Virtual Tyre Engineer
AI คอนเซียร์จที่อ่านเทเลเมทรีของยางและเปลี่ยนมันเป็นคำตัดสินด้านความปลอดภัยและสมรรถนะ
ผู้ช่วยอัจฉริยะที่พัฒนาสำหรับสาย Google Concierge Agents มันรับเทเลเมทรีแบบเรียลไทม์ — แรงดันลมยาง การสึกของดอกยาง และความสม่ำเสมอของความร้อน — เพื่อส่งมอบการตรวจสอบด้านความปลอดภัยและสมรรถนะ แล้วส่งต่อให้เอเจนต์อัตโนมัติที่หาอะไหล่ทดแทนและจองคิวติดตั้งได้
What does Virtual Tyre Engineer do?
Virtual Tyre Engineer is an AI concierge built for Google's Concierge Agents track at a Kaggle vibecoding capstone, aimed at drivers and fleets who want tyre risk explained in plain language rather than a wall of sensor numbers. It ingests real-time telemetry, tyre pressure, tread wear to the millimeter, and heat consistency, and watches for compounding risk signals, such as a tyre crossing 82% wear alongside a temperature spike and a pressure drop on the same corner, flagging the combination as one critical event rather than three isolated readings. The audit is presented on an interactive 3D chassis view with glowing hotspots over the affected wheel. On a critical event, the agent can hand off into an agent-to-agent workflow that checks stock with a storefront agent, negotiates a price, and books a fitting slot, with spending authorized through a cryptographically signed payment protocol (AP2).
เดโม
ภาพรวม
Virtual Tyre Engineer คือเลเยอร์คอนเซียร์จที่สร้างบนโปรเจกต์ Titan Concierge Agent ซึ่งส่งเข้า Kaggle's AI Agents: Intensive Vibe Coding Capstone Project ในสาย Google Concierge Agents งานของมันแคบและใช้ได้จริง: คอยเฝ้าเทเลเมทรีของยางแบบสด — แรงดัน การสึกของดอกยาง และความสม่ำเสมอของความร้อน — แล้วเปลี่ยนสัญญาณดิบจากเซนเซอร์ให้เป็นการตรวจสอบด้านความปลอดภัยและสมรรถนะที่ชัดเจนซึ่งผู้ขับลงมือทำตามได้
เลเยอร์เทเลเมทรีสร้างขึ้นรอบเซนเซอร์ยางแนว Michelin SmartWear จำลองที่ติดตามการสึกของดอกยางในระดับมิลลิเมตร แทนที่จะแสดงตัวเลขดิบ เอเจนต์คอยจับสัญญาณความเสี่ยงที่ทับซ้อนกัน — เช่น ยางที่ข้าม 82% ของการสึกพร้อมกับความร้อนพุ่งขึ้น 115°C และแรงดันตก 22 PSI ที่ล้อมุมเดียวกัน — แล้วชี้ว่าการรวมกันนี้เป็นเหตุการณ์วิกฤต ไม่ใช่ค่าที่อ่านแยกกันสามค่า
การตรวจสอบนั้นถูกนำเสนอผ่านมุมมองแชสซี 3D แบบโต้ตอบได้: โมเดลรถแบบ wireframe พร้อมจุดเรืองแสงเหนือล้อที่ได้รับผลกระทบ สร้างด้วย Three.js และจัดสไตล์ภายใต้ธีมภาพโทนมืดคอนทราสต์สูง เมื่อเอเจนต์ตรวจพบเหตุการณ์การสึกวิกฤต มันไม่หยุดแค่การแจ้งเตือน — มันส่งต่อเข้าสู่เวิร์กโฟลว์เอเจนต์ต่อเอเจนต์ (A2A) ที่มาคู่กัน ซึ่งเช็กสต็อกกับเอเจนต์หน้าร้าน ต่อรองราคา และจองคิวติดตั้ง โดยการใช้จ่ายได้รับอนุมัติผ่านโปรโตคอลการชำระเงินที่ลงนามด้วยการเข้ารหัสและยืนยันแบบไบโอเมตริก (AP2)
เลเยอร์สนทนาวางอยู่บนสแตกเทเลเมทรีและโลจิสติกส์ ขับเคลื่อนฝั่งเซิร์ฟเวอร์ด้วย Gemini ที่เปิด Google Maps Grounding เพื่อให้ผู้ช่วยแทรกบริบทในโลกจริงได้ด้วย — วางเส้นทางเลี่ยงจุดอันตรายที่รู้จัก หรือชี้ไปยังจุดติดตั้งที่ใกล้ที่สุด — ขณะที่มันพาผู้ขับเข้าใจว่าข้อมูลยางหมายความว่าอย่างไรจริง ๆ
ฟีเจอร์หลัก
การรับเทเลเมทรีแบบเรียลไทม์
รับข้อมูลเซนเซอร์ยางแบบสด — แรงดัน การสึกของดอกยาง และความร้อน — ผ่าน MCP โดยติดตามการสึกของดอกยางในระดับมิลลิเมตรอย่างต่อเนื่องทั้งสี่ล้อ
การตรวจความปลอดภัยจากความเสี่ยงที่ทับซ้อน
ชี้การรวมกันที่วิกฤตแทนค่าที่อ่านผิดเพียงค่าเดียว — เช่น ยางที่ข้าม 82% ของการสึกพร้อมความร้อนพุ่ง 115°C และแรงดันตก 22 PSI ถูกถือเป็นเหตุการณ์เร่งด่วนหนึ่งเหตุการณ์ ไม่ใช่คำเตือนแยกกันสามครั้ง
อินเทอร์เฟซคอนเซียร์จแบบสนทนา
ผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย Gemini พร้อม Google Maps Grounding อธิบายการตรวจสอบด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย และนำบริบทในโลกจริงอย่างจุดอันตรายบนเส้นทางมาพิจารณาขณะแนะนำขั้นตอนถัดไปได้
การแสดงภาพจุดร้อน 3D แบบโต้ตอบ
โมเดลรถแบบ wireframe ด้วย Three.js เน้นล้อที่แน่นอนซึ่งอยู่เบื้องหลังการแจ้งเตือน ให้ผู้ขับมีจุดยึดทางสายตาแทนกำแพงตัวเลข
โลจิสติกส์การเปลี่ยนอะไหล่แบบเอเจนต์ต่อเอเจนต์
เมื่อเกิดเหตุการณ์วิกฤต เอเจนต์ทำหน้าที่เป็นไคลเอนต์ A2A ได้ — ดึงสต็อกการ์ดของเอเจนต์หน้าร้าน ต่อรองราคา และจองคิวติดตั้งทันทีโดยไม่ต้องช้อปเอง
การชำระเงินที่ปลอดภัยและได้รับอนุมัติ
การสั่งซื้ออะไหล่ทดแทนได้รับอนุมัติผ่านขั้นตอนยืนยันแบบไบโอเมตริก และดำเนินการผ่านธุรกรรมที่ลงนามด้วยการเข้ารหัสภายในวงเงินที่อนุมัติไว้ล่วงหน้า โดยใช้ Agent Payments Protocol (AP2)
สถาปัตยกรรม
บริบทโครงการฝึกอบรม
Virtual Tyre Engineer สร้างขึ้นสำหรับ Kaggle's AI Agents: Intensive Vibe Coding Capstone Project ซึ่งเป็นโจทย์ capstone ของคอร์สเข้มข้น AI Agents ของ Google ในสาย Google Concierge Agents โจทย์คือการนำแนวคิดการสร้างเอเจนต์ของคอร์ส — การใช้เครื่องมือ การประสานงานหลายเอเจนต์ และการให้เหตุผลที่อ้างอิงข้อมูลจริง — มาเปลี่ยนเป็นเอเจนต์ที่ใช้งานได้ซึ่งแก้ปัญหาจริงครบวงจร ไม่ใช่แค่เดโมแชต
งานส่งนี้จับคู่เลเยอร์เทเลเมทรีและการตรวจสอบเข้ากับโปรเจกต์เอเจนต์หน้าร้านที่มาคู่กัน สาธิตวงจรครบถ้วน: เอเจนต์ที่อ่านข้อมูลเซนเซอร์ดิบ ตัดสินว่ามีบางอย่างผิดปกติ ต่อรองกับเอเจนต์อัตโนมัติอีกตัวเพื่อแก้ไข และปิดธุรกรรมอย่างปลอดภัย มีวิดีโอเดโมที่พาชมทั้งขั้นตอนลิงก์ไว้ข้าง ๆ ซอร์ส
กำลังมองหาเครื่องมืออื่นอยู่ใช่ไหม?
ดูเครื่องมือทั้งหมด →