Zhejiang Province Issues the "Guidelines for the Construction of Industrial Agent Platforms (Trial)": Comprising Four Major Modules—Infrastructure, Core Engine, Agent Construction, and Application Interaction

为贯彻党中央、国务院决策部署，落实《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》《“人工智能+制造”专项行动实施意见》《浙江省制造业数字化转型行动方案》有关要求，加快我省工业智能体平台建设，推进人工智能技术在制造业深度融合应用，特制定本指南。

一、总体要求

以信息化与工业化深度融合为主线，以数据要素为核心驱动，以人工智能技术为关键支撑，以场景牵引为重要抓手，坚持“技术赋能、生产提效、场景牵引、产业升级”，推进构建技术先进、自主协同、安全可靠、开放共享、生态共建的工业智能体平台，提供一站式的AI赋能服务，降低中小企业智能体应用门槛，开发、部署并运营具备感知、记忆、决策、交互、执行自主闭环能力的工业智能体，支撑从自动化向智能化生产跃迁。

二、平台定义

三、建设内容

（一）总体架构

工业智能体平台主要包含基础设施、核心引擎、智能体构建、应用交互四大核心模块。

平台提供算力、模型、存储等基础支撑能力；以工业大模型为底座，融合工业机理与领域知识，具备数据治理、本体构建、知识学习、模型训练、模型交互等核心能力；支持用户定制化开发、管理智能体；支撑构建全业务场景应用；集成安全保障、标准规范、人才培育体系，实现工业场景下感知、记忆、决策、交互、执行全流程闭环。

平台应构建高可靠、弹性扩展的基础支撑环境，为平台算力供给、数据治理、物联接入与模型运行提供基础保障，满足工业场景下高并发、低时延的业务需求。构建算力资源池，建设异构算力集群，整合多元算力资源，搭建弹性算力调度系统，支持大模型训练与推理，保障算力按需分配与动态扩缩容。支持分布式数据存储，构建涵盖时序数据库、图数据库、对象存储、关系型数据库等的分布式存储体系，实现海量工业数据的持久化存储、高效读写与容灾备份。具备物联网接入能力，部署工业物联网网关与协议转换模块，支持主流工业协议，实现生产设备、传感器及各类工控系统的泛在连接与数据采集。支持边缘计算，可支持在生产现场就近开展数据预处理、实时分析与指令下发，降低云端传输压力，提升工业场景响应速度与可靠性。构建可信计算环境，实现基础设施的可信启动与动态度量，为模型服务提供全程可控的可信运行环境。构建基础大模型基座，接入或部署适配工业场景的基础大模型，形成平台智能能力基座，为工业智能体开发及应用提供模型支撑。

（三）核心引擎

平台应搭建数据治理、数据集成与本体驱动的核心能力引擎，配备深度适配工业领域的高效能模型能力，支持数据驱动、模型赋能、应用牵引的模数共振闭环迭代。

1.数据处理

具备数据采集与清洗能力，可采集归集多源数据，构建自动化清洗流程，支持工业数据去重、补全、降噪、格式标准化等，能持续提升数据质量。实现数据标注，提供开发可视化标注工具，支持工业数据的人工与半自动标注，能为模型训练提供高质量数据集。支持数据合成，可利用生成式技术合成工业场景下的稀缺数据，扩充数据集规模。

2.数据集成

具备元数据扫描能力，支持自动采集各业务系统、设备的元数据信息，构建数据目录与血缘关系，实现数据资产可视化管理。实现多模态融合，可整合业务报表等结构化数据、设备日志等半结构化数据、图像语音等非结构化数据，支持形成统一数据视图。支持数据虚拟接入，可通过数据虚拟化技术，实现跨系统、跨设备的数据联邦查询，无需物理迁移即可实现数据互联互通。

3.本体引擎

支持本体构建，可基于工业领域知识构建领域本体模型，定义实体、属性与关系。可维护本体间的层级、关联与约束规则，支持知识推理与图谱检索，实现关系管理。支持技能封装与复用，可将工业机理模型与AI模型封装为智能技能，形成标准化、可复用的智能技能组件，为上层智能体构建、多智能体协同提供可靠的服务调用能力。

4.知识学习

沉淀工业物理机理、生产工艺及设备原理等专业知识，形成可复用、调优的工业机理模型库。支持构建工业知识图谱，覆盖工业机理模型与生产运行数据，关联设备、工艺、物料等核心要素，实现语义推理与知识检索。支持多模态工业知识查询，能融合语义检索、向量检索与图检索技术，实现跨模态数据的精准查询。

5.训练调优

具备模型微调能力，提供低代码微调工具，支持基于工业数据与工业机理对基础大模型进行领域适配，有效提升模型在特定场景下的应用效果。支持强化学习训练，能针对生产调度、资源优化等决策类场景，构建强化学习环境，实现工业智能体的自主迭代优化。支持检索增强，能将知识检索与大模型生成能力结合，通过检索外部知识库提升生成内容的准确性与专业性。

6.模型交互

具备模型管理能力，支持模型版本控制、生命周期管理与性能监控，支持模型全流程可视化管理。支持模型运行参数动态调整与计算资源动态分配，保障模型稳定运行。支持模型协同，可实现多模型间的任务调度、信息融合与协作统一，支持复杂业务场景下的多模型协作。

（四）智能体构建

平台应提供模块化、可扩展的智能体开发与协同能力，支持快速构建面向不同工业场景的专用智能体，实现工业智能体全生命周期管理，并赋能其高效协作。

1.模块化开发与管理

构建工作流引擎，提供可视化拖拽式设计工具，支持业务流程与大模型推理链路的混合编排，实现从数据处理到决策执行的自动化闭环。支持组件管理，封装故障预测、质量检测等可复用的工业智能组件，形成组件库。提供插件工具，支持第三方工具、算法及自定义模型的接入与集成。支持测试验证，提供场景化测试环境与自动化测试工具，保障智能体上线前的高可用性与安全性。支持配置管理，实现智能体参数、权限、资源的统一配置与分发。常态化迭代更新，建立智能体版本迭代机制，支持功能更新、性能优化与问题修复。

2.定制化应用

具备满足不同业务需求的智能体定制化适配能力。依托平台提供的模型训练、推理部署、迭代优化等多维度基础能力，支持企业根据自身业务需求与行业特性，灵活开展智能体定制化应用场景构建。支持工业协议解析、API集成与MCP接入，依托标准化协议实现工业智能体与业务系统、现场设备的统一对接，降低系统集成门槛。支持智能体按需调用工具，实现与生产设备、工业软件、工业机器人的高效对接。具备灵活部署能力，同时支持公有云、私有云、混合云及边缘端等多种部署方式，满足不同企业对数据安全与资源调度的差异化需求。

3.多智能体协同

支持个性化创建多智能体协同模式与交互机制，规范协作流程。支持任务分解，具备任务规划与编排能力，支持复杂业务目标转化为子任务流，分配给不同智能体执行。具备运行管理能力，能监控多智能体运行状态，实现任务负载均衡、异常容错及冲突消解。支持记忆共享，能构建多智能体共享记忆库，实现跨智能体的知识、经验与任务状态的互通。

（五）应用交互

平台应面向工业全价值链，打造场景化智能应用与统一交互入口，提升业务效率与决策水平。支持构建研发设计智能体，具备行业预测、产品设计、工艺仿真等能力，辅助研发人员缩短产品研发周期、优化设计方案。支持构建生产制造智能体，具备工序协同、任务调度、能耗管控、自动排产等能力，提升生产效率、降低能耗与成本。支持构建经营管理智能体，具备行业分析、经营报表、供应链优化、决策支持等能力，为企业经营决策提供数据驱动的智能建议。支持构建客户服务智能体，具备智能问答、技术支持、精准营销等能力，能自动处理服务请求，提升客户满意度与品牌粘性。支持构建产业协同智能体，打通产业链上下游信息壁垒，支持跨企业供需对接、产能共享与物流协同，推动供应链协同，促进产业集群内的知识、技术标准互通，赋能“415X”先进制造业集群培育。提供统一交互界面，构建可视化、轻量化的交互门户，支持PC端、移动端、工业大屏等多终端访问，实现工业智能体的统一管理、任务分发与结果展示。 四、保障体系

构建基础安全保障体系，具备入侵检测、漏洞扫描、加密传输、存储脱敏、访问控制、代码检测、供应链管控等基础安全防护能力，实现平台数据、模型与应用安全可靠运行，有效保障平台网络和数据安全。针对工业场景，完善日志审计、异常行为监测，建立访问审计与应急响应机制，防范业务中断与操作风险。建立智能体生产级安全机制，健全多级校验、指令审计与异常熔断能力，强化“决策—执行”闭环的风险防控，兼顾平台自主可控要求，切实保障智能体运行安全。建立面向平台建设、运营的标准规范体系，制定平台技术标准、业务标准与管理标准，能有效保障平台的兼容性与合规性。建立适应平台发展的人才培育体系，分层分类涵盖平台建设运维、数据处理、本体构建、模型训练调优、智能体开发、应用交互等岗位，开展技能培训与认证。建立产学研用协同机制，联合高校、科研机构与企业，培养复合型工业智能人才。

来源：浙江经信 | 产业数字化推进处

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