑被硬编码到可编程逻辑控制器(PLC)中。每当推出新产品变体时,专业自动化工程师都需要花费数周的时间来重写和验证逻辑,成本高昂。当传感器在硬编码定义之外发生意外异常时,整条生产线就会紧急停止,从而导致灾难性的生产延迟。
云端 AI 与工厂车间之间的差距。
客户设想使用 LLMs 来创建“软件定义制造”,其中生产逻辑可以通过自然语言进行更改。但将基于云的前沿模型注入工厂车间会遇到关键障碍。
- 1.延迟和连接: 工业控制需要毫秒级的延迟。对于实时机器人驱动来说,工厂网络上的云 API 往返太慢且不可靠。
- 2.数据主权: 制造 IP 和遥测数据是高度机密的,无法离开气隙设施网络。基于云的模型在架构上不兼容。
- 3.领域无能: 现成的 LLMs 拥有丰富的常识,但无法理解专有工业协议、传感器遥测和严格的标准操作程序。
在边缘部署“实时 SOP”。
工厂遥测留在设施内,而边缘代理则对 SOP 更改和异常进行推理。
I. 特定领域 SFT(监督微调)
我们绕过了大量的通用模型。我们构建了一个专有的数据集,映射客户的复杂传感器数据、驱动命令和安全协议。高效 7B 模型上严格的 SFT 创建了一个特定于领域的控制层,其私有基准证据可以在 NDA 下进行审查。
二.事件驱动的代理框架
我们构建了一个闭环感知-行动引擎。 LLM 代理持续从工厂车间获取结构化遥测数据,动态运行并对异步事件实时做出反应 - 在满足先决条件时精确执行任务。
三.动态“生活标准操作程序”和异常推理
我们用语义提示替换了数千行 PLC 代码。客户现在可以通过更新自然语言文档来改变生产工作流程。当遇到 SOP 中未涵盖的意外传感器事件时,经过微调的代理会使用零样本推理来推断出最安全的缓解策略,而不是盲目地关闭线路。
实现软件定义制造。
“我们不只是与数据聊天;我们指挥物理世界。”
相关实施简报。
Claude + Token101 + Edge DLP
可审计的财务合规代理
4 代理可审计合规系统,具有文档解析、引用风险标记、监管清单验证和完整的审计跟踪 - 具有 零数据保留 和 Token101 复杂性路由。
多Agent + MCP + Token101
电商智能运营Agent
覆盖售前营销、售后票务管理、运营监控的全渠道电商智能系统,通过MCP接入Shopee、Lazada、TikTok Shop。
Claude Extended Thinking + 引用
法律合同风险审查代理
基于Extended Thinking推理链和条款级引用的合同风险审查体系,对中、英、日合同执行统一的审查标准。