Step 1
物联网设备发送数据
传感器和设备通过 MQTT 向 EMQX 传输实时数据。
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EMQX 6.1.0 新特性：可回放的 MQTT 消息流、增强的多租户能力与更多数据集成 → 超越传统物联网
在物联网数据流上释放 AI 智能体的潜力
物联网设备产生源源不断的数据流，但传统架构难以实时响应。构建能够感知、推理和响应的 AI 智能体需要复杂的集成，并且往往面临高延迟的问题。
设备
数据
EMQX
实时响应
决策
AI 智能体
解决方案
构建和部署实时物联网 AI 智能体的平台
EMQX 弥合了这一鸿沟。作为专为物联网设计的大规模可扩展 MQTT+AI 平台，EMQX 现在支持 AI 智能体直接在数据流中运行。这些智能体可以实时监控、分析、决策并响应您的物联网数据流，无需复杂的中间件或独立的处理集群。
部署自主 AI 智能体，持续监控物联网数据流并在需要时采取行动
让智能体使用最先进的 AI 模型和上下文感知能力做出智能决策
利用 OpenAI、Anthropic、Grok、AWS Bedrock 等强大的 AI 平台
使用 EMQX Flow Designer 可视化低代码界面创建和部署智能体
核心能力
为什么选择 EMQX 构建 AI 智能体
EMQX 提供工具和基础设施，让您直接在物联网数据流中创建和运行 AI 智能体。
AI 智能体分析
MQTT 消息
{"device_id": "sensor-042", "temperature": 87.5, "vibration": 0.82, "pressure": 145}智能体决策
点击分析进行处理
赋能您的 AI 智能体利用大语言模型（如 GPT、Claude、Grok、Gemini、Bedrock、Ollama）实时根据 MQTT 消息内容自动分类、摘要、提取洞察或触发智能操作。
了解更多应用场景
EMQX 如何在各行业启用 AI 智能体
跨行业部署智能体，自动化运营、预测故障并实现即时决策。
监控
智能设备监控
AI 智能体实时检测异常，为连接设备自动生成告警或维护命令。
运维
自动化运维
智能体分析遥测数据并触发运维工作流——如调整设置或重新分配资源——无需人工干预。
维护
预测性维护
AI 智能体处理传感器数据以预测设备故障，主动安排维修以最大限度减少停机时间。
边缘
智能边缘控制
在边缘部署智能体进行本地数据处理，降低延迟并在关键系统中实现即时响应。
工作原理
从物联网数据到智能行动
三个简单步骤部署 AI 智能体，实时处理、分析和响应您的物联网数据流。
Step 2
AI 智能体工作流执行
EMQX Flow Designer 执行预定义的 AI 智能体逻辑，应用 AI 模型（LLM 等）对传入数据进行感知、推理、分析或决策。
Step 3
自动化行动与结果
智能体决策和处理后的数据触发自动化行动：存储洞察、发送智能告警、控制其他设备、调用外部 API 或启动后续工作流——一切即时完成。
物联网设备
传感器
车辆
工业设备
移动设备
EMQX Platform
Flow Designer
感知推理分析决策
自动化行动
智能告警
设备控制
存储洞察
外部 API
支持的 AI 模型
用领先的 AI 模型驱动您的智能体
EMQX 与主流 AI 服务和框架无缝集成，让您灵活选择最佳的推理引擎为 AI 智能体提供动力。
OpenAI
Anthropic
Gemini
DeepSeek
Qwen
Ollama
Grok
原生集成就绪
资源