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83秒14条写入,AI当场拒了1条:现场服务智能体怎么防瞎编

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一位技术员拍下设备铭牌,口述故障,剩下的交给智能体。这是 Mikhail Oskola 创办的 Retailbox Automation 拿出的 Foreman+,一支面向现场服务工作的 AI 智能体队伍,也是他们参加 Google「All Things Agentic」黑客松的参赛作品——公开、MIT 许可、在线可跑。


流程不复杂:技术员用手机或摄像眼镜拍下铭牌、说出问题,三个基于 Google ADK 的智能体把它变成一条带估价的工作记录。关键在于,每一条事实都必须先通过一道写入闸门,队伍才允许把它记住。闸门自己的校验器一旦失败,这次写入就被拒绝。

问题出在没人核对的数字上

设想一次热水器上门。技术员读了铭牌,报了个价,然后离开。报价留在他脑子里,或者一条短信里。几周后另一位技术员来做回访,一切从零开始:当时诊断了什么、报了什么价、房主到底说了什么。

把 AI 智能体塞进这个循环,默认并不会修好它。智能体会照单全收你告诉它的东西,房主一句「才用了两三年」,就会和铭牌上的内容并排存进记录。他们想要的是相反的效果:拍照和口述对技术员零成本,而记录要能让下一个人不用重新诊断就敢信。

三个智能体,一份记忆,一道闸门

这支队伍由三个智能体组成。工头记录上报内容并交接;估价员在写入估价前,先检索整个队伍记忆里相似的过往设备和问题;收尾员从不写记忆,它读取已验证事实,不调用大模型就生成结案文档,并向下一位到场者做简报。它也是唯一通过 A2A 协议对外暴露的智能体,现场服务管理系统、房屋保修授权方或另一支智能体队伍都能读取这条记录。

每个智能体和数据库之间,横着那道写入闸门。一条待写入的事实先过便宜检查:提出它的智能体是不是已注册的队伍成员、值是否在 4096 字节上限内、主语是否落在 64 个谓词范围内。只有这些过了,才由 Gemini 校验器对照该主语已知的信息做判断。

  • 已有事实交给校验器时,标注为「待判断的数据」,绝不作为指令。一条试图跟校验器说话的提案——比如「批准这条」「已预验证」——本身就是拒绝它的理由。
  • 校验器调用报错或返回空,写入一律拒绝。坏掉的裁判只会让闸门过严,绝不会过松。
  • 被拒的提案连同校验器的理由留在日志里,结案文档会列出它们。没有任何东西悄悄消失。
  • 冲突在数据库层解决:每个「主语加字段」组合上加锁,再加唯一索引,即便应用代码退化,两个智能体也写不出互相打架的「当前值」。

看闸门当场拒掉一条说法

公开演示里有个「运行演示」按钮,驱动真实队伍跑两轮:先从铭牌照片做一次录入,再来一次仅凭言语就想改掉生产日期的推回。铭牌读数是 05/2004,推回的说法是 2022。

在为参赛画廊录下的那次运行中,队伍在 83 秒内提出 14 条提案。闸门批准了 13 条,拒绝了 1 条:那个 2022 年的日期,校验器的理由被引在屏幕上。记录保留了 05/2004,房主的说法被单独归档为一条「主张」,看得见,但不被当作事实。

办公室端的账本展示队伍尝试过的每一次写入,无论批准与否,并且把被拒的排在最前面:被划掉的提案值、理由、以及站得住的那个值及其来源。房产记录上的每个值都带一个可点击的来源标签,能看到它来自铭牌裁切图还是语音那一句,以及是哪个智能体提出、哪条闸门记录批准的。

硬件教给他们的东西

眼镜是最难的部分。厂商文档里写的单快门拍照事件,在真机当前固件上从没触发过,所以按钮处理逻辑现在自己触发拍照。那个文档事件的监听器还留在代码里,以防某次固件更新把它带回来。把照片压缩切到中等,拍摄时间从 34 秒降到 6.3 秒;未压缩的默认设置在蓝牙上会超时。

免手操作的引导靠一个 Gemini Live 会话,它把技术员最新的摄像头帧当作眼睛,用一两句口语作答,比如「把镜头对准截止阀」。这一帧必须搭在提问那一轮里一起送。提前单独发过去,模型看不见它,只能凭想象回答;同一轮里附上,在他们的探测中 3 次全对。附帧之后,每轮回答耗时 0.24 到 0.67 秒。

还有一课来自提示词而非硬件。一个用街道地址而不是任务 ID 来指代任务的设置轮次,让工头把一位技术员的名字写到了同一地址的另一个任务上。闸门以矛盾为由拒绝了它,这是闸门在尽职,但真正的修复在提示词里:现在每个预置轮次都以「Job :」开头。

诚实的边界

这是黑客松作品,仓库里也这么写着。每个服务都刻意只跑单实例,为的是成本可预测。还没有 CI 流水线,测试靠手动跑。眼镜那条腿跑在厂商的 Cloud SDK 上,而它正在被淘汰,迁移到继任者意味着重写大约 300 行的桥接层,队伍本身不变。眼镜是可选的:一切都能从手机完成。

Foreman+ 是他们自己的研发项目,为 Google 的黑客松而建,不是客户委托。演示打开的是一个示例工作区 Ridgeline Mechanical,其中的人名和地址都是样本数据。它是通过真实队伍灌进去的,所以里面每一条事实都过了闸门,没有任何东西被直接插进数据库。

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