该文章提出了一种基于智能体的工业人机交互新方法，核心是结合大语言模型（LLM）与OPC UA通信标准，实现用自然语言控制机器，以替代当前主流的触控式交互。一、文章主要内容总结研究背景：当前工业领域人机交互（HMI）以触控式为主，存在菜单导航复杂、需额外培训等问题；而自然用户界面（NUI）虽在消费端成熟，但工业场景因机器昂贵、环境嘈杂等特点，缺乏适配方案。核心方案：构建“LLM+工具+OPC UA”的智能体架构，LLM接收自然语言指令后，选择“读取”“写入”“调整”三种预设工具，通过OPC UA服务器与PLC（可编程逻辑控制器）交互，完成机器参数的读写操作。实验设计：以西门子S7-1500 PLC为实验对象，配置“电机转速”“温度”“两个文本字段”4个参数；用5个模型（3个专有模型GPT-5系列、2个开源模型GPT-oss:20b、Qwen3:32B）测试50条不同复杂度的指令（涉及1-4个参数调整）。实验结果：专有模型表现更优，GPT-5和GPT-5 nano准确率96%，GPT-5 mini达98%；开源模型准确率均为90%；主要错误类型包括工具执行符号错误、反馈解读错误、操作动词误解等。研究意义：该方法无需微调LLM，仅通过系统提示提供机器凭证和参数字典即可适配所有支持OPC UA的机器，降低了工业场景自然交互的门槛。二、文章创新点