AI 应用

车间里的智能体:从知识库问答到受控工具调用

· 羚数科技编辑部

把 SOP 向量化只是起点。能减负的智能体需要权限边界、幻觉控制,以及与工单、质检、设备接口的安全调用。

制造场景 AI 落地的难点,很少是模型参数量,而是:谁能问、能调哪些接口、答案如何复核、调用如何审计。一线需要的是可核对的建议,而不是无法追责的“自信回答”。

实践中可将场景拆为问答助手、质检辅助、运维助手三类,分别配置知识范围与工具白名单。例如质检辅助只允许检索历史缺陷与当前批次不良分布,不允许直接修改放行结论;运维助手可调取最近报警序列,但开维修工单仍需人工确认。

与 MOM/质检系统打通后,智能体可生成结构化复盘草稿,缩短班后分析时间。上线应灰度:先小范围班组、设拒绝回答策略,再扩大。详细能力说明见 /ai-agent;定制交付定位见 /custom-delivery。

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