我如何将 AI 代理与制造供应链连接

Source: Dev.to

我的项目概述（34 字）

一个企业级 AI 代理系统，监控物联网制造公司各供应商的组件价格。该系统通过在价格波动影响生产成本之前检测到异常，帮助维持投标承诺的利润率。

背景问题 — 制造业的业务挑战

制造项目周期长，包含投标、设计、测试、评估和批量生产等多个阶段。公司必须在投标阶段就确定价格，而这往往是在实际生产开始前 数月。

风险

公司可能以 5,000 美元 的单价中标智能电视控制器项目。如果几个月后关键组件（例如微控制器）的价格出现两次大幅上涨，原有预算将被突破，导致利润损失。

SuplaiCerdas 正是为降低此类风险而创建的。

材料价格示例

我从课程中学到的（并应用的）内容

第 1 天 B：多代理系统与工作流模式

关键概念： 顺序工作流模式 — 将任务拆分为一系列专门的代理。

在 SuplaiCerdas 中的应用：

第 2 天 A：构建自定义函数工具

关键概念： 自定义函数工具 — 通过 ADK（Agent Development Kit）向代理公开 Python 函数。

实现了两个工具：

def check_component_prices(component_code: str) -> dict:
    """
    Connects to the supplier database and returns a dict:
    { "Supplier_A": price_a, "Supplier_B": price_b, ... }
    """
    # (implementation omitted for brevity)
    pass

def calculate_price_change(current_price: float, last_month_price: float) -> tuple:
    """
    Returns (percentage_change, risk_level)
    Risk levels:
        HIGH   > 10%
        MEDIUM 5–10%
        LOW    ≤ 5%
    """
    # (implementation omitted for brevity)
    pass

风险等级定义

结论

AI 代理密集课程让我掌握了设计 顺序多代理工作流、构建 自定义工具集成 与实现 系统化评估 的方法。通过运用这些概念，SuplaiCerdas 能够主动监测组件价格波动、评估风险并提供可操作的建议——帮助物联网制造商在漫长的投标到生产周期中保护利润率。

完整源码及更多文档请访问我的 GitHub 主页：@leonhardsuharjo。