AI 代理通过处理来自联网设备的数据来与 IoT 系统集成，从而实现自动化、决策制定和增强的功能。 在基本层面上，IoT 设备收集传感器数据（如温度、运动或位置）并将其发送到 AI 代理，后者分析信息以触发操作或生成见解。 例如，智能恒温器可能会将房间温度数据发送到 AI 代理，然后该代理会根据用户偏好和节能目标调整 HVAC 设置。 这种集成通常依赖于 API、消息队列（如 MQTT 或 AMQP）和云平台来将设备与在服务器或边缘设备上运行的 AI 模型连接起来。
一个关键的技术方面是实时处理。 许多 IoT 系统需要低延迟响应，因此 AI 代理通常在边缘部署的轻量级模型上运行推理（例如，在网关或微控制器上）。 例如，在工业环境中，工厂车间网关上的 AI 代理可能会分析来自机器的振动传感器数据，以预测设备故障，从而在无需等待云往返的情况下触发维护警报。 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架使开发人员能够优化资源受限环境的模型。 此外，AI 代理还可以聚合来自多个 IoT 设备的数据 - 例如，将安全摄像头馈送与门传感器日志相结合 - 以检测未经授权的访问等复杂模式。
开发人员通过设计处理数据摄取、预处理、模型推理和执行的管道来实现这种集成。 家庭自动化系统可能使用 AI 代理，该代理通过计算机视觉模型处理运动传感器数据，以区分宠物和入侵者，然后通过 REST API 向智能锁发送命令。 安全性考虑至关重要：开发人员必须确保加密通信（例如，MQTT 的 TLS）和模型针对对抗性输入的鲁棒性。 AWS IoT Core、Azure IoT Hub 或 Kaa IoT 等开源平台等工具提供框架来简化这些工作流程，使开发人员能够专注于特定领域的逻辑，同时管理可扩展性和设备连接。