如何构建 AI 原生钢厂
建的不是一个平台，而是一套分工：通用 Agent 平台能承载什么，钢厂必须自建什么，按什么顺序建。
架构图回答的是「AI 原生钢厂应该长什么样」。这一页回答另一个问题：从今天的钢厂出发，怎么一步步把它建出来。
先说结论：要建的不是一个新平台，而是一套分工。通用 Agent 平台已经能承载相当一部分能力，钢厂真正要自己建的，是让智能「可执行」的那部分。
三条原则
- AIP 平台无关。 AIP 是整套架构的治理枢纽，决定一个 Action 能不能进入生产系统。它应当是钢厂自有的核心资产，不绑定任何一家 Agent 平台；换平台、加平台，都不影响准入规则和审计记录。
- 行动层与运行时复用通用平台。 多智能体编排、会话与记忆、工具调用、链路追踪，是所有行业共用的能力。通用 Agent 平台已经做得很成熟，没有必要重造。
- 行业侧必须自建。 DLA 本体、计算子域的模型契约、执行准入、治理智能体，回答的是钢铁「工业可执行性」的问题：这炉钢现在能不能这样做、谁批准、出了事怎么追。通用平台不会替某个行业回答这些问题。
逐层：复用什么，自建什么
| 层 | 这一层要什么 | 通用 Agent 平台可承载 | 必须行业自建 |
|---|---|---|---|
| 行动 | 业务智能体组队协作，关键节点由岗位人员入回路 | 多智能体编排、角色分工、A2A 协作、人在回路节点、Skill 管理 | 人类代理智能体的岗位身份与权限模型 |
| 治理 | 把业务请求变成受控执行：任务规范、寻址、编排、准入、审计 | 运行时骨架（工作流 / ReAct、断点恢复、异步执行）、工具调用前的钩子、Agent 身份与鉴权、调用链追踪与审计日志 | 执行准入五项检查、签批参数快照与「批准 = 下发」比对、治理智能体、回退与补偿 |
| 认知 | 形成方案并做确定性计算 | 大模型接入与评测、知识检索、通用本体建模组件（对象 / 关系 / 动作类型） | 钢铁 DLA（尤其 L 孪生的硬约束与模型适用条件），机理、仿真、优化模型及其模型契约 |
| 现实 | 让物理生产现实进入智能系统 | MCP 工具封装与注册 | 存量 PLC / DCS / MES / LIMS 的语义化封装、事件、指令转译、底层物理兜底，OT 网络隔离下的现场部署 |
| 总线 | 规定每种交互走哪条路 | MCP、A2A 协议与 SDK | MOB 的类型化 DLA 查询 / 校验接口，MAB 的业务请求受理与回执 |
判断一项能力该复用还是自建，有一个简单判据：凡是和「钢」无关的，优先复用；凡是要回答「这一炉现在能不能这样做」的，必须自建。 自建部分的逐项清单见 能力缺口。
三份公开参照
下面三份公开资料分别代表三种类型：企业智能化方法论、开源 Agent 框架、云上 Agent 治理平台。卡片只列公开资料写明的能力，以及它对应本站哪一层；不做评价，也不构成选型建议。
认知层也有可参照的通用组件。例如 PolarDB 本体构建模块 管理对象类型、链接类型与动作类型，形态上接近 DLA 的 D 与 A；但 L 孪生要求的硬约束与模型适用条件，仍要行业自己建。
方法论与四层的对照
DIMAK 工程体系 提出的 H 型双塔，可以这样与本站四层对照：
| H 型双塔 | 它负责什么 | 对应本站 |
|---|---|---|
| 智能塔 | 理解目标、分析变化、比较方案、组织任务 | 认知 + 行动 |
| 现网塔（IT / OT） | 提供权威业务事实、校验并执行操作、记录正式结果 | 现实（DAS） |
| 中间的横向连接 | 贯通数据、知识、权限、指令和结果 | AIP 的一部分 + 四条总线 |
本表是本站的对照解读，不是原作者的表述。
本站把中间这一横单独做成治理层（AIP）：数据和指令流过时做准入、留痕，必要时拦下。方法论里有两条要求：知识须「来源明确、版本有效、适用范围清晰」，可能影响生产的变更须经评测、业务确认和受控发布。在本站，它们分别落在 L 孪生 的模型适用条件和 执行准入 的版本检查上。
平台无关的 AIP：四件套
AIP 不必一次建成完整的「网关」。先把下面四件做出来，挂到任何一家通用平台上都能工作：
| 件 | 做什么 | 挂到通用平台的哪里 |
|---|---|---|
| Action 注册表 | 每一类工业 Action 的类型、参数域、前置 / 后置条件、签批岗位 | 智能体可调用的工具清单由它生成，未注册的 Action 不暴露给智能体 |
| 准入引擎 | 放行前逐项检查权限、时效、互斥、版本、现场工况 | 运行时的工具调用前钩子，或统一的工具网关 |
| 审计库 | 签批身份、参数快照及其哈希、计算结果 ID 与模型版本、结论与理由，不可篡改 | 准入引擎放行或驳回时同步写入，与平台自带的调用链日志互相对账 |
| 治理智能体 | 检察官取证、法官判定、警察执行约束，由事件触发 | 以普通智能体的形式运行在平台上，经 A2A 接收治理事件、经 MOB 读 DLA |
Action 注册表的一份完整示例见 产销研 Action 目录；准入五项的含义见 治理 · AIP 驾驭层；签批快照见 签批参数快照。
分阶段路线
以一个品类起步，按「只读 → 受控写入 → 闭环 → 扩品类」推进。下表以轴承钢棒材为首个品类举例，周期与指标均为示意：
分阶段路线：写权限逐步放开
教学示意0–1 月
0 对象与动作建模
状态机 · Action · 授权矩阵
1–3 月
1 只读 + 草稿
写操作仍由人在原系统执行
3–6 月
2 受控 IT 写入
经 AIP 准入写草稿区
6–12 月
3 质检回流闭环
检验事件驱动版本回写
12 月以后
4 扩品类
高度定制的品类最后进入
0–1 月
0 对象与动作建模
状态机 · Action · 授权矩阵
1–3 月
1 只读 + 草稿
写操作仍由人在原系统执行
3–6 月
2 受控 IT 写入
经 AIP 准入写草稿区
6–12 月
3 质检回流闭环
检验事件驱动版本回写
12 月以后
4 扩品类
高度定制的品类最后进入
| 阶段 | 周期（示意） | 范围 | 退出标准 |
|---|---|---|---|
| 0 对象与动作建模 | 0–1 月 | 定义九类对象状态机、十类 Action、岗位授权矩阵；选定一个规格族 | 业务、质量、工艺三方签字确认 |
| 1 只读 + 草稿 | 1–3 月 | 最小 DLA（牌号、标准、协议、控制要点、工艺卡及其版本）；计算服务（等价牌号、匹配度、库存可满足查询）；AIP 只做审计与签批快照；写操作仍由人在原系统里执行 | 询单首次答复周期明显缩短；协议差异项检出率可度量 |
| 2 受控 IT 写入 | 3–6 月 | 经 AIP 准入写 ERP、协议系统、制造执行系统草稿区；检察官与法官上线（E1–E3）；性能预测模型带适用域契约 | 零重复录单、零错版本下发；签批全量可追溯 |
| 3 质检回流闭环 | 6–12 月 | 统计过程控制与检验事件（E4、E5）驱动不符项与控制要点版本回写；过程控制设定值只做「建议 + 底层限幅」，由警察智能体转译 | 同类不符复发率下降；试制次数下降 |
| 4 扩品类 | 12 月以后 | 齿轮钢、弹簧钢等；高度定制的品类最后进入 | DLA 子图复用率 |
E1–E5 的含义见 从流程草图到可执行 的「六类治理事件」。
怎样评估一个 Agent 平台
与其比较功能清单，不如拿同一条任务链去跑。建议用产销研里准入最严的一步，也就是工艺卡签发，做对照试验，逐步记录平台原生支持到哪里、哪里需要自建：
- 资产登记：工艺卡智能体、下发工具、相关模型，能否登记为有版本的受管资产？
- 身份与凭证：智能体有没有独立身份？调用制造执行系统的凭证，是否与智能体和岗位绑定？
- 工具调用：下发前能否插入准入检查？检查不过、甚至检查本身出错时，能否可靠地拒绝？
- 人工干预：岗位签批能否挂在调用之前？签批时看到的参数能否被快照？
- 发布与回滚：下发失败或被驳回后，能否回到上一个有效版本？
- 审计取证：事后能否从一条记录回溯到签批人、参数快照、模型版本和执行回执？
每一步只有三种结论：原生支持、可通过扩展点实现、需要平台外自建。第三种越多，越说明那部分应该放进平台无关的 AIP。
出处《AI 原生钢厂：架构探索与功能设计》，《冶金自动化》第 50 卷第 4 期，第 18–30 页（特邀综述），2026-07来源与出处 →
出处《AI 原生钢厂 · 行业大会稿（参考架构页、产销研落地页）》，行业大会报告稿，2026-09来源与出处 →
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