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进行中
多智能体协同的精密电机测试全流程自动化
融合 MCP 工具调用、记忆与技能编排的多智能体系统，将高度依赖人工经验的电机测调判定升级为定量自动化决策
多智能体 工业智能决策 知识自动化 精密电机
项目概述
传统电机测调的合格判定强依赖个体经验，跨时间、跨人员结论存在主观性；仅保留关键标量与局部截图，连续暂态波形未被存储，瞬态信息流失。
研究目标
1
多模态测试数据的强解析与特征指标提取
2
专家经验固化与动态记忆演进
3
高精度定量决策与自动化报告生成
研究方法
多智能体协同框架（意图智能路由、跨模态解析、多工具智能调配），以 MCP 工具调用、Memory、Skills、Hooks 组织诊断流程，沉淀与评测回流前端持续提升准确率。
技术路线：这件事是怎么做的
- 1
测调流程数字化
把"感知采集 → 报告形成 → 合格判定 → 回路调试"的人工流程拆解为可编排的智能体任务图，连续暂态波形全量留存，消灭"截图 + 标量"的信息流失。
- 2
多智能体协同框架
意图智能路由、跨模态强解析、多工具智能调配三类智能体分工协作；以 MCP 工具调用、Memory 记忆、Skills 能力、Hooks 约束组织诊断流程。
- 3
专家经验固化与回流
老师傅的判定经验固化为可复用规则与记忆；每次判定结果沉淀评测并回流前端，准确率持续爬坡。
方法与结果图解
研究成果
合格判定准确率达 99.8%，判定效率较人工提升 73%（人天对比）
连续暂态波形全量留存，终结“截图+标量”式的瞬态信息流失
量化分析报告自动生成，判定结论逐条可追溯，消除跨人员判定的主观漂移
专家经验固化为可复用记忆与规则，评测回流驱动准确率持续爬坡
适合谁 · 合作入口
想做多智能体系统与知识自动化的同学；测试/检测环节依赖老师傅经验的制造企业。