传统孪生工厂设计服务存在 “开发周期长、技术门槛高、定制化成本高” 的问题，难以满足中小企业的数字化转型需求。低代码敏捷开发技术的融入，通过快速构建、敏捷迭代与轻量化部署，降低孪生工厂应用门槛，推动数字孪生技术的规模化普及。
智能体的决策能力依赖高质量、多维度的数据输入，孪生工厂设计服务通过整合设备数据、工艺数据、订单数据、行业知识等多源信息，构建全面的训练数据集。捷瑞数字在伏锂码云平台中搭建了智能体数据训练中台，可接入PLC、MES、ERP等系统数据，同时融合行业标准、工艺手册等结构化知识，为智能体模型提供“实时数据+历史经验+行业规则”的多元训练支撑。在某食品加工企业的应用中，智能体通过学习不同季节、不同订单量下的能耗数据与生产参数，逐渐优化制冷设备的运行策略，使模型的能耗预测精度与决策合理性持续提升。
生产经验与工艺知识的隐性化、碎片化，导致智能体难以实现“经验复用”。孪生工厂设计服务通过构建智能体知识图谱，将专家经验、故障案例、工艺规则等转化为结构化知识节点，实现知识的动态沉淀与快速调用。捷瑞数字为某机械加工企业设计的知识图谱，包含“设备故障-维修方案”“工艺参数-产品质量”等数千个关联关系，当新员工通过智能体排查设备故障时，系统可基于知识图谱自动推送相似案例的解决方案；当出现新的故障类型时，智能体将处理过程与结果新增至知识图谱，形成“经验积累-复用-迭代”的良性循环。
生产场景的动态变化（如设备升级、工艺革新、订单结构调整）要求智能体模型具备持续进化能力。孪生工厂设计服务通过设置自适应进化机制，使智能体能够根据环境变化自动调整模型参数与决策逻辑。捷瑞数字的智能体模型内置“反馈-学习-优化”闭环，当检测到决策结果与实际效果存在偏差（如排程方案导致产能利用率未达预期），系统会自动分析偏差原因，调整模型的权重系数与约束条件，通过持续迭代提升决策适配性。在某电子制造企业的SMT生产线中，智能体模型通过数月的自适应进化，对不同型号产品的换线时间预测与排程优化精度显著提升，逐渐适配了企业多品种、小批量的生产模式。
