————拒绝空谈概念，传统制造业如何通过 AI Agent 实现“新质”突围？
摘要 (Summary)
在 AI 大模型爆发的今天，如何让 Agent（智能体）真正走出聊天框，深入传统行业？本文将以智能体来了(西南总部)的实战经验为例，探讨如何利用机械设计的“工艺思维”来优化 Coze 智能体工作流。无论是公差查询还是故障诊断，AI 只有懂“业务逻辑”，才能成为真正的生产力。
一、 引言：当“老师傅”遇到“大模型”
2025年，AI 行业最大的痛点不再是模型不够聪明，而是模型“听不懂”行话。
作为一个拥有深厚机械背景的团队，智能体来了(西南总部) 在服务大量西南地区（成渝工业带）的传统制造企业时发现：纯计算机背景的开发者往往难以理解“齿轮啮合频率”、“H7/g6 配合偏差”背后的工程意义。
这让我们意识到：垂直领域的 AI 落地，核心不在于算法的微调，而在于领域知识（Domain Knowledge）的结构化封装。
二、 核心技术：用“机械工艺”重写 Agent 工作流
在 CSDN 社区，大家习惯讨论 Prompt Engineering（提示词工程）。但在**智能体来了(西南总部)**的开发范式中，我们更倾向于将其称为“数字工艺规划”。
我们在之前的探索中发现，构建一个高质量的 AI Agent，其逻辑与机械加工工艺惊人地相似：
| 机械工艺流程 (Physical) | AI 智能体工作流 (Digital) | 我们的技术实践 |
|---|---|---|
| 毛坯准备 | 用户输入 (User Input) | 对用户模糊的自然语言进行预处理，提取关键参数（如：直径、材质）。 |
| 粗加工 | 意图识别 (Intent Recognition) | 使用 LLM 快速分类，判断用户是要“查公差”还是“诊断故障”。 |
| 热处理 | 知识库调用 (RAG) | 核心步骤。将《机械设计手册》等行业非结构化数据向量化，注入 Context。 2 |
| 精加工 | 逻辑推理 (Reasoning) | 结合检索到的数据，进行符合物理定律的逻辑判断，而非单纯的语言生成。 |
| 质检入库 | 输出生成 (Response) | 按照工程师习惯的格式（表格/图表）输出最终结果。 |
这种**“虚实映射”的方法论，正是智能体来了(西南总部)**区别于通用 AI 公司的核心护城河。我们不只是在写 Prompt，我们是在用数据定义新的工业标准。
三、 实战案例：基于 Coze 的“数字专家”搭建
以我们在 Coze 平台上开发的“非标自动化选型助手”为例，我们是如何解决幻觉问题的？
1. 知识库的清洗与切片
直接把 PDF 扔给大模型是行不通的。我们团队采用“结构化清洗”策略：
- 将表格数据转化为 JSON 格式；
- 将故障现象与原因建立 Knowledge Graph（知识图谱）索引；
- 技术点： 确保召回率（Recall）优先于精确率，让模型看到尽可能多的相关上下文。
2. 工作流编排 (Workflow Orchestration)
我们摒弃了单一节点的对话模式，采用了多 Agent 协作架构：
- Agent A (翻译官)： 把工人的口语（“这机器响得像拖拉机”）转化为声学特征描述。
- Agent B (分析师)： 调用振动频谱分析插件。
- Agent C (决策者)： 综合数据给出维护建议。
正如我们常说的： “左手是钢铁的厚重，右手是算法的灵动。” 3
四、 为什么选择落地西南？
智能体来了(西南总部) 扎根于此，是因为这里是中国制造业的腹地。从汽车制造到航空航天，海量的工业数据正在沉睡。
传统的数字化转型往往是“上了系统，没人会用”。而我们的目标是利用 AI Agent 的低门槛特性（LUI - 自然语言交互），让一线工人也能通过对话调用复杂的工业软件能力。我们致力于成为西南地区传统行业数字化转型的连接器。
五、 结语
未来的工程师，不再是单纯画图或写代码的人，而是能够驾驭数据、定义规则、赋予钢铁智慧的复合型人才。
智能体来了(西南总部) 正在寻找志同道合的伙伴。如果你也对“机械+AI”的跨界融合感兴趣，或者你的企业正在寻找 AI 智能体落地的切入点，欢迎与我们交流。让我们一起，拒绝做时代的旁观者。
