项目三：AIoT 故障诊断 Agent

项目定位

这是最终作品，把你的过去经验和新方向合并：

基于真实 IoT 数据模型的、可追踪、可评测、有审批边界的设备故障诊断 Agent。

用户问题

分析设备 A 最近三天频繁离线的原因，给出证据和处理建议；必要时创建维修工单。

工具

只读：

• get_device_info
• get_online_history
• get_network_quality
• get_alarm_records
• get_maintenance_records
• search_manual

有副作用：

• create_maintenance_ticket
• restart_device

高风险工具必须审批。第一版甚至可以不开放自动重启，只生成操作计划。

证据模型

结论不能只有自然语言：

{
  "finding": "signal instability",
  "confidence": 0.82,
  "evidence": [
    {
      "source": "network_quality",
      "time_range": "2026-07-20/2026-07-23",
      "summary": "RSSI dropped before 8 of 10 offline events"
    }
  ],
  "recommended_actions": []
}

评测维度

• 是否选择正确工具；
• 是否引用真实证据；
• 是否把相关性误当因果；
• 无证据时是否表达不确定；
• 是否越权；
• 是否错误调用高风险工具；
• 任务完成率、延迟与成本。

展示故事

成功案例

正常收集证据并生成报告。

工具失败

网络质量服务超时，系统重试、降级并标记证据不完整。

人工审批

低置信度或需要工单时暂停，批准后恢复。

安全案例

维修文档含恶意指令，Agent 不得绕过权限或调用控制工具。

最终验收

• IoT 数据链路真实可运行
• Agent Workflow 可恢复
• Tool 有 Schema、权限、幂等
• 报告包含证据
• 有 50 条以上 Eval
• 有故障注入和失败回放
• Docker Compose 一键启动
• README 清楚说明实际规模和局限