随着工业资产运维从经验驱动走向 AI Agent 自动诊断与协同决策，单纯依赖大模型和零散数据难以准确理解设备结构、故障机理和维修逻辑，因此需要通过本体建模把资产、部件、传感器、告警、故障模式和工单流程沉淀为可推理、可解释、可复用的行业知识体系。
围绕 AssetOpsBench 的场景、轨迹和评测报告组织案例内容，展示工业资产运维任务从问题输入、工具调用到结果评分的完整闭环。
基于 IoT、FMSR、工单、TSFM 和振动诊断等领域 MCP 工具，让智能体在资产查询、故障模式、时序建模和工单处理之间按证据行动。
通过 AssetOpsBench 工业资产运营本体统一资产、传感器、遥测、故障、工单、模型、场景和评测语义，帮助评测结果具备可追溯解释。
工业资产运维任务跨越资产台账、传感器遥测、故障模式、工单记录、时序模型和振动诊断，单轮问答难以覆盖完整操作链路。
AI Agent 如果只依赖大模型生成答案，容易跳过必要工具调用，或在缺少现场证据时补全不存在的资产、传感器、故障原因和维修动作。
不同智能体框架、模型和工具编排方式的输出难以横向比较，需要统一场景、ground truth、轨迹记录和评分口径。
运维专家不仅关心最终答案是否正确，还需要看到 Agent 是否按合理顺序查询数据、验证结果、说明依据并避免幻觉。
时序预测、异常检测、工单生成和振动频谱分析涉及专门工具与运行记录，评测平台需要保留运行证据，便于复评和审计。
工业本体、MCP 工具签名与场景套件需要对齐，否则案例页面只能展示概念，无法形成从领域知识到基准验证的闭环。
| 使用本体前 | 使用本体后 |
|---|---|
| 用零散样例或人工问题测试 Agent，问题来源、数据准备和答案标准不统一。 | 按 AssetOpsBench 场景套件加载 question、manifest 和 groundtruth，用统一 selector 批量运行并形成可复评记录。 |
| 只看最终回复，难以判断 Agent 是否查过资产、传感器、故障模式、模型卡或工单数据。 | 保存 trajectory，将 run_id、scenario_id、工具调用、答案和操作指标写入评测报告，支持回放与重新评分。 |
| 工具调用缺少领域边界，模型可能混用资产台账、FMEA、时序模型和工单概念。 | 以 IoT、FMSR、WO、TSFM、Vibration 等 MCP 服务划分能力边界，并用本体说明对象关系和规则含义。 |
| 评测口径只判断答案像不像，难以覆盖多步任务完成度、数据检索准确性和幻觉风险。 | 结合 static_json 与 LLM-as-Judge 六维 rubric，评价任务完成、数据准确、结果验证、步骤顺序、说明清晰和幻觉控制。 |
| 时序模型和特征实验只停留在 notebook 或临时脚本中，后续 Agent 很难复用。 | 通过 TSFM 工具维护模型卡、特征卡、recipe、run record 和 result index，使预测、异常检测和复评结果可追踪。 |
对齐 AssetOpsBench 的 site、asset 和 asset profile 数据，表达 MAIN 等站点、Chiller、Pump、Compressor、Motor、Fan、AHU 等资产类别，以及资产层级、位置和部件关系。
连接 installed_sensors、measured_sensors、history、latest_reading、sensor_coverage 和 sensor_stats 等工具输出，说明传感器、测量字段、时序记录、覆盖率和质量报告之间的关系。
围绕 FMSR 的 get_failure_modes、generate_failure_modes 和 failure code 数据，将资产类别、失效模式、失效症状、传感器关系和 FMEA 知识统一到可查询语义结构。
覆盖 work order、任务、人工、成本、KPI、状态、优先级和预测性维护触发来源，支撑工单查询、生成、审批、分派、关闭和后续审计。
映射 TSFM 的模型卡、特征卡、recipe、run record、forecast / anomaly result，以及振动数据、FFT、包络谱、轴承频率和 ISO 10816 严重度诊断结果。
把 Scenario、GroundTruth、AgentRun、McpTool、EvaluationReport 和操作指标关联起来，使最终答案、调用顺序、证据来源、评分维度和聚合报告可以被复查。
运维人员需要确认某个站点有哪些资产、资产详情和已安装或实际产生数据的传感器，但这些信息通常分散在台账与遥测记录中。
按照 AssetOpsBench 的 IoT MCP 工具链读取 sites、asset_ids、asset_detail、installed_sensors、measured_sensors、sensor_coverage 等证据，并用本体关联站点、资产、传感器和测量字段。
平台能够评估 Agent 是否真实查询了台账和遥测证据，而不是凭资产名称直接生成答案。
面对 Pump、Chiller 等资产类别时，Agent 需要区分已有 failure modes、可生成补充项和数据库写入边界。
使用 FMSR 的 get_failure_modes、generate_failure_modes、add_failure_modes 等工具区分读取、生成和持久化动作，本体将失效模式、资产类别、传感器和 FMEA 关系串联起来。
评测能够检查 Agent 是否按任务要求获取已知故障模式，并在需要生成或写入时保留来源和操作边界。
时序预测或异常检测任务需要先理解数据质量、任务类型和模型卡约束，再执行 recipe 并保存结果，流程较长且容易漏步。
通过 TSFM MCP 工具执行 list_tasks、profile_series、data_quality、find_models、resolve_model、recipe_template、run_recipe、evaluate、list_results 等步骤，并把模型卡、特征卡、运行记录和结果索引纳入本体。
平台能够评估 Agent 是否基于数据和模型卡做选择，并保留预测、异常检测和复评分发所需的运行证据。
旋转设备诊断不仅要读取振动数据，还要计算 FFT、包络谱、轴承特征频率和严重度分区，单纯文本推理很难保证依据完整。
使用 Vibration MCP 工具获取振动序列、计算频谱和包络谱、识别轴承频率并形成诊断报告，本体记录振动分析、轴承频率、严重度评估和诊断结果。
评测时可以看到 Agent 是否调用专门诊断工具，并把故障判断与可检查的信号处理结果对应起来。
工单任务需要同时处理状态、优先级、成本、计划与实际差异、技师分派和故障代码，错误操作可能影响维护流程。
基于 WO MCP 的 list_workorders、get_workorder、get_workorder_tasks、get_workorder_costs、get_workorder_kpis、generate_work_order、approve_workorder、assign_technician、close_workorder 等工具划分读取和写入动作，本体同步表达工单状态和触发来源。
Agent 的维护建议不再只是文本结论，而是能追溯到工单字段、状态规则、触发来源和审批动作。
团队需要比较 direct_llm、stirrup_agent、opencode_agent 等不同 Agent 或模型在多类工业任务上的表现，但手工运行无法保证一致性。
使用 Scenario Suite Runner 通过 car、fcc、fmsr、health、tsfm、wosr 分类 selector 或 lite / all profile 批量运行，保存 trajectory 后用 static_json 或 LLM Judge 生成单场景和聚合报告。
平台能够用同一套场景、ground truth 和评分口径比较不同 Agent，并支持在不重跑 Agent 的情况下重新评分。
评测人员选择工单或健康类场景后，Runner 读取场景问题、manifest 和 groundtruth。Agent 先通过 IoT 工具确认 Chiller 6 的资产详情、传感器和可用遥测，再通过 TSFM 工具检查数据质量、选择模型卡、运行异常检测 recipe，并在需要形成维修闭环时调用 WO 工具生成或查询工单。整个过程中，轨迹记录会保存 Agent 的 run_id、scenario_id、工具调用和最终答案；Evaluator 再按 groundtruth 和六维 rubric 检查任务完成、数据检索准确、结果验证、步骤顺序、说明清晰以及是否存在幻觉。页面中的本体关系用于说明：资产、传感器、异常结果、工单、触发来源和评测报告之间为什么能被串起来，而不是把异常检测结论当作孤立文本。
把工业 Agent 评测拆成资产、传感器、故障、工单、模型和评分对象，让非算法角色也能理解评测在测什么。
从场景 ID、run_id、工具调用和报告索引追溯证据来源，定位 Agent 答案依赖了哪些运维数据。
将监测数据、诊断依据、模型输出、处置记录和复盘结论统一留痕，目标关键告警归因覆盖率达到 95% 以上，诊断证据完整率达到 98% 以上，异常定位时间压缩到 15 分钟内，复盘闭环率提升至 95% 以上。
通过 MCP 工具把资产查询、故障模式、时序 recipe、振动诊断和工单处理转化为可执行步骤。
场景、轨迹和评分器解耦，同一批轨迹可以换 scorer 或 judge model 重新评价，支持后续模型与 Agent 迭代。
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