本發(fā)明涉及人工智能，具體地，涉及物聯(lián)網(wǎng)平臺和ai代理協(xié)同工作系統(tǒng)及方法，更為具體地，涉及基于物聯(lián)網(wǎng)iot平臺與ai智能體協(xié)作的泛工業(yè)管理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著物聯(lián)網(wǎng)iot和人工智能ai技術(shù)的快速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)量急劇增加，這些數(shù)據(jù)的有效處理和分析成為了一項(xiàng)挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)平臺通常需要人工分析數(shù)據(jù)，而這不僅效率低下且容易出錯(cuò)。

2、專利文獻(xiàn)cn113222170a(申請?zhí)枺?02110341808.6)公開了一種用于物聯(lián)網(wǎng)ai協(xié)同服務(wù)平臺的智能算法和模型。包括裝配嵌入式ai引擎并與本機(jī)系統(tǒng)連接、在云端下載ai處理模型、傳感裝置采集參數(shù)、結(jié)合應(yīng)用場景啟用對應(yīng)的ai智能技術(shù)、在嵌入式ai框架下的實(shí)施訓(xùn)練和算法調(diào)優(yōu)，實(shí)現(xiàn)協(xié)同服務(wù)、數(shù)據(jù)解析并及時(shí)輸出反饋應(yīng)用結(jié)果等步驟。

3、為了解決這一問題，本發(fā)明提出了一種物聯(lián)網(wǎng)iot平臺和ai代理協(xié)同工作的系統(tǒng)及方法，以提高數(shù)據(jù)處理效率和準(zhǔn)確性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種物聯(lián)網(wǎng)平臺和ai代理協(xié)同工作系統(tǒng)及方法。

2、根據(jù)本發(fā)明提供的一種物聯(lián)網(wǎng)平臺和ai代理協(xié)同工作方法，包括：

3、步驟s1：利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集數(shù)據(jù)信息，并將收集到的數(shù)據(jù)信息傳輸至物聯(lián)網(wǎng)平臺；

4、步驟s2：利用物聯(lián)網(wǎng)平臺接收并存儲數(shù)據(jù)信息；

5、步驟s3：利用ai代理對滿足預(yù)設(shè)要求的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析和處理，得到分析結(jié)果，并根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行異常判斷，當(dāng)出現(xiàn)異常時(shí)，則根據(jù)分析結(jié)果生成應(yīng)對策略。

6、優(yōu)選地，所述步驟s1包括：利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集數(shù)據(jù)信息；并將收集到的數(shù)據(jù)信息通過安全加密的通信協(xié)議傳輸至物聯(lián)網(wǎng)平臺。

7、優(yōu)選地，所述步驟s2包括：物聯(lián)網(wǎng)平臺接收數(shù)據(jù)信息，并對接收到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理，再將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類，將分類后的數(shù)據(jù)信息分別存儲至物聯(lián)網(wǎng)平臺。

8、優(yōu)選地，所述步驟s3包括：

9、步驟s3.1：獲取用戶請求信息，根據(jù)用戶請求信息分析用戶意圖，并將用戶意圖轉(zhuǎn)換為任務(wù)描述；再將任務(wù)描述分解為若干子任務(wù)；

10、步驟s3.2：將每個(gè)子任務(wù)分配給相應(yīng)的ai代理，ai代理根據(jù)任務(wù)需求向物聯(lián)網(wǎng)平臺和/或其他ai代理發(fā)送數(shù)據(jù)請求；

11、步驟s3.3：物聯(lián)網(wǎng)平臺和/或其他ai代理根據(jù)數(shù)據(jù)請求，將相應(yīng)數(shù)據(jù)傳輸至ai代理；

12、步驟s3.4：ai代理對獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，得到分析結(jié)果；

13、步驟s3.5：ai總代理獲取各ai代理的分析結(jié)果，并對各ai代理的分析結(jié)果進(jìn)行綜合分析和處理，得到綜合分析結(jié)果；

14、步驟s3.6：ai總代理根據(jù)綜合分析結(jié)果生成相應(yīng)的應(yīng)對策略，并將綜合分析結(jié)果和相應(yīng)的應(yīng)對策略反饋至用戶端。

15、優(yōu)選地，所述步驟s3.1包括：

16、步驟s3.1.1：利用nlp技術(shù)解析用戶請求信息，推斷用戶意圖；

17、步驟s3.1.2：將用戶意圖轉(zhuǎn)化為任務(wù)描述，再將任務(wù)描述分解為若干子任務(wù)。

18、優(yōu)選地，所述步驟s3包括：物聯(lián)網(wǎng)平臺按照預(yù)設(shè)規(guī)則將存儲的數(shù)據(jù)傳輸至相應(yīng)的ai代理，ai代理對獲取的數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，當(dāng)不滿足預(yù)設(shè)要求時(shí)，則生成預(yù)警信息和應(yīng)對策略，并將預(yù)警信息和應(yīng)對策略反饋至用戶端。

19、根據(jù)本發(fā)明提供的一種物聯(lián)網(wǎng)平臺和ai代理協(xié)同工作系統(tǒng)，包括：

20、模塊m1：利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集數(shù)據(jù)信息，并將收集到的數(shù)據(jù)信息傳輸至物聯(lián)網(wǎng)平臺；

21、模塊m2：利用物聯(lián)網(wǎng)平臺接收并存儲數(shù)據(jù)信息；

22、模塊m3：利用ai代理對滿足預(yù)設(shè)要求的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析和處理，得到分析結(jié)果，并根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行異常判斷，當(dāng)出現(xiàn)異常時(shí)，則根據(jù)分析結(jié)果生成應(yīng)對策略。

23、優(yōu)選地，所述模塊m1包括：利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集數(shù)據(jù)信息；并將收集到的數(shù)據(jù)信息通過安全加密的通信協(xié)議傳輸至物聯(lián)網(wǎng)平臺；

24、所述模塊m2包括：物聯(lián)網(wǎng)平臺接收數(shù)據(jù)信息，并對接收到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理，再將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類，將分類后的數(shù)據(jù)信息分別存儲至物聯(lián)網(wǎng)平臺。

25、優(yōu)選地，所述模塊m3包括：

26、模塊m3.1：獲取用戶請求信息，根據(jù)用戶請求信息分析用戶意圖，并將用戶意圖轉(zhuǎn)換為任務(wù)描述；再將任務(wù)描述分解為若干子任務(wù)；

27、模塊m3.2：將每個(gè)子任務(wù)分配給相應(yīng)的ai代理，ai代理根據(jù)任務(wù)需求向物聯(lián)網(wǎng)平臺和/或其他ai代理發(fā)送數(shù)據(jù)請求；

28、模塊m3.3：物聯(lián)網(wǎng)平臺和/或其他ai代理根據(jù)數(shù)據(jù)請求，將相應(yīng)數(shù)據(jù)傳輸至ai代理；

29、模塊m3.4：ai代理對獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，得到分析結(jié)果；

30、模塊m3.5：ai總代理獲取各ai代理的分析結(jié)果，并對各ai代理的分析結(jié)果進(jìn)行綜合分析和處理，得到綜合分析結(jié)果；

31、模塊m3.6：ai總代理根據(jù)綜合分析結(jié)果生成相應(yīng)的應(yīng)對策略，并將綜合分析結(jié)果和相應(yīng)的應(yīng)對策略反饋至用戶端；

32、所述模塊m3.1包括：

33、模塊m3.1.1：利用nlp技術(shù)解析用戶請求信息，推斷用戶意圖；

34、模塊m3.1.2：將用戶意圖轉(zhuǎn)化為任務(wù)描述，再將任務(wù)描述分解為若干子任務(wù)。

35、優(yōu)選地，所述模塊m3包括：物聯(lián)網(wǎng)平臺按照預(yù)設(shè)規(guī)則將存儲的數(shù)據(jù)傳輸至相應(yīng)的ai代理，ai代理對獲取的數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，當(dāng)不滿足預(yù)設(shè)要求時(shí)，則生成預(yù)警信息和應(yīng)對策略，并將預(yù)警信息和應(yīng)對策略反饋至用戶端。

36、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下的有益效果：

37、1、本發(fā)明通過多ai代理和iot物聯(lián)網(wǎng)平臺交互，解決了智能管理中的多領(lǐng)域數(shù)據(jù)整合和分析、任務(wù)分配與執(zhí)行的復(fù)雜性以及多方信息交換與協(xié)作的挑戰(zhàn)；

38、2、本發(fā)明多ai代理系統(tǒng)能夠根據(jù)任務(wù)需求動態(tài)分配任務(wù)，通過代理間和代理及iot平臺間的數(shù)據(jù)交換和協(xié)同工作，從而提升了工業(yè)系統(tǒng)管理的整體智能化水平，確保了系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的穩(wěn)定運(yùn)行和優(yōu)化決策能力。

39、3、本發(fā)明能夠幫助企業(yè)提高決策效率、降低運(yùn)營成本、增強(qiáng)預(yù)測能力、優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃、提升產(chǎn)品質(zhì)量。

技術(shù)特征：

1.一種物聯(lián)網(wǎng)平臺和ai代理協(xié)同工作方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的物聯(lián)網(wǎng)平臺和ai代理協(xié)同工作方法，其特征在于，所述步驟s1包括：利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集數(shù)據(jù)信息；并將收集到的數(shù)據(jù)信息通過安全加密的通信協(xié)議傳輸至物聯(lián)網(wǎng)平臺。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的物聯(lián)網(wǎng)平臺和ai代理協(xié)同工作方法，其特征在于，所述步驟s2包括：物聯(lián)網(wǎng)平臺接收數(shù)據(jù)信息，并對接收到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理，再將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類，將分類后的數(shù)據(jù)信息分別存儲至物聯(lián)網(wǎng)平臺。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的物聯(lián)網(wǎng)平臺和ai代理協(xié)同工作方法，其特征在于，所述步驟s3包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的物聯(lián)網(wǎng)平臺和ai代理協(xié)同工作方法，其特征在于，所述步驟s3.1包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的物聯(lián)網(wǎng)平臺和ai代理協(xié)同工作方法，其特征在于，所述步驟s3包括：物聯(lián)網(wǎng)平臺按照預(yù)設(shè)規(guī)則將存儲的數(shù)據(jù)傳輸至相應(yīng)的ai代理，ai代理對獲取的數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，當(dāng)不滿足預(yù)設(shè)要求時(shí)，則生成預(yù)警信息和應(yīng)對策略。

7.一種物聯(lián)網(wǎng)平臺和ai代理協(xié)同工作系統(tǒng)，其特征在于，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的物聯(lián)網(wǎng)平臺和ai代理協(xié)同工作系統(tǒng)，其特征在于，所述模塊m1包括：利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集數(shù)據(jù)信息；并將收集到的數(shù)據(jù)信息通過安全加密的通信協(xié)議傳輸至物聯(lián)網(wǎng)平臺；

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的物聯(lián)網(wǎng)平臺和ai代理協(xié)同工作系統(tǒng)，其特征在于，所述模塊m3包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的物聯(lián)網(wǎng)平臺和ai代理協(xié)同工作系統(tǒng)，其特征在于，所述模塊m3包括：物聯(lián)網(wǎng)平臺按照預(yù)設(shè)規(guī)則將存儲的數(shù)據(jù)傳輸至相應(yīng)的ai代理，ai代理對獲取的數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，當(dāng)不滿足預(yù)設(shè)要求時(shí)，則生成預(yù)警信息和應(yīng)對策略，并將預(yù)警信息和應(yīng)對策略反饋至用戶端。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種物聯(lián)網(wǎng)平臺和AI代理協(xié)同工作方法及系統(tǒng)，包括：步驟S1：利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集數(shù)據(jù)信息，并將收集到的數(shù)據(jù)信息傳輸至物聯(lián)網(wǎng)平臺；步驟S2：利用物聯(lián)網(wǎng)平臺接收并存儲數(shù)據(jù)信息；步驟S3：利用AI代理對滿足預(yù)設(shè)要求的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析和處理，得到分析結(jié)果，并根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行異常判斷，當(dāng)出現(xiàn)異常時(shí)，則根據(jù)分析結(jié)果生成應(yīng)對策略。本發(fā)明通過多AI代理和IoT物聯(lián)網(wǎng)平臺交互，解決了智能管理中的多領(lǐng)域數(shù)據(jù)整合和分析、任務(wù)分配與執(zhí)行的復(fù)雜性以及多方信息交換與協(xié)作的挑戰(zhàn)。

技術(shù)研發(fā)人員：陸垂志,洪海翔,毛守備,魏海峰
受保護(hù)的技術(shù)使用者：上海昊滄系統(tǒng)控制技術(shù)有限責(zé)任公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9