zhiyan-evolviq

# 智衍 · AI-Native 工业智能体平台 > **全球首个开源、AI-native 工业智能体平台** — 20 个预建智能体，涵盖 L2（车间协议）到 L4（企业决策智能），适用于电子制造和半导体行业。 [](LICENSE) [](https://www.python.org/) [](https://fastapi.tiangolo.com/) [](https://github.com/iduyuhe/zhiyan-evolviq/actions/workflows/ci.yml) [](https://github.com/iduyuhe/zhiyan-evolviq) [](https://github.com/iduyuhe/zhiyan-evolviq) [](RELEASE_NOTES.md) > 🏷 **最新版本：[v20.5 — 生产数据层 (P1) + 多租户 & 实时知识图谱 (P2)](RELEASE_NOTES.md)** (2026-07-25) · 20 个智能体 · 记忆 (P0) + 自学习 (P1) + 自进化 (P2) + 生产数据层闭环 > > 📖 **用户指南**: [docs/GUIDE.md](docs/GUIDE.md) · [中文指南](docs/GUIDE.zh.md) --- ## ✨ 功能特点 - **20 个工业智能体**: 预建的自主智能体，适用于供应链、研发、制造、质量和企业决策 - **65 个 MCP 工具**: 通过模型上下文协议（HTTP + stdio 双重传输）实现标准化的工具联邦 - **4 个工业协议网关**: Modbus、MQTT、OPC-UA、IPC-CFX — 真实或模拟模式 - **多智能体编排**: 8 个预设协作模板（NPI / OEE / 质量 / 能耗 / ECO ...）— 自动目标分解、并行智能体执行和跨智能体洞察聚合 - **跨智能体知识图谱**: Neo4j 支持的语义网络，带有自动内存回落 - **经验记忆与回忆 (P0)**: 每个智能体执行 + 多智能体编排都会写回跨智能体洞察（`Insight` 节点）；智能体通过 `BaseAgent.recall(goal)` / `/kg/recall` 回忆相关历史 — 记忆循环闭环 - **持久影响与审计**: 指标（自主率、时间节省）和审计日志通过 SQLite 回落重启 — 基于真实历史的效果驱动调优，而非从零开始 - **授权引擎**: 每个智能体的置信度阈值、每日自主限制和审批边界 — 实时 AI 行为护栏 - **优雅降级**: 每个外部依赖（PostgreSQL、Neo4j、OPC-UA 服务器、AMQP 消息代理）自动降级为本地替代方案 — 绝不会阻塞启动或执行 - **多租户**: 基于行级 `tenant_id` 的隔离，带有 API-Key 认证（`X-Tenant-Key` 头部） - **效果驱动的策略调优**: 实时调整旋钮（置信度阈值、每日限制），带有审计轨迹 - **自学习循环 (P1)**: 人工审批/拒绝在干预中心自动反馈给智能体的偏好/禁止记忆；策略调优器自动调整护栏（可一键回滚） — 系统从经验中学习，而非简单执行 - **自进化循环 (P2)**: LLM 重放人工拒绝的案例，提出修订后的智能体系统建议 — 版本化、人工审批（绝不会自动应用），带有热交换和一键回滚；此外还有 RAG 知识自更新（验证事实插入知识图谱）和在线偏好学习（滚动审批率信号） - **生产数据层 (P1)**: 统一的 `DataSource` 总线连接 MES / ERP / PLM / WMS（配置驱动的 REST 连接器，环境注入）以及时序存储（内存环形缓冲区 + 可选 InfluxDB）— 智能体自动切换种子→实时数据，关闭之前的网关/种子断开。每个连接器都优雅降级（无源 = 安全回落到种子） - **实时知识图谱与多租户数据 (P2)**: 知识图谱从 `DataSource` 总线摄取实时数据（周期性同步，绝不会重写业务数字）；每个租户都可以配置自己的 MES/ERP/WMS/时序连接，通过 `GET/POST/DELETE /data-sources` （持久化，重启后恢复） - **Apache-2.0 许可**: 完全开源，无供应商锁定 --- ## 🧩 智能体阵容（20 个智能体） ### 车间运营（11 个智能体） | 智能体 | 领域 | 核心能力 | |-------|--------|----------------| | `supply_chain` | 供应链 | 物料配料、短缺警报、替代采购 | | `pm_maintenance` | 设备 | 预测性维护、健康评分、备件生命周期 | | `yield_analysis` | 良率 | 芯片良率趋势分析、缺陷分类、根本原因 | | `quality_trace` | 质量 | 端到端追溯：投诉→批次→工艺→设备 | | `dfm_check` | DFM | PCB/PCBA 设计规则检查（焊盘、轨迹宽度、焊料遮蔽） | | `bom_selector` | BOM | 元件选择、引脚到引脚替代、EOL 警报 | | `oee_optimizer` | OEE | 设备综合效率、六大损失分析 | | `eco_change` | ECO | 工程变更影响分析（BOM/WIP/库存） | | `smt_changeover` | SMT | 换线优化、SMED、送料器预配置 | | `aoi_judge` | AOI | 自动光学检查误报过滤、阈值优化 | | `ipc_standard` | IPC 标准 | IPC-A-610 缺陷判定、Class 1/2/3 分级 | ### 企业决策大脑（9 个智能体） | 智能体 | 领域 | 核心能力 | |-------|--------|----------------| | `aps_scheduler` | 调度 | 生产调度、产能规划、CTP 提交 | | `energy_carbon` | 能耗与 ESG | 能耗监测、碳足迹、绿色比率、ESG 合规 | | `cost_analysis` | 成本 | 单位成本分解（BOM/劳动力/设备/能耗/报废）、成本降低 | | `demand_order` | 需求与订单 | S&OP 需求 vs 预订、积压风险、供应再平衡 | | `wms_logistics` | 仓库与物流 | 库存健康、周转率、安全库存自动补货 | | `compliance_q` | 质量合规 | ISO 认证跟踪、审计发现、RoHS/REACH、自动 CAPA | | `executive_cockpit` | 执行仪表盘 | KPI 仪表盘、预算执行、生产输出 vs 计划 | | `rd_npi` | 研发 NPI | NPI 项目生命周期、里程碑跟踪、风险识别 | | `procurement_manage` | 采购 | 供应商记分卡（交付/质量/成本/合规）、合同管理 | --- ## 🎼 多智能体编排（V1.5） > **从“20 个孤立工具”到“一支协作团队”**：单一目标（如 *"提高 OEE"）自动触发 5 个智能体（OEE + 换线 + 维护 + 良率 + 能耗）并行工作，然后将跨领域洞察聚合为一份报告。 **8 个预设协作模板**开箱即用 — 只需描述目标，平台选择合适的团队： | 模板 | 触发词 | 涉及智能体 | |----------|---------------|-----------------| | **NPI 全评估** | npi, 新品导入, 量产放行, 试产 | dfm_check + bom_selector + rd_npi + smt_changeover + cost_analysis | | **物料配送** | 齐套, 缺料, 交期, 未交付 | supply_chain + demand_order + aps_scheduler + wms_logistics + procurement_manage | | **OEE 提升** | oee, 产线效率, 六大损失 | oee_optimizer + smt_changeover + pm_maintenance + yield_analysis + energy_carbon | | **能耗与碳排放** | 能耗, 碳排放, 双碳, 绿电 | energy_carbon + oee_optimizer + cost_analysis + compliance_q | | **质量/投诉 RCA** | 客诉, 投诉, 退货, 不良批次 | quality_trace + yield_analysis + compliance_q + ipc_standard + executive_cockpit | | **执行仪表盘** | 经营, 驾驶舱, kpi, 月报, 利润 | executive_cockpit + cost_analysis + demand_order + aps_scheduler + compliance_q | | **ECO 影响分析** | eco, ecn, 工程变更, 物料切换 | eco_change + bom_selector + dfm_check + aps_scheduler + compliance_q | | **设备故障 RCA** | 故障, 停机, 维修, 设备异常 | pm_maintenance + yield_analysis + quality_trace + aoi_judge | **三层分解**（弹性回落）： 1. **预设模板** — 8 个最常见场景，无 LLM 成本 2. **LLM 增强** — 适用于复杂长表单目标，LLM 选择团队 3. **关键词聚合** — 始终可用的基于规则的回落 ```bash # 快速体验（本地 Python） curl -X POST http://localhost:8000/sessions/multi-agent \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"goal": "新产品导入评估"}' # 返回：{ session_id, plan: { sub_tasks: [...], rationale: "..." } } curl -X POST http://localhost:8000/sessions/{session_id}/approve-multi \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"approved": true}' # 返回：{ report: { summary, cross_findings, key_metrics, priority_actions, ... } } ``` 查看 [`docs/MULTI_AGENT_ORCHESTRATION.md`](docs/MULTI_AGENT_ORCHESTRATION.md) 以获取完整设计。 --- ## 🚀 快速开始 ### 选项 1：本地 Python（最简单，自动降级） ```bash python -m venv .venv && source .venv/bin/activate pip install -e ".[dev]" cp .env.example .env # 至少填写您的 LLM_API_KEY python -m src.runtime.main # 打开 http://localhost:8000/docs ``` 无需 PostgreSQL 或 Neo4j — 平台运行在 **SQLite + 内存图谱 + 模拟网关** 上；设置 `ZHIYAN_DEMO_DATA=1` 以获取演示数据。 ### 选项 2：Docker（完整栈，带 PG + Neo4j + 前端） ```bash cp .env.example .env # 填写您的 LLM_API_KEY docker compose up -d # 前端：http://localhost:8080 API：http://localhost:8000 ``` --- ## 🏗 架构  ### 实时控制台  **关键设计原则：** - **默认确定性**：所有智能体分析运行在种子/生产数据上，无 LLM 幻觉 - **事实是事实**：每个数字和操作都可追溯、审计和验证 - **优雅降级**：每个依赖都可以独立失败 — 平台保持运行 - **MCP 标准**：所有 65 个工具通过模型上下文协议（HTTP + stdio）暴露 --- ## 📚 文档与社区 - 🗺 路线图： [ROADMAP.md](ROADMAP.md) - 🔒 安全： [SECURITY.md](SECURITY.md) - 📝 更新日志： [CHANGELOG.md](CHANGELOG.md) - 🏷 版本说明： [RELEASE_NOTES.md](RELEASE_NOTES.md) - 📖 用户指南： [docs/GUIDE.md](docs/GUIDE.md) · [中文](docs/GUIDE.zh.md) - 📘 应用白皮书： [docs/WHITEPAPER.md](docs/WHITEPAPER.md) - 📗 技术白皮书： [docs/TECHNICAL_WHITEPAPER.md](docs/TECHNICAL_WHITEPAPER.md) - ⚡ 实用性评估： [docs/PRACTICALITY_ASSESSMENT.md](docs/PRACTICALITY_ASSESSMENT.md) - 🌍 全球对齐报告： [docs/GLOBAL_ALIGNMENT_REPORT.md](docs/GLOBAL_ALIGNMENT_REPORT.md) - 🏢 企业应用指南（CIO / 实施）： [docs/ENTERPRISE_GUIDE.zh.md](docs/ENTERPRISE_GUIDE.zh.md) - 🛡 风险与治理白皮书（英文）： [docs/RISK_GOVERNANCE_WHITEPAPER.md](docs/RISK_GOVERNANCE_WHITEPAPER.md) - 🛡 风险与治理白皮书（中文）： [docs/RISK_GOVERNANCE_WHITEPAPER.zh.md](docs/RISK_GOVERNANCE_WHITEPAPER.zh.md) - 📊 数据表与竞争比较： [docs/DATASHEET.md](docs/DATASHEET.md) - 🌐 自定义域名设置指南： [docs/DOMAIN_GUIDE.md](docs/DOMAIN_GUIDE.md) - 🖼 社交预览图片： `og_image.png` （上传到仓库 **设置 → 社交预览**） - 🎬 演示和讲解视频：查看版本资产 / 联系维护人员 ## 🛡 许可 Apache 2.0。查看 [LICENSE](LICENSE)。 *为下一代智能制造而构建。EvolvIQ 是上海杜特科技有限公司的商标。*