基于 MPC Skill 的电气设备状态监测 AI Agent 系统

面向课程设计 / 毕业设计的模板驱动监测系统，当前已经实现：

• 模拟设备与真实设备混合接入
• 本地规则分析与 AI 风格总结
• 电力运维知识增强分析、依据引用与处置建议
• Streamlit 可视化面板
• 本地持久化设置
• 个人 PC、手机端与温湿度真实设备客户端
• 面向后续 MPC Skill / 大模型接入的扩展接口

项目状态

项目项	当前状态
页面演示	已完成
SGCC 模拟设备	已完成
个人 PC 真实设备	已完成
手机端真实设备	已完成
温湿度真实设备	已完成
本地 AI 总结	已完成
聊天式 AI 助手	已支持本地规则 / 本地 Ollama / 真实模型
真实大模型接入	已支持后端适配 / 待配置 API Key
MPC Skill 平台联调	已完成本地 Tool/Skill 适配层
backend manager	已支持共享网关托管、健康检查、自恢复与状态快照
聊天主流程	已统一走 Skill adapter，并支持命令行 smoke test
客户端 release 打包	已支持 PC 脚本 / GUI EXE（含托盘/自启动）与 Android APK 构建
电力知识库增强	已完成第一版知识条目、检索匹配、报告与聊天接入

文档导航

项目文档已经整理到 doc/：

文档	说明
doc/README.md	文档总览与阅读顺序
doc/project-architecture.md	项目架构说明与上下文背景
doc/completed-features.md	已完成功能清单
doc/deployment-guide.md	部署与使用说明
doc/current-status.md	协作 coder 入口：当前阶段、默认运行方式、关键约束
doc/active-plan.md	协作 coder 入口：当前优先事项和下一步计划
doc/dev-log.md	近期开发日志与关键决策摘要
doc/github-projects-guide.md	将协作文档同步到 GitHub Projects 看板的说明
doc/optimization-qa.md	自问自答式的持续优化建议与后续判断依据
doc/development-history.md	GitHub 展示版开发历史
doc/roadmap.md	下一阶段规划
doc/github-publishing-guide.md	GitHub 仓库发布与展示建议
docs/mpc_skill_guide.md	MPC Skill 接入参考
DEVELOPMENT_HISTORY.md	给后续 Codex / 续会话使用的根目录上下文文件

核心架构

flowchart LR
    A["设备模板配置<br/>device_templates/*.json"] --> B["运行时编排<br/>fleet_runtime.py"]
    B --> C["模拟设备引擎<br/>开关柜 / 配变 / SGCC / 温湿度"]
    B --> D["真实设备接入<br/>Shared HTTP Telemetry Gateway"]
    C --> E["模板感知分析<br/>template_analyzer.py"]
    D --> E
    E --> K["电力知识匹配<br/>power_knowledge_service.py"]
    K --> F["知识增强报告<br/>report_generator.py"]
    K --> H["聊天 / Skill 上下文<br/>chat_agent.py"]
    E --> G["Streamlit 可视化面板<br/>streamlit_app.py"]
    F --> G
    I["后端管理主程序<br/>scripts/manage_backend.py / run_backend.py"] --> D
    H --> G
    E --> J["后续扩展<br/>MPC Skill / 大模型对话"]

Loading

当前支持的设备模板

模板 ID	类型	数据来源	主要指标
sgcc_simulated	SGCC 配电设备	模拟	温度 / 电压 / 电流
switchgear_simulated	10kV 开关柜	模拟	触头温度 / 柜内温度 / 负荷电流
distribution_transformer_simulated	配变台区终端	模拟	末端电压 / 运行电流 / 负载率 / 三相不平衡率
personal_pc_real	个人 PC	真实设备	CPU / 内存 / 磁盘活动率 / GPU / GPU 显存
mobile_device_real	手机	真实设备	电量 / 电池温度 / 内存 / 存储
temp_humidity_simulated	温湿度设备	模拟	温度 / 湿度
temp_humidity_real	温湿度设备	真实设备	温度 / 湿度

当前默认演示设备已经切成更贴近配电运维的组合：

• 10kV 开关柜 A：接头过热型
• 台区配变终端 A：低电压 / 三相不平衡型
• 馈线终端 B：偶发异常型
• 个人 PC 与 手机端 真实设备仍可并行接入共享网关

快速开始

安装依赖：

pip install -r requirements.txt

如需启用真实模型聊天模式，请先设置环境变量：

set OPENAI_API_KEY=<你的 API Key>

如需启用本地 7B 模型聊天模式，可安装 Ollama 并拉取 qwen2.5:7b，然后在页面设置中把对话后端切到 local_ollama。

如需把当前监测摘要自动同步到 GitHub Pages，可运行：

python scripts/publish_status_snapshot.py --owner Spphire --repo DeviceSentinel-AI

如需快速 smoke test 聊天后端，可运行：

python scripts/check_agent_backends.py --backend local_rule --message "这台设备现在怎么样？"

启动页面：

streamlit run streamlit_app.py --server.port 7787

启动共享后端管理主程序：

python scripts/manage_backend.py start

启动个人 PC 客户端（默认打开 GUI）：

python scripts/personal_pc_client_app.py --instance-id <设备实例ID> --gateway-host <仪表盘IP> --gateway-port 10570 --gateway-path /telemetry

如需后台无人值守运行，可追加 --headless：

python scripts/personal_pc_client_app.py --instance-id <设备实例ID> --gateway-host <仪表盘IP> --gateway-port 10570 --gateway-path /telemetry --headless

如需直接最小化到托盘启动，可追加 --start-minimized：

python scripts/personal_pc_client_app.py --instance-id <设备实例ID> --gateway-host <仪表盘IP> --gateway-port 10570 --gateway-path /telemetry --start-minimized

启动手机端脚本客户端：

python scripts/mobile_device_client.py --instance-id <设备实例ID> --gateway-host <仪表盘IP> --gateway-port 10570 --gateway-path /telemetry --simulate

构建 PC 客户端 release：

pip install -r requirements-release.txt
python scripts/build_client_release.py --target personal_pc --format both

构建手机端 Android APK：

python scripts/build_mobile_android_apk.py

默认 APK 输出：

dist/clients/mobile_android/device_sentinel_mobile_client-debug.apk

运行测试：

python -m pytest

目录结构

DeviceSentinel-AI/
├─ android/
├─ app/
├─ device_templates/
├─ doc/
├─ docs/
├─ scripts/
├─ storage/
├─ tests/
├─ DEVELOPMENT_HISTORY.md
├─ requirements.txt
└─ streamlit_app.py

GitHub 展示建议

将仓库推到 GitHub 后，建议同时配置这些项目元素：

1. 仓库描述填写为“模板驱动的电气设备状态监测 AI Agent 演示系统，支持模拟设备与真实设备混合接入”。
2. 置顶阅读入口使用本页 README.md。
3. 仓库 About 区补充 Topics：streamlit、iot、ai-agent、mpc-skill、graduation-project。
4. 使用 doc/ 目录承载正式文档，使用根目录 DEVELOPMENT_HISTORY.md 保存续会话上下文。
5. 使用 .github/ 中的 Issue / PR 模板统一后续协作记录。