免费工具：提示工程架构师用Agentic AI的智能制造平台

传统AI是“计算器”：你输数据，它出结果；Agentic AI是“管培生”：自己找数据、想办法、做决策，还能积累经验——这才是智能制造需要的“AI工人”。这个Agent系统需要解决什么问题？→ 当产线某工位的待料队列长度超过10时，自动调整上游设备的送料速度，同时保证次品率不超过0.03。基于这个目标，我们设计3个核心Agent感知Agent：负责从MES系统获取实时产线数据（队列长度、设备转速、

数据结构与算法学习

434人浏览 · 2026-02-16 01:05:11

数据结构与算法学习 · 2026-02-16 01:05:11 发布

提示工程架构师必看：免费Agentic AI智能制造平台实战指南

摘要/引言：当提示工程遇到智能制造，我们需要什么样的AI工具？

清晨8点，深圳某电子厂的产线主管老张盯着MES系统的dashboard皱起眉头——SMT贴片机的待料队列又堆到了12个，上游的送料机转速明明调过，怎么还是堵？另一边，提示工程架构师小周正对着电脑叹气：客户要的“智能产线优化AI”，要么用付费大模型API烧钱，要么用传统规则引擎太死板，Agentic AI听起来美好，但找个免费、能落地的工具平台比登天还难。

这不是个例。当提示工程从“玩梗式prompt”走向“产业级落地”，智能制造成了最具挑战性的场景之一：

产线数据是“活的”：传感器每秒推10条数据，设备状态分钟级变化；
决策需要“上下文”：今天的拥堵可能和昨天的原料批次有关，也可能是夜班调过参数；
执行要“讲规则”：不能为了清队列就把机器开爆，得符合ISO 9001和设备保修条款；
成本要“压到低”：中小企业掏不起几十万的工业AI方案，免费工具才是入场券。

如果你是提示工程架构师，正在寻找能落地、不烧钱、贴合智能制造场景的Agentic AI工具链——这篇文章就是为你写的。我会用3000字+的实战指南，带你从0到1搭建一个免费的Agentic AI智能制造平台，覆盖：

为什么Agentic AI是智能制造的“未来钥匙”？
用哪些免费工具组合出工业级Agent系统？
如何设计“懂制造”的提示词，让Agent不做“傻决策”？
真实案例：小工厂用Agentic AI把产能提了15%。

一、先搞懂：Agentic AI vs 传统AI，在智能制造里差在哪？

在聊工具前，我们得先明确一个核心问题：为什么智能制造需要Agentic AI，而不是传统的“输入-输出”AI？

1.1 传统AI的“智能制造困境”

传统AI（比如单模型分类、规则引擎）在制造场景里的痛点，我总结为“三不会”：

不会“自主找信息”：要优化产线，得先查实时数据、历史故障、原料库存——传统AI需要你把这些数据“喂到嘴边”，不会自己调用工具获取；
不会“动态调整”：如果调整后队列没减少，传统AI只会重复之前的建议，不会根据反馈迭代；
不会“团队协作”：质量检测AI管不了库存，库存AI管不了设备——各模块孤立，解决不了“产线全局优化”的问题。

1.2 Agentic AI的“制造场景优势”

Agentic AI（智能体AI）的核心是**“自主决策+工具调用+记忆迭代+多体协作”**，刚好戳中智能制造的痛点：

感知：自己“看”数据：比如“产线优化Agent”能主动调用MES系统接口，拉取实时的待料队列、设备转速、次品率；
决策：带着“记忆”思考：能记住上周二同样队列长度时，调整送料机转速10%后解决了问题，这次不会瞎试；
执行：遵守“制造规则”：调整设备参数前，会先检查“是否超过设备额定转速”“是否影响下游质量”；
协作：多个Agent“打配合”：比如“质量检测Agent”发现次品率上升，会通知“原料管理Agent”检查批次，再让“设备调整Agent”降低转速——像工厂里的“智能团队”。

1.3 一句话总结：Agentic AI是“能帮工厂干活的AI”

传统AI是“计算器”：你输数据，它出结果；
Agentic AI是“管培生”：自己找数据、想办法、做决策，还能积累经验——这才是智能制造需要的“AI工人”。

二、免费工具栈：用开源组件搭Agentic AI智能制造平台

要搭建Agentic AI平台，你不需要买任何商业工具——以下5个开源/免费工具，足够组合出工业级能力：

2.1 工具栈全景图

工具类型	工具名称	作用说明
大模型基座	Ollama	本地部署开源大模型（如Llama 3、Mistral），解决数据隐私问题
Agent框架	LangChain	快速构建Agent的“思考-工具调用-记忆”流程，支持多Agent协作
记忆存储	Redis	存储Agent的历史决策和场景上下文，实现“经验积累”
数据连接	PyModbus/OPC UA	连接工业设备（PLC、传感器）和MES系统，获取实时生产数据
可视化界面	Streamlit	快速搭建Dashboard，展示Agent决策、产线状态，方便工厂人员使用

2.2 每个工具的“选型理由”

（1）Ollama：本地大模型的“最简方案”

为什么选它？：免费、轻量、支持主流开源模型（Llama 3、Mistral、Gemini Flash），不需要GPU也能跑（当然有GPU更快）；
核心优势：解决工业场景的“数据隐私”痛点——产线数据不用传到云端，全在本地处理；
入门门槛：一条命令就能安装（curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh），再用ollama run llama3启动模型。

（2）LangChain：Agent开发的“脚手架”

为什么选它？：封装了Agent的核心能力（工具调用、记忆管理、多体协作），不用自己写“思考循环”；
核心优势：支持“Conversational ReAct”模式（思考→行动→反思），完美匹配智能制造的“动态决策”场景；
入门门槛：Python库，pip install langchain langchain-community就能用。

（3）Redis：Agent的“记忆大脑”

为什么选它？：键值对存储，速度快，支持过期时间（比如存最近7天的决策记录）；
核心优势：LangChain原生支持Redis作为记忆存储，不用自己写适配代码；
入门门槛：Docker启动（docker run -d -p 6379:6379 redis），简单到飞起。

（4）PyModbus/OPC UA：工业数据的“连接器”

为什么选它？：PyModbus是Modbus协议的Python实现（工业设备最常用的协议），OPC UA是工业4.0的标准协议；
核心优势：免费、开源，能直接读取PLC、传感器、MES系统的数据；
入门门槛：pip install pymodbus opcua，几行代码就能拉取设备数据。

（5）Streamlit：可视化的“速食店”

为什么选它？：用Python写网页，不用学HTML/CSS，5分钟搭出Dashboard；
核心优势：支持实时数据更新，能展示Agent的决策过程（比如“Agent为什么选择调整送料机转速？”）；
入门门槛：pip install streamlit，streamlit run app.py启动。

三、实战：从0到1搭建“产线拥堵优化Agent系统”

接下来，我们用**“解决产线待料队列拥堵”**这个真实场景，手把手教你搭建Agentic AI系统。

3.1 先决条件

在开始前，你需要准备：

一台安装了Python 3.8+的电脑（Windows/macOS/Linux都行）；
安装好Ollama、Redis（用Docker）；
懂点Python基础（能写函数就行）；
了解智能制造的基本概念（比如MES、PLC、产线工位）。

3.2 步骤1：定义Agent的“角色与职责”

首先，我们要明确：这个Agent系统需要解决什么问题？
→ 当产线某工位的待料队列长度超过10时，自动调整上游设备的送料速度，同时保证次品率不超过0.03。

基于这个目标，我们设计3个核心Agent：

感知Agent：负责从MES系统获取实时产线数据（队列长度、设备转速、次品率）；
决策Agent：分析数据，给出调整方案（比如“把送料机转速从200调至180”）；
执行Agent：将决策发送给PLC，调整设备参数，并记录结果。

3.3 步骤2：搭建Agent的“技术骨架”

我们用LangChain来实现Agent的核心逻辑，代码如下（带详细注释）：

（1）初始化基础组件

# 导入依赖库
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, Tool
from langchain_community.llms import Ollama
from langchain.memory import RedisChatMessageHistory
from langchain.prompts import PromptTemplate
import redis

# 1. 初始化本地大模型（用Llama 3）
llm = Ollama(model="llama3", temperature=0.1)  # temperature越低，决策越稳定

# 2. 初始化记忆存储（Redis）
redis_client = redis.Redis(host="localhost", port=6379)
history = RedisChatMessageHistory(session_id="line_L101", redis_url="redis://localhost:6379")

# 3. 定义“感知工具”：获取产线实时数据（模拟连接MES系统）
def get_production_data(line_id: str) -> dict:
    """获取指定产线的实时生产数据"""
    # 这里用模拟数据，实际可以替换成PyModbus/OPC UA调用
    return {
        "line_id": line_id,
        "queue_length": 15,    # 待料队列长度（当前超过阈值10）
        "current_speed": 200,  # 送料机当前转速（件/小时）
        "defect_rate": 0.02    # 当前次品率
    }

# 4. 定义“执行工具”：调整设备参数（模拟发送PLC指令）
def adjust_machine_speed(machine_id: str, new_speed: float) -> str:
    """调整指定设备的转速"""
    # 实际场景中，这里会调用PLC的API发送指令
    return f"设备{machine_id}的转速已从200调整至{new_speed}，执行成功！"

# 5. 注册工具到LangChain
tools = [
    Tool(
        name="GetProductionData",
        func=get_production_data,
        description="获取指定产线的实时数据，参数是line_id（如L101）"
    ),
    Tool(
        name="AdjustMachineSpeed",
        func=adjust_machine_speed,
        description="调整指定设备的转速，参数是machine_id（如M203）和new_speed（新转速）"
    )
]

（2）设计“懂制造”的提示词

提示词是Agent的“灵魂”——要让Agent“懂制造规则”，必须把领域知识写进prompt里。

我们用PromptTemplate定义决策Agent的提示词：

prompt_template = PromptTemplate(
    input_variables=["input", "history", "tools"],
    template="""你是工厂的产线优化专家，负责解决待料队列拥堵问题。请遵循以下规则：
1. 首先调用GetProductionData工具，获取产线{line_id}的实时数据（queue_length、current_speed、defect_rate）；
2. 如果queue_length > 10，需要调整上游送料机（machine_id=M203）的转速：
   a. 调整幅度不能超过当前转速的10%（比如当前200，最多调至180或220）；
   b. 调整后必须保证defect_rate ≤ 0.03（次品率不能上升）；
   c. 优先降低转速（避免送料太快导致拥堵）；
3. 如果queue_length ≤ 10，不需要调整，回复“当前队列正常”；
4. 调整完成后，必须调用AdjustMachineSpeed工具执行，并记录结果；
5. 要结合历史决策（{history}）：如果之前调整过同样的参数，需参考当时的效果。

现在处理用户请求：{input}"""
)

（3）初始化Agent并测试

# 初始化Agent（用Conversational ReAct模式，支持记忆）
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,
    memory=history,
    verbose=True,  # 打印Agent的思考过程
    prompt=prompt_template  # 注入我们的提示词
)

# 测试：让Agent处理产线L101的拥堵问题
response = agent.run("优化产线L101的待料队列")
print("Agent决策结果：", response)

3.4 步骤3：看Agent的“思考过程”（关键！）

运行代码后，你会看到Agent的思考-行动-反思流程（Verbose模式下）：

> 思考：我需要先获取产线L101的实时数据，所以调用GetProductionData工具，参数是line_id=L101。
> 行动：
```json
{
  "action": "GetProductionData",
  "action_input": {"line_id": "L101"}
}

观察：获取到的数据是queue_length=15（超过阈值10），current_speed=200，defect_rate=0.02。
思考：根据规则，需要降低送料机转速，幅度不超过10%（即最多调至180）。调整后defect_rate应该不会超过0.03，符合要求。另外，历史记录显示上周同样情况调至180后，队列降到了8，效果好。所以调用AdjustMachineSpeed工具，参数是machine_id=M203，new_speed=180。
行动：

{
  "action": "AdjustMachineSpeed",
  "action_input": {"machine_id": "M203", "new_speed": 180}
}

观察：执行结果是“设备M203的转速已从200调整至180，执行成功！”。
思考：调整完成，现在需要告知用户结果。
最终回复：产线L101的待料队列当前长度为15，已将上游送料机M203的转速从200调整至180。根据历史数据，调整后队列长度预计会降至8，且次品率保持在0.02以内。



### 3.5 步骤4：用Streamlit做可视化Dashboard
为了让工厂人员能直观看到Agent的决策，我们用Streamlit搭一个简单的Dashboard：
```python
import streamlit as st
import time

# 初始化页面
st.title("产线拥堵优化Agent Dashboard")
st.subheader("产线L101实时状态")

# 模拟实时数据更新
while True:
    # 获取Agent的决策历史（从Redis中读取）
    history_messages = history.messages
    latest_decison = history_messages[-1].content if history_messages else "暂无决策"
    
    # 展示实时数据
    col1, col2, col3 = st.columns(3)
    col1.metric("待料队列长度", 15, delta="+5")  # delta显示变化量
    col2.metric("送料机转速", 180, delta="-20")
    col3.metric("次品率", "2%", delta="0%")
    
    # 展示Agent决策
    st.subheader("Agent最新决策")
    st.write(latest_decison)
    
    # 每秒更新一次
    time.sleep(1)
    st.rerun()

运行streamlit run dashboard.py，你会看到一个实时更新的Dashboard，工厂主管不用看代码，就能知道Agent做了什么、为什么做。