Next Digitwin Ops Copilot Agent

本目录是 Next Digitwin 本赛段的智能体提交包。它是一个前端优先、基于本地 demo 数据的工业数字孪生智能体原型，用于演示运维人员如何通过自然语言完成设备定位、异常高亮、趋势查看、事件统计、状态解释、事故回放和审计追踪。

该原型刻意与生产代码隔离：不新增后端、数据库、Docker、MQTT、OPC UA、真实 LLM Provider 或外部集成代码。

演示链路

运维人员输入
-> 确定性 intent 路由
-> Skill 工作流
-> 本地孪生数据查询
-> AgentResponse / SceneAction 输出
-> 契约验证
-> 6 步审计链

核心能力：

• locate_asset：定位指定资产，并生成 3D 场景聚焦/高亮动作。
• highlight_anomalies：查询活跃告警，批量高亮异常设备。
• query_trend：解析资产测点，返回 trend_chart widget。
• count_events：统计告警次数，返回 event_table widget。
• explain_status：带 point/event/document 引用解释设备状态；证据不足时降级。
• line_overview：生成产线级风险摘要和异常设备高亮。
• replay_review：跳转事故 replay snapshot，并返回 set_replay_time。
• audit_trace：重建上一次智能体操作的完整审计链。

运行方式

从仓库根目录执行：

cd opc/agent-runtime
npm run demo
npm run eval
npm run interactive

runtime 只使用 Node.js 内置能力，不需要安装额外依赖。

自动评测预期结果：

Summary: 11/11 passed

交互 Demo

运行 npm run interactive 后，可以直接输入自然语言，也可以输入 :demo 执行完整脚本：

:demo
查看 pump_01
高亮当前异常设备
查看 pump_01 过去24小时温度趋势
今天出了几次报警？
pump_01 状态怎么样？
pump_02 状态怎么样？
产线 A 运行情况如何？
回放 evt_001
刚才 AI 做了什么？

每次响应会打印：

• 识别到的 intent 和 Skill
• answer 文本
• 已验证的 SceneAction
• widget 契约
• evidence references
• audit steps
• response/audit 验证结果

提交文件

• agent.yaml：agent 清单、入口命令、Skills 和评测标准。
• SUBMISSION.md：面向评审的提交说明和 demo 脚本。
• spec.md：上一赛段产品/spec 材料。
• skills/：智能体使用的 Skill 契约。
• agent-runtime/：可运行的本地 runtime 与 eval 用例。

边界

本提交包证明的是智能体交互模型和产品价值，不是生产后端集成