8. AI 智能洞察

TDengine IDMP 将 AI 智能贯穿于整个平台，让数据自己说话——系统从被动的数据存储转变为主动的运营顾问。本章涵盖所有 AI 驱动的功能：从主动推送的可视化面板生成，到异常检测、预测、根因分析和自然语言查询。

两种 AI 智能模式

IDMP 以两种互补的模式提供 AI 洞察：

主动推送模式。 如无问智推功能，这是从 Pull 到 Push 的转变。系统自动感知应用场景、主动分析您的数据并将发现推送给您，无需等待您主动询问。当您打开元素的面板标签页时，AI 生成的可视化面板已经在等待您；当您导航到元素的实时分析标签页时，AI 已经推荐了相关实时分析。这就是无问智推的核心理念：系统持续在后台工作，对您的资产层次结构和时序数据应用大模型推理，在您想到之前就将洞察呈现出来。

手工拉取模式。 如 AI 问答功能。您提问，系统回答。您可以用自然语言描述一个面板或分析——"以柱状图显示每日平均电压"或"计算每小时最大电流并在超出正常范围时告警"——AI 为您构建。AI 问答界面也接受关于您数据的自由格式问题——"em-1 上周的平均电流是多少？"——并返回基于您实际 TDengine 数据的答案。根因分析可在事件详情页按需运行，生成结构化的调查报告。

这两种 AI 智能模式共同大幅降低了运营智能门槛。传统 BI 工具要求使用者具备 SQL 能力、熟悉数据结构、掌握可视化技巧，门槛极高。无问智推彻底改变了这一局面：非数据科学家背景的工程师无需编写 SQL 或掌握复杂工具，即可构建仪表板、配置分析、检测异常并调查事件。我们相信，先进的工业分析能力不应只属于拥有专职数据分析师的大企业——中小型企业同样可以用上它。

AI 组件

IDMP 的 AI 能力建立在两个底层引擎之上：

大语言模型（LLM）。 外部大语言模型（通过 OpenAI 兼容接口配置）负责自然语言理解、可视化与分析生成、洞察叙述以及根因推理。IDMP 内置了 15 天的试用连接，您无需任何配置即可立即探索 AI 功能。

TDgpt。 TDengine 内核内置的时序 AI 引擎，负责直接对时序数据执行计算密集型分析任务——通过 forecast()、anomaly_window() 等函数，实现异常检测、预测和缺失数据填补。TDgpt 是需要与 IDMP 一同安装的独立模块，一旦安装完成，它独立于大语言模型连接运行，无需外部 AI 配置。

在这两个底层引擎的基础上，IDMP 构建了工业智能体运行时 Industrial Agent Runtime (IAR)。

工业智能体运行时架构自底向上分为：大模型接入、Agent 框架、Agent 能力扩展、AI 应用与安全管控等核心模块。

IAR 底层是开放的大模型配置管理，TDengine 支持所有业界主流大模型的接入，支持云端或本地私有化部署的大模型，支持对不同任务配置使用不同大模型，实现模型与任务的最优化匹配，并提供提示词管理功能。

TDengine IAR 是一个功能完整的 AI Agent 运行时，包括 AI 智能体的执行、认知与能力扩展框架。

• 智能体执行框架：IAR 内置 AI 智能体的执行与观测框架，支持完善的调用者权限管理，智能体权限完全等同于发起用户的系统权限，支持智能体的工作范围控制，对智能体可执行的任务与内容有明确限制，并支持全方位的风险管控策略，包括熔断、限流、重试等机制。TDengine IAR 支持标准 ACP 协议，这意味着用户不仅可以使用 TDengine 内置的智能体，也可以随时引入外部智能体，构建开放的智能体生态。

• 智能体认知框架：在执行与观测框架基础上，IAR 建立了适配工业场景的智能体认知框架，包括 Planning（意图识别、任务规划与编排、任务路由），Reasoning（情景感知、推理、约束），Memory（短期记忆、中长期记忆、摘要压缩与检索），Agent Loop（智能体的感知、推理、行动、反馈回路），让智能体在大模型的加持下更加聪明地执行复杂任务。

• 智能体扩展框架：TDengine IAR 内置了技能 Skills、知识管理以及工具 Tools 等智能体能力扩展模块，大幅增强了智能体的复杂任务执行能力，让智能体更懂工业场景。

在 AI 智能体运行时基础上，TDengine 预置了数十项系统级 Skills，构建了 13 个开箱即用的 AI 助手，支持用户基于智能体能力扩展框架自定义个性化的智能体助手。TDengine 还在应用层围绕最常见的工业数据分析场景，打造了无问智推、智能问数、面板解读、根因分析等典型 AI 场景应用。

贯穿以上所有组件，TDengine 构建了完整的企业级 AI 安全管控，覆盖可控、可信、可审计、稳健四个维度和上下文治理。在工业场景中，AI 安全不是一个可有可无的功能选项——它直接关系到产线能不能开、事故能不能避免、合规审计能不能通过。

本章内容

• 连接大语言模型 — 配置 AI 连接（大语言模型端点、模型、身份验证）
• AI 生成面板 — 在元素面板标签页上由 AI 自动生成和建议的面板
• AI 面板洞察 — 为单个面板生成的自然语言摘要和解读
• AI 生成分析 — 在元素实时分析标签页上由 AI 自动建议和创建的实时分析
• AI 复合指标 — AI 推荐的公式和复合属性定义
• AI 问答 — 用自然语言查询您数据的 AI 问答界面
• 异常检测 — 由 TDgpt 驱动的异常检测分析触发类型
• 预测 — 由 TDgpt 驱动的元素属性时序预测
• 缺失数据填补 — 由 TDgpt 驱动的时序数据缺口填充
• 根因分析 — AI 生成的事件根因调查报告
• AI Functions — 分布在各页面的统一 AI 入口，结合当前页面上下文执行分析

📄️ 连接大语言模型

IDMP 中的大多数 AI 功能——面板生成、实时分析建议、AI 问答、根因分析——都需要连接外部大语言模型（LLM）。IDMP 使用 OpenAI 兼容接口，因此任何提供 OpenAI 兼容 API 的大语言模型服务商或自托管模型均可使用。

📄️ AI 生成面板

IDMP 由无问智推技术驱动，可以根据元素的属性、模板和采集的时序数据，自动为元素生成可视化面板。这些面板开箱即用，无需手动配置。

📄️ AI 面板洞察

AI 面板洞察为单个面板生成自然语言叙述——描述数据所显示的内容、识别值得关注的规律，并突出可能需要注意的异常或趋势。

📄️ AI 生成分析

IDMP 可以根据元素的模板、属性和采集数据，自动建议并配置实时分析。这降低了分析创建的门槛：无需手动配置触发条件、表达式和输出属性，您可以从 AI 生成的配置开始，一键保存。

📄️ AI 复合指标

复合指标是 AI 为您的资产层次结构生成的业务 KPI 库。基于您的元素模板、采集数据和行业上下文，AI 为每个资产组生成一套与领域相关的指标——包含计算公式、TDengine SQL、业务含义和行业别名。这为工程师提供了一个即用的参考，说明需要度量什么以及如何计算，无需数据科学专业知识。

📄️ AI 问答

AI 问答功能让您可以使用自然语言查询您的运营数据。无需编写 TDengine SQL 或在资产层次结构中逐层查找，您可以直接提问，例如"em-1 昨天的峰值电压是多少？"，并获得基于您实际数据的答案。

📄️ 异常检测

异常检测需要与 IDMP 一同安装 TDgpt 模块，无需大语言模型连接。

📄️ 预测

预测需要与 IDMP 一同安装 TDgpt 模块，无需大语言模型连接。

📄️ 缺失数据填补

工业环境中的时序数据经常存在缺口——传感器离线、网络中断延迟数据传输，或硬件故障导致短暂的测量丢失。缺失数据填补使用估算值填充这些缺口，确保下游分析、平均值计算和 KPI 计算不受缺失读数的影响而产生偏差。

📄️ 根因分析

根因分析（RCA）是一项 AI 驱动的调查功能——给定一个事件，系统自动检索相关历史数据、形成关于原因的假设、验证这些假设，并生成结构化分析报告，全程无需人工干预。

📄️ AI Functions

AI Functions 是分布在各个页面上的统一 AI 入口。它将当前页面的上下文（元素、属性、事件、面板、实时分析等）与一段 AI 处理逻辑结合，一键得到贴合当前场景的分析结果。AI Functions 可视为 AI 面板洞察的通用化：面板洞察仅作用于单个面板，而 AI Functions 可在几乎任何页面上运行。

📄️ AI Agent 消息通道

AI Agent 支持通过即时通讯工具与您交互。配置消息通道后，您可以在飞书、Telegram 或微信上与 AI Agent 对话，而无需始终打开 IDMP Web 界面。系统管理员配置通道后，每个用户需将自己的 IM 账号与 IDMP 用户账号绑定，以建立安全的对话通道。