5. 智能体与业务编排

5.1 Agent技能链

技能定义

智能制造/工业4.0解决方案中的Agent具备多种技能，每个技能对应一个特定的业务能力：

核心技能

生产调度技能（ProductionSchedulingSkill）：
- 功能：优化生产排产方案，分配资源，监控生产进度
- 输入：订单信息、设备状态、物料库存、人员配置
- 输出：排产方案、资源分配、生产计划
- 使用模型：排产优化模型 + 大语言模型
质量检测技能（QualityInspectionSkill）：
- 功能：检测产品质量，识别缺陷，评估质量等级
- 输入：产品图像、检测标准、历史数据
- 输出：检测结果、缺陷信息、质量评估
- 使用模型：视觉检测模型（YOLO、ResNet）
设备维护技能（EquipmentMaintenanceSkill）：
- 功能：预测设备故障，制定维护计划，监控设备状态
- 输入：设备状态数据、历史故障记录、维护历史
- 输出：故障预测、维护建议、健康评估
- 使用模型：时序预测模型（LSTM、Transformer）
供应链优化技能（SupplyChainOptimizationSkill）：
- 功能：预测需求，优化采购，管理库存，评估供应商
- 输入：历史销售数据、市场数据、库存数据
- 输出：需求预测、采购建议、库存优化方案
- 使用模型：需求预测模型（ARIMA、LSTM）
数据分析技能（DataAnalysisSkill）：
- 功能：分析生产数据，生成报表，提供决策支持
- 输入：生产数据、设备数据、质量数据
- 输出：分析报告、数据报表、决策建议
- 使用模型：大语言模型（GPT-4）+ RAG知识库
知识检索技能（KnowledgeRetrievalSkill）：
- 功能：检索工业知识，回答技术问题，提供解决方案
- 输入：查询文本、问题描述
- 输出：相关知识、答案、解决方案
- 使用工具：RAG检索系统、知识库

技能链设计

技能链是将多个技能组合起来，完成复杂业务流程：

智能排产技能链

技能链配置：

skill_chain:
  name: production_scheduling_chain
  skills:
    - name: data_query
      skill: DataQuerySkill
      inputs:
        - order_id
      outputs:
        - order_data
        - device_status
        - material_inventory
        - personnel_config
    
    - name: production_scheduling
      skill: ProductionSchedulingSkill
      inputs:
        - order_data
        - device_status
        - material_inventory
        - personnel_config
      outputs:
        - schedule_plan
        - resource_allocation
    
    - name: schedule_validation
      skill: ScheduleValidationSkill
      inputs:
        - schedule_plan
      outputs:
        - feasibility
        - validation_result
    
    - name: schedule_optimization
      skill: ScheduleOptimizationSkill
      condition: feasibility == false
      inputs:
        - schedule_plan
        - validation_result
      outputs:
        - optimized_schedule
    
    - name: send_to_mes
      skill: MESIntegrationSkill
      condition: feasibility == true
      inputs:
        - schedule_plan
      outputs:
        - mes_response
    
    - name: monitor_production
      skill: ProductionMonitoringSkill
      inputs:
        - schedule_plan
      outputs:
        - production_status

质量检测技能链

技能链配置：

skill_chain:
  name: quality_inspection_chain
  skills:
    - name: image_capture
      skill: ImageCaptureSkill
      inputs:
        - product_id
      outputs:
        - product_images
    
    - name: quality_inspection
      skill: QualityInspectionSkill
      inputs:
        - product_images
        - inspection_standard
      outputs:
        - inspection_result
        - defect_info
    
    - name: defect_analysis
      skill: DefectAnalysisSkill
      condition: inspection_result == "不合格"
      inputs:
        - defect_info
      outputs:
        - defect_analysis
        - quality_assessment
    
    - name: generate_recommendation
      skill: RecommendationGenerationSkill
      inputs:
        - defect_analysis
        - quality_assessment
      outputs:
        - handling_recommendation
    
    - name: manual_review
      skill: ManualReviewSkill
      condition: inspection_result == "不合格"
      inputs:
        - inspection_result
        - handling_recommendation
      outputs:
        - final_decision

设备预测性维护技能链

技能链配置：

skill_chain:
  name: predictive_maintenance_chain
  skills:
    - name: data_collection
      skill: DataCollectionSkill
      inputs:
        - device_id
      outputs:
        - device_data
    
    - name: equipment_maintenance
      skill: EquipmentMaintenanceSkill
      inputs:
        - device_data
        - failure_history
      outputs:
        - failure_prediction
        - health_score
    
    - name: risk_assessment
      skill: RiskAssessmentSkill
      inputs:
        - failure_prediction
        - health_score
      outputs:
        - risk_level
    
    - name: maintenance_planning
      skill: MaintenancePlanningSkill
      condition: risk_level == "high"
      inputs:
        - failure_prediction
        - risk_level
      outputs:
        - maintenance_plan
    
    - name: execute_maintenance
      skill: MaintenanceExecutionSkill
      inputs:
        - maintenance_plan
      outputs:
        - maintenance_result
    
    - name: model_optimization
      skill: ModelOptimizationSkill
      inputs:
        - maintenance_result
        - failure_prediction
      outputs:
        - optimization_result

5.2 工作流编排

n8n工作流设计

生产调度工作流

工作流配置：

{
  "name": "智能生产调度工作流",
  "nodes": [
    {
      "id": "webhook",
      "type": "n8n-nodes-base.webhook",
      "parameters": {
        "path": "production-schedule",
        "httpMethod": "POST"
      }
    },
    {
      "id": "fetch-order",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "parameters": {
        "url": "={{ $env.ERP_API }}/orders/{{ $json.order_id }}",
        "method": "GET"
      }
    },
    {
      "id": "fetch-device-status",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "parameters": {
        "url": "={{ $env.MES_API }}/devices/status",
        "method": "GET"
      }
    },
    {
      "id": "ai-scheduling",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "parameters": {
        "url": "={{ $env.AI_API }}/scheduling/optimize",
        "method": "POST",
        "body": {
          "order": "={{ $json.order }}",
          "devices": "={{ $json.devices }}",
          "materials": "={{ $json.materials }}"
        }
      }
    },
    {
      "id": "validate-schedule",
      "type": "n8n-nodes-base.if",
      "parameters": {
        "conditions": {
          "boolean": [
            {
              "value1": "={{ $json.feasibility }}",
              "operation": "equal",
              "value2": true
            }
          ]
        }
      }
    },
    {
      "id": "send-to-mes",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "parameters": {
        "url": "={{ $env.MES_API }}/production/schedule",
        "method": "POST",
        "body": "={{ $json.schedule }}"
      }
    },
    {
      "id": "monitor-production",
      "type": "n8n-nodes-base.schedule",
      "parameters": {
        "triggerTimes": {
          "item": [
            {
              "mode": "everyMinute",
              "minute": 5
            }
          ]
        }
      }
    }
  ],
  "connections": {
    "webhook": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "fetch-order",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "fetch-order": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "fetch-device-status",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "fetch-device-status": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "ai-scheduling",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "ai-scheduling": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "validate-schedule",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "validate-schedule": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "send-to-mes",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

质量检测工作流

工作流配置：

{
  "name": "智能质量检测工作流",
  "nodes": [
    {
      "id": "image-capture",
      "type": "n8n-nodes-base.webhook",
      "parameters": {
        "path": "quality-inspection",
        "httpMethod": "POST"
      }
    },
    {
      "id": "ai-inspection",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "parameters": {
        "url": "={{ $env.AI_API }}/quality/inspect",
        "method": "POST",
        "body": {
          "image": "={{ $json.image }}",
          "product_type": "={{ $json.product_type }}"
        }
      }
    },
    {
      "id": "check-result",
      "type": "n8n-nodes-base.if",
      "parameters": {
        "conditions": {
          "string": [
            {
              "value1": "={{ $json.result }}",
              "operation": "equal",
              "value2": "合格"
            }
          ]
        }
      }
    },
    {
      "id": "save-result",
      "type": "n8n-nodes-base.mysql",
      "parameters": {
        "operation": "insert",
        "table": "quality_inspection",
        "columns": {
          "mappingMode": "defineBelow",
          "value": {
            "product_id": "={{ $json.product_id }}",
            "result": "={{ $json.result }}",
            "defects": "={{ $json.defects }}"
          }
        }
      }
    },
    {
      "id": "notify-review",
      "type": "n8n-nodes-base.slack",
      "parameters": {
        "channel": "#quality-review",
        "text": "产品 {{ $json.product_id }} 检测不合格，需要人工审核"
      }
    }
  ]
}

5.3 多Agent协作

Agent协作模式

主从模式

主Agent：负责整体协调和决策
从Agent：负责具体任务执行
适用场景：复杂业务流程，需要统一协调

对等模式

多个Agent：平等协作，共同完成任务
适用场景：并行任务，独立执行

管道模式

Agent链：按顺序执行，前一个Agent的输出作为后一个Agent的输入
适用场景：流水线式处理

协作示例

生产调度协作

5.4 异常处理与重试

异常处理策略

异常分类

数据异常：
- 数据缺失
- 数据格式错误
- 数据不一致
模型异常：
- 模型推理失败
- 模型超时
- 模型错误
系统异常：
- 服务不可用
- 网络故障
- 资源不足

处理策略

自动重试：
- 临时故障自动重试
- 重试次数：3次
- 重试间隔：指数退避
降级处理：
- 模型不可用时使用规则引擎
- 实时服务不可用时使用缓存数据
人工介入：
- 严重异常转人工处理
- 发送告警通知
- 记录异常日志

重试机制

重试配置

retry_policy:
  max_retries: 3
  retry_delay: 1s
  backoff_multiplier: 2
  retryable_errors:
    - timeout
    - connection_error
    - service_unavailable
  non_retryable_errors:
    - authentication_error
    - authorization_error
    - invalid_input

5.5 监控与日志

工作流监控

监控指标

执行指标：
- 工作流执行次数
- 执行成功率
- 平均执行时间
- 失败率
性能指标：
- 响应时间
- 吞吐量
- 资源利用率

告警机制

告警规则：
- 执行失败率超过阈值
- 执行时间超过阈值
- 资源使用率超过阈值
告警通知：
- 邮件通知
- 短信通知
- 企业微信/钉钉通知

日志管理

日志级别

DEBUG：调试信息
INFO：一般信息
WARN：警告信息
ERROR：错误信息

日志内容

执行日志：
- 工作流执行记录
- 节点执行记录
- 数据流转记录
错误日志：
- 异常信息
- 堆栈跟踪
- 上下文信息

日志存储

存储位置：ELK Stack
保留期限：30天
查询方式：Kibana查询界面

5.1 Agent技能链​

技能定义​

核心技能​

技能链设计​

智能排产技能链​

质量检测技能链​

设备预测性维护技能链​

5.2 工作流编排​

n8n工作流设计​

生产调度工作流​

质量检测工作流​

5.3 多Agent协作​

Agent协作模式​

主从模式​

对等模式​

管道模式​

协作示例​

生产调度协作​

5.4 异常处理与重试​

异常处理策略​

异常分类​

处理策略​

重试机制​

重试配置​

5.5 监控与日志​

工作流监控​

监控指标​

告警机制​

日志管理​

日志级别​

日志内容​

日志存储​

5.1 Agent技能链

技能定义

核心技能

技能链设计

智能排产技能链

质量检测技能链

设备预测性维护技能链

5.2 工作流编排

n8n工作流设计

生产调度工作流

质量检测工作流

5.3 多Agent协作

Agent协作模式

主从模式

对等模式

管道模式

协作示例

生产调度协作

5.4 异常处理与重试

异常处理策略

异常分类

处理策略

重试机制

重试配置

5.5 监控与日志

工作流监控

监控指标

告警机制

日志管理

日志级别

日志内容

日志存储