AI Agent在智能家居中的中枢角色：从语音助手到家庭管家

┌─────────────────────────────────┐
│         交互层                   │
│  语音 / 文字 / 手势 / 自动触发     │
├─────────────────────────────────┤
│       Agent大脑层                │
│  意图理解 / 场景推理 / 规划决策     │
├─────────────────────────────────┤
│       能力层                     │
│  设备控制 / 场景执行 / 通知推送     │
├─────────────────────────────────┤
│       数据层                     │
│  用户画像 / 设备状态 / 环境数据     │
├─────────────────────────────────┤
│       协议层                     │
│  Matter / Zigbee / WiFi / BLE   │
└─────────────────────────────────┘

class SmartHomeAgent:
    def __init__(self):
        self.llm = LLMEngine(model="qwen-2.5-7b")  # 本地部署的LLM
        self.device_registry = DeviceRegistry()
        self.user_profile = UserProfile()
        self.scene_memory = SceneMemory()
    
    async def process(self, user_input, context):
        # 1. 意图理解
        intent = await self.understand_intent(user_input, context)
        
        # 2. 场景推理
        scene = await self.infer_scene(intent, context)
        # e.g., "我要看电影" → 客厅+影音场景
        
        # 3. 设备规划
        plan = await self.plan_device_actions(scene, intent)
        # e.g., 关窗帘+调暗灯光+开投影仪+开音响
        
        # 4. 执行
        results = await self.execute_plan(plan)
        
        # 5. 反馈与学习
        await self.learn_from_execution(intent, plan, results)
        
        return results

async def infer_scene(self, intent, context):
    """从多维度信号推断当前场景"""
    signals = {
        "time": context.current_time,          # 20:30
        "weekday": context.weekday,            # Friday
        "location": context.user_location,     # living_room
        "devices_active": context.active_devices,  # TV on
        "weather": context.weather,            # rainy
        "history": self.scene_memory.recent,   # 最近3小时场景
    }
    
    prompt = f"""根据以下信息判断当前家庭场景：
    时间：{signals['time']}，{signals['weekday']}
    用户位置：{signals['location']}
    活跃设备：{signals['devices_active']}
    天气：{signals['weather']}
    
    可能的场景：观影、阅读、聚餐、休息、工作、聚会、睡眠准备
    请选择最可能的场景并说明理由。"""
    
    return await self.llm.generate(prompt)

async def plan_warmup(self, context):
    user_pref = self.user_profile.get("temperature_preference")
    current_temp = context.sensors.get("temperature")
    
    if current_temp < 15:  # 很冷
        actions = [
            DeviceAction("air_conditioner", "heat", target_temp=22),
            DeviceAction("curtain", "close"),  # 保温
        ]
    elif current_temp < 20:  # 微冷
        if user_pref.prefer_natural:
            actions = [DeviceAction("curtain", "close")]
        else:
            actions = [DeviceAction("air_conditioner", "heat", target_temp=22)]
    
    return actions

场景：用户每天22:30准备睡觉
Agent学习到这个模式后：
  22:15 → 调暗客厅灯光
  22:20 → 调节卧室空调到睡眠温度
  22:25 → 检查门窗是否关闭，如未关则提醒
  22:30 → 关闭客厅设备，保留夜灯

class HabitLearner:
    def learn_daily_patterns(self, event_log):
        """从事件日志中学习日常模式"""
        # 按时间聚类
        patterns = self.cluster_by_time(event_log)
        
        for pattern in patterns:
            if pattern.confidence > 0.85:  # 高置信度
                self.create_proactive_rule(pattern)
                # e.g., 每天22:30 → 执行"睡眠准备"场景

用户："把客厅搞亮一点"
Agent理解：
  - "客厅" → 匹配客厅区域的所有灯具
  - "亮一点" → 当前亮度+30%
  - 执行：客厅主灯亮度70%→100%，辅灯开启

用户："太吵了"
Agent理解：
  - 检查当前音源 → 电视音量45
  - 降低电视音量到25
  - 或检查窗外噪音 → 关窗

class PrivacyManager:
    SENSITIVE_TYPES = ["voice", "camera", "presence", "schedule"]
    
    def route_request(self, request_type, data):
        if request_type in self.SENSITIVE_TYPES:
            # 敏感数据只本地处理
            return self.local_processor.handle(data)
        else:
            # 非敏感数据可云端处理
            return self.cloud_processor.handle(data)

Agent ←→ Matter Controller ←→ Matter Devices
                              ├── 灯具
                              ├── 空调
                              ├── 门锁
                              └── 传感器