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Cindy is an open-source AI agent that runs locally on your machine, integrates multiple AI harnesses and models, and provides memory, skills, and automation to perform real work in your projects and apps.
AI 仓库情报摘要
FR-AI / ANALYSIS为什么值得关注
它将多种专用 AI 模型（LSTM、CNN、ShuffleNet、RAG）统一到基于 LangGraph 的对话式 Agent 中，操作者只需上传数据或提问，即可获得刀具磨损、表面质量等关键指标的诊断结论，降低了工业 AI 的使用门槛。
适合谁使用
- 工业制造工程师和技术人员
- CNC 机床操作员与维护人员
- 智能制造与预测性维护的研究人员
- 构建行业专用 AI Agent 系统的开发者
典型使用场景
- 上传传感器数据实时预测刀具磨损量 (VB) 和表面粗糙度 (Ra)
- 上传工件照片进行视觉表面质量评估（基于 ShuffleNet）
- 通过 RAG 检索工业切削标准和加工机理文档
- 对比多个任务编号（如 CNC-001 与 CNC-002）的磨损趋势
项目优势
- 集成了 LSTM、1D-CNN、ShuffleNet 等多种深度学习模型，由 LangGraph Agent 统一调度，实现综合诊断
- 通过 Ollama（qwen3:8b）支持自然语言交互，无需编写代码
- 按任务编号（CNC-001 等）独立存储对话历史，便于追溯
- 支持从 PDF 文档构建 RAG 知识库，结合标准文档增强诊断结果
使用前须知
- 首次使用需要下载约 4.7GB 的 Ollama 模型以及独立的数据集（NASA 铣削数据、机床数据）
- RAG 知识库在首次运行自动构建，但需用户自行将 PDF 放入 paper/ 目录
- 仓库中提及的 Earth-Agent-main 子目录并未包含在内，可能引起混淆
- 建议内存 16GB 以上用于模型推理，限制了低资源设备的部署
README 快速开始
安装步骤
项目描述
工业加工智能 Agent 决策系统。基于 LangGraph 搭建，集成 LSTM 刀具磨损预测、CNN 表面粗糙度评估、RAG 知识库检索与工业视觉分析。
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