FactVerse AI Agent 能力地圖
MCP 工具參考說明單個工具。能力地圖說明工具、資料、數位孿生和產品模組如何組合成客戶可以評估、部署和治理的能力。
能力分組
| 能力 | 連接的組件 | 典型輸出 | 治理關注點 |
|---|---|---|---|
| 工業營運 Copilot | FactVerse Platform、DFS、Inspector、知識庫 | 狀態摘要、資產問答、流程指導、任務草稿 | 租戶上下文、來源可追溯、寫操作審批 |
| 預測性維護工作流 | DFS 訊號、資產歷史、Inspector 工單、AI Agent 分析工具 | 維護風險解釋、建議檢查項、工單準備 | 模型信心度、維護權限、記錄留存 |
| 設施與能源營運 | 營運數位孿生、儀表資料、資產元資料、巡檢記錄 | 能耗計算支援、異常趨勢複核、證據整理 | 資料新鮮度、法規措辭、工程人員複核 |
| 模擬與 Physical AI 工作流 | Designer 場景、SimReady asset、模擬服務、營運約束 | 布局對比、工藝預演、機器人或設備訓練上下文 | 模擬假設、資產版本、驗證邊界 |
| 知識與文件工作流 | 手冊、SOP、客戶文件、生成式參考資料 | 檢索、比對、翻譯支援、結構化回答草稿 | 存取控制、引用品質、機密文件處理 |
| 現場執行與回饋 | Inspector 行動工作流、告警、工單、檢查表 | 派工上下文、巡檢指導、完成記錄、回饋閉環 | 操作員審批、稽核軌跡、營運安全 |
| 資料治理與整合 | DFS 管道、品質檢查、來源系統連接器 | 資料就緒度複核、schema 映射、異常標記、整合狀態 | 資料歸屬、品質門檻、管道可觀測性 |
| Agent 整合工具 | MCP endpoint、scope、工具參考、客戶 AI 客戶端 | 受控 Agent 存取、執行時發現、整合測試路徑 | scope 設計、key 輪換、監控、棄用處理 |
如何閱讀能力地圖
先從業務工作流出發，再識別支撐它所需的產品模組和工具。例如，預測性維護工作流通常需要 FactVerse Platform 的資產上下文、DFS 的營運訊號、Inspector 的維護歷史和工單上下文，以及透過 MCP 暴露的受控工具。
能力組合模式
- 定義營運問題或決策邊界。
- 附加租戶、資產和權限上下文。
- 取得相關資料、知識、數位孿生狀態或模擬資產。
- 生成帶來源參考的分析或任務建議。
- 將寫操作路由到審批和稽核流程。
- 將已完成工作、巡檢結果和操作員回饋回流到系統。
能力命名
業務溝通和整合討論中，優先使用「預測性維護工作流」「工業營運 Copilot」等客戶可理解的能力名稱。原始 MCP 工具名主要用於整合行為、除錯和 API 級參考。