回看 前述温度传感器的例子；通过标定各种场景；搜集的不同温度数据变化；结合温度的物理规律界定，我们可以“打造”一位温度变化相关知识的专家智能体；

回看 前述旋转信号采集的例子；我们也可以“打造”一位数据分析的专家智能体；只要场景类似，这个AI智能体既可以应用在雷达、声纳；也可以用在机械旋转信号捕捉；

回看 前述DCMA（变频器健康专家）的例子；我们也可以从驱动信号捕捉的角度，不但可以预判装置的健康度，还可以关联被驱动的旋转电机状态。

若我们把温度专家智能体与数据分析专家智能体和DCMA结合起来；是不是就可以建立一个分析轴承烧蚀失效、预判的专家智能体？（通过测温、监控电信号、比对振动信号特征，结合旋转就能判断轴承的问题。）

这些例子背后，很重要的一点是：各部智能体，全部都要遵从物理规律（定律）。有安全边界。（这点与语言类AI模型有所不同。）

需要说的是，这种各类专家AI智能体组合的智能体，在局部的、限定的简单应用场景下是没问题，训练（包括有偿共享取得）费用比较低。也比较容易实现的。

但是，在多因素、多输入、涉及工业宏观控制管理场景下，这种组合的智能体就容易发生决策“困难”的状况。导致输出执行“无所适从”。

如同我们请“项目”相关各领域专家决策方案，常常遇到他们各自强调本领域的重要性；尤其遇到同类领域的专家、意见出现分歧，导致更难做出决策；

这就是由各类专家AI智能体组合的AI控制智能体容易导致决策犹豫，遇到特殊场景需要人工介入的根本问题。

在这个人工介入过程中，对操作者（使用者）的要求不是更低了，反而是更高了。需要操作者能根据场景目标迅速做出决策，介入执行；

也要求AI能记录该场景下，对应的人工介入数据、控制的结果（效果），为下一轮的学习、“进化”提供可用资源；在这个阶段尤其强调“人机共控”。

在这点上，与语言类AI大模型（包括编程语言）的AI Agent是非常类似的。

语言类AI Agent （包括 西门子即将推出的，集成于TIA博途、运行在Xcelerator 云平台上的 《Eigen Engineering Agent》 ）它会拆解任务，分配给数个AI Agent分别调用工具，相互制约、多轮验证，检查、“博弈”；最终优选输出结果。

你能看得出，这需要运行时间，需要消耗Token（词元）；

你也能想象得到，既然针对一个提交，AI Agent需要分解任务，那么提交已明确分配好的任务，是不是更好？

同样的道理，针对Eigen Engineering Agent 使用者，不是要求更低了，反而是更高了！只有对项目细节熟知，编程经验丰富，知道自己想要什么结果的使用者，才能高效的使用这些AI Agent。

这样说来，我们能“推理”出，一个公司相关项目的语言编程类AI Agent，一定会总结出一个提交“脚本”，把AI Agent要完成的任务，分配得“明明白白”。

对于工业控制AI Agent智能体，上述这种方式，明显是有欠缺的。受算力制约的响应速度，偶发的多智能体决策的犹豫。

为解决这种问题，最好的方法是建立端到端大模型智能体。

所谓“端到端”AI大模型智能体，它是一个相关输入项（传感器）、输出项（执行器）集大全的、单一的AI大模型智能体；可以认为它自身就是个能掌控全局，全能“权威”专家。它会“有所放弃”的决策；根据不同的场景要求，决策优先执行的输出。

不仅仅是预警，而且在遇到极端（未知事件）、极小概率事件时，能够利用比人工更快的响应速度，把可能的人、财、物损失降到最低。

理论上，“端到端”AI大模型智能体不会遇到决策犹豫问题。直接输出执行，使用起来就会感到控制过程很“丝滑”；减少了人工干预的可能性。毫无疑问，这种智能体需要积累庞大的、多方位的有效数据，再进行训练。自然训练费用必然会很高。

在当前工业控制领域，有效数据缺乏的情况下，要想AI智能体落地，恐怕专家系统AI智能体组合模式反而要先行一步。使之从局部扩展到全局。

由此历程看来，在工业领域中，因数据的不完整性，想一步走到“端到端”的大模型控制系统看来是不太现实的。我觉得：两步走则落地比较现实。

这里的重点就是要多方位收集、标定、积累有效数据。为进化打下基础。