AI 控制硬件：从模型意图到受控动作

1. 先区分对话与控制

能回答问题不代表可以直接控制设备。模型输出应先进入受控接口，由确定性的校验与设备固件决定指令是否可执行。业务需求要明确哪些动作允许自动执行，哪些需要人工确认。

2. 让设备能力成为有边界的工具

对每项工具定义允许的参数、操作权限与返回结果。升降控制需要行程边界，加热控制需要温度限制；参数范围不应依赖模型自行理解。设备的本地保护逻辑应独立于云端模型。

3. 网络或模型失败时怎么办

超时、重复调用、设备掉线与结果不确定，都要有明确处理方式。为动作设定次数和时间边界，核对回执，遇到无法确认的状态停止继续执行；断网后仍能保留必要的本地功能。

4. 验收需要异常场景

除正确指令外，还应测试歧义表达、越权请求、越界参数、重复指令和通信中断。记录模型意图、校验结果、设备回执与最终状态，让研发和运营可以定位问题。