导语： 如果说大模型是“大脑”，那么 AI Agent（智能体）就是“手脚”。思捷智云预判，未来的工业管理将不再是人操作软件，而是人管理一群能够自动监测、决策并处理问题的智能体。

1. 范式革命：从“被动响应”到“主动闭环”

传统工业自动化系统（ISA-95 架构）是僵化的：一旦出现异常，系统只会报警，等待人工干预。而 AI Agent 具备自主性，能够根据实时环境和预设目标，在复杂流程中实现“自愈”。

2. 具体工业环节的闭环应用

• 复杂流程的自动触发与协调： 在精细化工或长流程制造中，Agent 可以实时监测上游投料进度。当检测到原材料纯度波动时，Agent 不仅会自动调整本工序参数，还会通过 API 自动触发下游设备的工艺预补偿，并同步更新物流系统的提货时间，实现全链条的无感协作。

• 异常问题的实时监测与诊断： Agent 像是一位永不疲倦的专家。当传感器捕捉到转速异常震动时，Agent 会立即调取该设备的维修手册（RAG 知识库）、历史故障单和当前的生产计划。它不仅能告知“坏了”，还能给出“怎么修”的具体建议。

• 问题的自动决策与闭环处理： 在供应链响应场景下，若某个供应商突发供货中断，Agent 会自动扫描合格供应商名单，评估运费、单价和到货周期，起草一份备选方案发给采购经理。一旦经理在手机端点击“同意”，Agent 会自动登录 ERP 系统完成下单、合同签署及物流预约。

3. 落地建议：构建“小而精”的垂直 Agent 矩阵

思捷智云建议企业不要急于构建“全能神”，而应从特定场景切入：

• 设备运维 Agent： 负责巡检、预警与维修指导。

• 供应链调度 Agent： 负责物料齐套性分析与异常自动补货。

• 品质追溯 Agent： 负责全流程质量数据关联分析与纠偏。

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