工业 AI / 智能体本地原型
OpenClaw 工业 AI Agent
面向制造业知识检索、任务规划和工具调用场景持续迭代的工业 AI Agent 原型,聚焦 RAG、Tool Use 与多 Agent 协作。
已作为个人工业 AI 主线项目持续迭代,当前以本地工程形态推进。
PythonLangChainRAGLLMMulti-Agent
方便招聘方快速判断岗位匹配度,我把项目集中在工业 AI、机器人和工业视觉三个方向。
对应 AI 应用工程师、前沿部署工程师方向,重点是工业知识助手与任务执行原型。
对应 ROS 开发工程师方向,重点是导航、路径规划和传感器集成。
对应智能制造、机械结构相关岗位,重点是检测场景与工程表达。
面向制造业知识检索、任务规划和工具调用场景持续迭代的工业 AI Agent 原型,聚焦 RAG、Tool Use 与多 Agent 协作。
已作为个人工业 AI 主线项目持续迭代,当前以本地工程形态推进。
围绕工厂产线可视化和实时状态表达构建的 Web 数字孪生项目,聚焦设备、工位和生产流的在线映射。
面向预测性维护场景,模拟多设备时序数据,使用 XGBoost 预测剩余寿命,并结合大模型生成故障诊断报告与工业风看板。
当 Lovart、星流这类平台越来越强,我越来越在意的不是还能不能做一个类似 Agent,而是如果通用能力被覆盖,自己究竟还剩下什么。
从制造业落地视角理解工业大模型与 AI Agent 的结合,重点关注多智能体协作为什么会成为未来工厂的重要智能底座。
从项目落地视角比较主流 AI 智能体开发框架,重点关注工作流控制、多人协作、可观测性与工程可维护性。
在 AI First 应用中,真正变贵的不是生成,而是理解、校验、吸收和交接 AI 产出的成本。
从业务落地视角理解 FDE 工程师的价值,并总结 AI 时代更重要的学习方法:快速实践、结构化复盘和持续压缩理解成本。