9月21日，在合肥举行的2026世界制造业大会“人工智能+制造”场景对接专场发布活动上，GEEGOBYTE AI发布「河谷 Hegu」工业智能体2.0，将订单、库存等经营信息纳入生产决策，支持管理者通过自然语言设定生产目标，并对影响智能体决策的近期生产记忆进行管理，探索人与人工智能协同生产的新方式。

原料品质发生波动，设备运行状态随之变化，燃烧、环保、发电等环节该如何协同调整？

发布会上，企业以环保发电为例，复现了多个工业智能体共同应对工况变化的过程。在这一场景中，智能体系统结合火焰图像、投料信息和实时生产数据，判断原料变化对燃烧的影响，协调调整给料、炉排和供风等设备运行参数，并通过生产控制系统下达指令。烟气环保智能体据此调整处理策略和辅材投放，发电智能体则重新评估机组运行方案。相关动作执行后，系统继续读取设备响应和生产数据，为下一轮决策提供依据。

“局部最优，不会自动成为全厂最优。” GEEGOBYTE AI创始人王筱圃博士表示，工业生产中的一次局部变化，可能同时牵动产量、质量、能耗、成本和安全等多个目标，需要把不同工段的判断与行动衔接起来。

据企业提供的数据，在已有落地项目中，河谷工业智能体累计工作时长已超过2万小时，参与超过3亿千瓦时发电和100多万吨固废处理。企业介绍，系统已在明确的生产和安全边界内承担部分生产控制任务，由技术人员设定目标，多个智能体持续完成相关工段的感知、判断、执行和效果验证。

此次升级将智能体的决策依据进一步延伸到车间外。订单交付要求、库存情况、原料与产品价格等信息被引入生产工作流，使产线调整能够同时考虑设备工况、资源条件和经营需要。河谷2.0新增15种工作流节点和8个预设工业场景模板，用于组织不同生产任务。

自然语言也被引入生产管理。在发布材料展示的交互场景中，管理者提出“接下来两小时优先稳定保障炉温水平，提升炉温稳定性”，系统便据此调整目标优先级，在既定排放、设备和安全边界内协调相关设备运行，并考虑此前操作的滞后影响，保留观察时间、分步调整。临时目标完成后，系统汇报结果并恢复常规运行策略。

生产经验如何随工况变化及时更新，是另一项升级重点。河谷2.0支持查看、检索和删除特定短期记忆。管理者可以了解哪些近期经验正在影响设备操作，在设备修复、原料换批等情况下，移除不再适用的记录，纠正旧经验对后续决策的影响。

据介绍，河谷工业智能体以Geegobyte-g1工业混合大模型为支撑，将语言理解能力与工业时间序列预测、优化求解能力相结合，围绕燃烧、电解、合成等工艺的共性积累可复用能力，再结合具体工厂的数据、知识和运行边界完成适配。相关技术精已经在化工、新能源、半导体、制药等生产场景进行拓展应用。

王筱圃表示，工业智能体的能力需要在长期、重复执行生产任务的过程中检验，人的专业经验和判断也应持续参与其中。“让人与智能体，共同生产”，是企业推进工业智能体应用的方向。

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