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EMQX 6.2 新特性：A2A over MQTT 智能体发现与协作 → 快速开始
在 macOS、Linux 或 Windows 上运行脚本即可。
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curl -fsSL https://emqx.sh/device-agent | sh面临的挑战
AI 设备难做，不是因为缺一个模型
Agentic AI 能推理、会决策，但从意图到物理设备的链路始终断裂。设备语义在固件、云端、App、语音和 AI 逻辑里被反复重建。
不同的技术栈、不同的团队，同样的设备语义被反复重建。
设备语义被反复定义
固件、云端、App、语音和 AI 都要重新定义同一台设备的能力、状态与事件
Agentic AI 不等于设备控制
推理模型会规划，却难以理解目标设备、可用命令、参数约束和真实的执行结果
硬件联调来得太晚
问题往往要等到设备程序、云端、App 和 AI 都连起来才会暴露
多入口重复集成
Web、移动端、IM、语音和业务系统每个入口都要重接一遍设备能力
跨设备协作脆弱
硬编码规则和私有接口让多设备、多系统协作越做越重
解决方案
认识 Device Agent
只需定义一次，就能贯穿运行时、A2A 协作、设备端程序、语音视觉，直到应用集成。
没有 Device Agent
Hardware SDK
Isolated
AI Framework
Isolated
Cloud Backend
Isolated
Mobile App
Isolated
Device Mgmt
Isolated
开发效率提升 10 倍
一站式解决方案
AI 原生设计
核心能力
构建 AI 设备所需的一切
建模、运行时、A2A 协作、程序生成、语音视觉、应用集成——AI 原生设备开发所需的一整套能力。
设备模型
智能温控器{
"properties": {
"temperature":float// °C
"mode":enum// auto | cool | heat
},
"commands": [
"set_temperature"// 设置目标温度
],
"events": [
"temperature_alert"// 温度阈值告警
]
}
用自然语言描述设备，或交一个结构化文件，就能生成统一的 DeviceSpec——把命令、状态和事件一次定义清楚。
开放架构
一个 Agent，适配所有技术栈
连接任意硬件与任意模型。无需重写，没有厂商锁定。
intelligence
AI 模型
云端模型
OpenAI
Anthropic
Gemini
DeepSeek
本地 / 自托管
Ollama
Qwen
LLaMA
Device Agent // 开放互通
CPU 架构
ARM Cortex
x86
RISC-V
芯片平台
ESP32
MCU / MPU
SoC
操作系统
Linux
RTOS
嵌入式 OS
硬件生态
compute 应用场景
打造下一代 AI 设备
从消费电子到工业设备，Device Agent 赋能各行业的智能设备。
消费类
具备语音和情感交互的智能玩具
语音对话、情感交互和个性化学习体验，打造下一代智能玩具。
消费类
自然语言控制家居设备
语音指令、场景自动化、能源优化和多设备联动的家居设备。
机器人
AI 驱动的机器人控制与集群管理
自主导航、任务规划、远程操控和机器人设备的集群管理。
工业类
工业设备智能运维
预测性维护、异常检测、流程优化和合规报告。