Android座舱系统Agent改造方案

一、架构设计阶段

1. 分层架构改造

   1. 保留现有Android Automotive OS不变

   2. 新增Agent中间件层：

      • LLM内核集成：部署轻量化大模型（如1-3B参数的蒸馏模型）作为推理核心

      • 多Agent框架：采用协调Agent（主控决策）+ 领域Agent（导航/娱乐等）的分工模式，参考蔚来NOMI的多Agent架构1

      • 工具调用网关：标准化车控API（如CAN信号、SOA服务）的封装与权限管理

2. 端云协同设计

   1. 端侧：处理实时性任务（语音唤醒、简单指令）

   2. 云端：复杂场景推理（如行程规划、情感交互）

   3. 数据同步：差分更新机制，敏感数据本地加密存储

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二、核心模块开发步骤

1. 多模态感知融合

   1. 通过api接入多模态数据

   2. 多模态特征融合：示例（音频+视觉）class FusionEngine:def fuse(self, audio_feat, visual_feat): audio_weight = self.calc_confidence(audio_feat) visual_weight = 1 - audio_weight return audio_weight * audio_feat + visual_weight * visual_feat

2. 意图理解引擎

   1. 领域分类器：基于BERT微调，输出导航/车控等意图类别

   2. 槽位填充：BiLSTM-CRF模型提取关键参数（如“导航到北京”）

   3. 模糊意图处理：结合用户历史行为数据消歧

3. 任务规划与执行

   1. HTN（分层任务网络）算法：

   2. public class TaskPlanner {public Plan generate(UserIntent intent) {

   3. if (isAtomic(intent))

           return new Plan(intent);

   4. else

   5. return decompose(intent); // 递归分解复杂任务}}

   6. 车控API网关：通过AIDL/Binder封装原子服务（如空调控制、车窗升降）

4. 记忆网络实现

   1. 短期记忆：DRAM缓存最近交互数据（如5分钟内的对话）

   2. 长期记忆：

      • 用户画像（SQLite加密存储）

      • 向量检索（量化版FAISS，检索延迟<50ms）

   3. 更新机制：在线强化学习（如PPO算法）

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三、关键技术优化

1. 实时性保障

   1. 模型量化：FP32→INT8（精度损失<1%，速度提升3倍）

   2. 算子加速：使用TensorRT优化端侧模型推理

   3. 流水线设计：重叠语音识别与意图理解计算

2. 幻觉问题解决

   1. RAG增强：构建车载知识图谱（车辆手册+服务API文档）

   2. 链式验证（CoVe）：分解问题并交叉验证答案

3. 安全与隐私

   1. TEE环境：敏感操作（如支付）在安全域执行

   2. 联邦学习：用户数据不出车，仅上传模型参数