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带 AR 界面的 AI Agent
系统的核心是基于 LLM 的 AI Agent，远超简单的物体识别。它接受多模态输入，分析上下文，查询外部数据源，并生成任意复杂度的 AR 场景作为响应。
工作原理
AI 五步循环
从语音指令到交互式 AR 场景，仅需毫秒。
01
输入
任何语言的语音或文字提问，或将摄像头对准设备
02
分析
LLM 结合上下文分析请求：VPS 位置、交互历史、传感器数据、ERP 状态
03
智能体模式
AI 自主判断所需的外部数据：零件目录、ERP、技术文档、知识库、传感器遥测
04
ECS 生成
AI 将响应生成为 ECS 结构——具有位置、几何、材质、动画、标注组件的实体
05
AR 可视化
ECS 结构通过 WebSocket 传输并渲染为 AR 场景：3D 模型、高亮节点、标注、动画
实时示例
像与专家对话一样
AI Agent 理解上下文、语言和空间位置——并以交互式 AR 场景而非文本进行响应。
«显示维护-500期间需要更换的所有零件»
AI 查询维护计划，找到零件列表，生成 ECS 场景，在机器上高亮显示每个零件并附带目录标注。
俄语
«Was ist mit diesem Teil los?»
AI 识别德语，通过 VPS 分析摄像头方向，识别部件，查询传感器遥测数据，生成德语 AR 诊断报告。
德语
«将这个零件与替代品进行比较»
AI 在目录中找到原件和替代品，生成包含两个 3D 模型并排对比的 ECS 场景，附有差异标注和价格比较。
英语
ECS 架构
AR 响应作为实体组件
每个 AI 响应都是一组实体，每个实体都有组件来定义其在增强现实中的外观和行为。
计时器
文本
列表
按钮
导航
标记
检测
媒体
3D对象
音频
等等
对比
静态指导 vs. AI 动态生成
传统 AR
- 手动制作的静态 AR 叠加层
- 每个设备节点的固定内容
- 单一语言，无上下文感知
- 创建和更新内容需要数月
- 无法回答意料之外的问题
ARSY AI Agent
- AI 实时动态生成 AR 场景
- 感知上下文：了解您的位置、设备状态、ERP 数据
- 任何语言——语音、文字或摄像头输入
- 新内容即时生成，无需人工编写
- 以交互式 AR 可视化回答任何问题