各位专家、同仁，下午好！ 今天，我将与大家探讨一个前沿且极具实践价值的话题：如何利用 LangGraph 框架，实时维护物理设备的数字孪生状态，并在此基础上进行智能故障预测。这不仅仅是关于数据采集与展示，更是一项融合了物联网、人工智能和高级编排技术，旨在构建智能、自适应工业系统的工程壮举。 引言：数字孪生与智能运维的未来 在工业4.0时代，物理世界与数字世界的融合已成为推动生产力革新、提升运营效率的关键。数字孪生（Digital Twin）技术正是这一融合的核心。它通过在数字空间中创建物理资产的虚拟副本，实现对物理资产的实时监控、历史回溯、模拟分析乃至预测性维护。然而，数字孪生并非静态模型，它需要持续、实时地与物理世界同步，并能根据不断变化的数据进行智能决策。 传统的数字孪生系统在数据处理、状态管理和复杂逻辑编排上，往往依赖于大量定制化代码或复杂的状态机。当我们需要引入高级的人工智能，特别是大型语言模型（LLM）进行复杂推理、模式识别和故障预测时，这种复杂性会呈指数级增长。 这时，LangGraph 应运而生。作为 LangChain 的一个强大扩展，LangGraph 提供了一种声明 …
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