Esp32 Agent Control Demo

esp32代理控制演示

中文版本

该存储库是一个用于AI代理驱动的ESP32交互的紧凑控制栈。

我用它来思考面向模型的工具和面向设备的命令之间的实际边界：代理应该如何调用函数，桥应该如何规范它们，以及ESP32运行时应该如何将它们路由到屏幕、LED、伺服或运动行为中。

上游参考

• 存储库： 78/小智-埃斯普32
• 说明： An MCP-based chatbot
• 遵守的许可证： MIT

上游项目是一个重要的参考，因为它已经暴露了设备侧MCP控制概念。这个存储库以模式、示例和可运行的翻译器的形式保存了我较小、更易于阅读的控制路径版本。

里面是什么

• 用于设备交互的MCP风格工具目录
• 翻译的桥牌脚本 tools/call 将有效载荷转换为紧凑型设备命令
• 命令和状态报告的JSON模式
• ESP32设备上路由命令的洁净室固件示例

存储库结构

• docs/upstream-reference.md 上游上下文和回购边界
• docs/architecture.md 从代理到设备的控制流
• docs/tool-catalog.md 刀具命名与参数模型
• schemas/device-command.schema.json 命令信封
• schemas/device-status.schema.json 状态信封
• examples/mcp MCP风格的请求和响应
• examples/device 翻译的设备端示例
• bridge/mcp_to_device_bridge.py 可运行翻译器
• firmware/command_router_example.cpp 命令路由草图
• firmware/tool_registry_example.cpp 紧凑型工具注册表示例

核心工具

• self.motion.play
• self.screen.show
• self.led.set
• self.servo.set

快跑

翻译一个MCP风格的有效载荷：

python .\bridge\mcp_to_device_bridge.py --input .\examples\mcp\tools.call.motion.play.json --pretty

翻译另一个有效载荷：

python .\bridge\mcp_to_device_bridge.py --input .\examples\mcp\tools.call.led.set.json

我为什么保留这个回购

对我来说，ESP32+AI Agent工作的有趣之处不仅在于模型可以触发硬件。更重要的一层是中间的合同：

• 稳定工具名称
• 类型化参数
• 安全参数范围
• 可以保持简单的桥接层
• 不依赖于LLM特定逻辑的设备路由

备注

该存储库主要关注控制链本身。较大的固件分支和特定于部署的细节属于其他地方。