云天 AI 小镇：用 EasyIoT +行空板K10，驱动一座“会生活”的数字家庭小镇

斯坦福 AI 小镇（Smallville）式的生成式智能体小镇，被我用 DFRobot EasyIoT 平台的三个环境传感器（温度、湿度、光照）“接上了真实现实”——这些数据由行空板 K10（Mind+ 2.0 编程，自带温湿度与环境光传感器）实时采集。两户人家的六口人住进小镇，他们的穿衣、喝水、开灯、作息、对话和记忆，全部由实时环境数据 + 系统时间 + 大模型自主决定。

一、灵感：为什么做一个“AI 小镇”

去年看斯坦福的《生成式智能体》（Generative Agents）论文，里面 25 个 AI 小人住在一个叫 Smallville 的小镇上：他们早上按计划起床、上班、做饭，会约朋友喝咖啡，记得昨天聊过什么，还会在圣诞派对上互相邀约……让我特别着迷的不是“他们像人”，而是记忆和社交这两套机制让世界真正“活”了起来。

于是我想：能不能把小镇接到真实世界里？DFRobot 的 EasyIoT 平台正好提供了温度、湿度、光照三个环境数据通道，而行空板 K10 一块板子就自带了这三个传感器的采集能力（板载 AHT20 温湿度 + ALS 环境光传感器，详见后文 3.1 节）。我把三者接进小镇——高温了就少穿、干燥了就多喝水、天黑了就开灯。小镇不再只是代码里的一串幻觉，而是和窗外天气同步的生活场景。

项目取名“云天 AI 小镇”：云山县·云天镇·桂花苑小区，两家住户，六位成员，全部由大模型自主决策。

二、系统长什么样

浏览器网页（小镇平面图 + 成员卡片 + 生活日志 + 对话气泡 + 记忆数）
        ▲ WebSocket 实时推送（环境消息 / 状态帧）
        │
本地桥接 server.js（Node.js）
   ├─ MQTT 订阅 ──► DFRobot EasyIoT（iot.dfrobot.com.cn:1883）
   │                温度 z4ksqL6Ig / 湿度 74F2EvvNg / 光照 XZzRM3OHR
   ├─ /api/ai 转发 ──► SiliconFlow（DeepSeek-V3）大模型
   └─ HTTP 静态服务（网页本体 + 历史缓存 + 调试发送）

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三个 EasyIoT 消息是谁发的都行：本文用行空板 K10（自带温湿度 + 环境光传感器，见 3.1 节）往 Topic 一发，小镇立刻感应到；换成任意 ESP32/Arduino + 传感器也一样。没传感器时，网页还有“演示模式”，拖动三个滑块就能模拟酷暑、严寒、大暴雨、深夜，随时看小镇怎么反应。
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三、数据接入：EasyIoT 的三种身份

做之前先把 EasyIoT 的接口摸了个透：

能力	方式	说明
MQTT 订阅	`iot.dfrobot.com.cn:1883`	用户名/密码用平台控制台给的 Iot_id / Iot_pwd，Topic 即设备 ID
REST 轮询	`POST api.dfrobot.work/easyiot/apiv3/messages/search`	官方网页本身就是轮询，需要登录 Token
浏览器直连	不支持	平台没有 MQTT-over-WebSocket 端口，浏览器无法直接订阅

所以网页不能直接收 EasyIoT——这也催生了“本地桥接”这一层：server.js 用 MQTT 订阅三个 Topic，把每条消息通过 WebSocket 实时推给浏览器；页面也可以走 REST 轮询作备用（Token 手动填或自动获取）。

温度主题、湿度主题、光照主题数据层做了噪声过滤：只认数值（或 JSON 里的数值），文本这类消息静默忽略，不刷屏不污染环境状态。

3.1 硬件端：行空板 K10 + Mind+ 2.0

数据从哪里来？我用的是 DFRobot 行空板 K10——这块主控板自带了三路环境感知：AHT20 温湿度传感器、板载 ALS 环境光传感器，还有一个可编程 RGB 灯，一颗板子正好把温度/湿度/光照三个数据源集齐了。采用 Mind+ 2.0 图形化编程（代码模式），程序逻辑很直接：

连 WiFi；
初始化 EasyIoT（iot.dfrobot.com.cn:1883，用控制台分配的 Iot_id / Iot_pwd）；
每秒读一次三个传感器；
变化超过阈值才发布（温度 ±0.3℃、湿度 ±10%、光照 ±100）——不掉线的场景下既省流量又不让 IoT 后台刷屏；
每发一路数据，RGB 灯闪一下对应颜色（温度红/湿度绿/光照蓝），肉眼可见“数据在飞”。

/*!
 * MindPlus 2.0 生成 · DFRobot 行空板 K10
 * 每秒采样三路传感器，变化超过阈值发布到 EasyIoT 三个 Topic
 */
#include <DFRobot_Iot.h>
#include "unihiker_k10.h"

// 动态变量
volatile float mind_n_WenDu, mind_n_GuangZhao, mind_n_HuoQuShuJu, mind_n_ShiDu;

// 静态常量（topic 数组由发布时显式指定，这里留空占位）
const String topics[] = {"", "", "", "", ""};

// 创建对象
DFRobot_Iot myIot;
UNIHIKER_K10 k10;
AHT20 aht20;

void setup() {
  k10.begin();
  myIot.wifiConnect("你的WiFi名称", "你的WiFi密码");   // ← 替换为实际 WiFi
  while (!myIot.wifiStatus()) {}
  myIot.init("iot.dfrobot.com.cn", "你的Iot_id", "你的Iot_pwd", topics, 1883);  // ← 替换为控制台凭据
  myIot.connect();
  while (!myIot.connected()) {}
  mind_n_WenDu = 0;
  mind_n_GuangZhao = 0;
  mind_n_ShiDu = 0;
  Serial.begin(9600);
}

void loop() {
  // --- 温度：变化 ≥ 0.3℃ 才发布 ---
  mind_n_HuoQuShuJu = aht20.getData(AHT20::eAHT20TempC);
  if (abs(mind_n_HuoQuShuJu - mind_n_WenDu) >= 0.3) {
    mind_n_WenDu = mind_n_HuoQuShuJu;
    myIot.publish("z4ksqL6Ig", mind_n_HuoQuShuJu);   // 温度 Topic
    k10.rgb->write(-1, 0xFF0000); delay(500); k10.rgb->write(-1, 0x000000); delay(200);
  }

  // --- 湿度：变化 ≥ 10% 才发布 ---
  mind_n_HuoQuShuJu = aht20.getData(AHT20::eAHT20HumiRH);
  if (abs(mind_n_HuoQuShuJu - mind_n_ShiDu) >= 10) {
    mind_n_ShiDu = mind_n_HuoQuShuJu;
    myIot.publish("74F2EvvNg", mind_n_HuoQuShuJu);   // 湿度 Topic
    k10.rgb->write(-1, 0x00FF00); delay(500); k10.rgb->write(-1, 0x000000); delay(200);
  }

  // --- 光照：变化 ≥ 100 才发布 ---
  mind_n_HuoQuShuJu = k10.readALS();
  if (abs(mind_n_HuoQuShuJu - mind_n_GuangZhao) >= 100) {
    mind_n_GuangZhao = mind_n_HuoQuShuJu;
    myIot.publish("XZzRM3OHR", mind_n_HuoQuShuJu);   // 光照 Topic
    k10.rgb->write(-1, 0x0000FF); delay(500); k10.rgb->write(-1, 0x000000); delay(200);
  }

  delay(1000);
}

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与小镇联动的三个核对点：

硬件侧	小镇侧
发布的就是浮点数转字符串（如 "25.6"）	数据层 `parseMessage` 识别纯数字
三个 Topic 与 config.json 一致	WS 帧按 topic 映射到温度/湿度/光照
光照夜间读数可能升高（灯光/路灯）	小镇"时间优先"：夜晚不显示阳光充足

两个小建议：① 湿度阈值 ±10 偏大，想看到更灵敏的“喝水提醒”可以改成 ±3；② 发布用 myIot.publish(topic, 数值) 的纯数字格式最省事，如果以后想发 JSON（比如含电池电量），小镇解析层也能兼容。

四、小镇居民：两户人家六口人

桂花苑 3 栋 502 · 王家

成员	身份
👨‍💼 王建国 38 岁	县住建局公务员
👩‍🏫 李秀兰 36 岁	县一中高中英语老师
👧 王小朵 9 岁	实验小学三年级（2 班）

桂花苑 5 栋 301 · 陈家

成员	身份
👨‍🚒 陈海峰 40 岁	县消防大队消防员（住得离单位近，5 分钟出警）
👩‍⚕️ 宋雪梅 37 岁	县人民医院护士长
🧒 陈果果 9 岁	实验小学三年级（2 班），和王小朵同班同桌

两家女孩是同班同学——上学结伴、放学同行、课间跳绳，这些“交集”都会出现在小镇里。
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五、环境决定生活：三个传感器怎么“指挥”家庭

数据	决定	举例
🌡️ 温度	全家穿衣 / 出行安排	≥35℃ 背心短裤躲空调房；<5℃ 羽绒服加围巾、减少外出
💧 湿度	喝水频次	<30% 干燥：定时提醒“口干，去接杯水”，饮水杯数实时累计；>70% 开窗防潮
💡 光照	昼夜与开灯	时间或光照判黑 → 客厅灯亮；全家入睡 → 灯灭（人睡灯灭，这是合理性检查修出来的规则）

光照还有一个“防呆”：时间优先——晚上哪怕传感器读数飙到 1200，也只会显示“夜晚（光照读数升高为灯光等非阳光）”，绝不会说“阳光充足”。

六、合理性：不是演戏，是过日子

这套系统最花功夫的不是“画得好看”，而是把逻辑做合理。用户提的好几条意见我都改成了规则：

走街道，不穿楼：小镇是 2D 平面图（县政府、住建局、县一中、实验小学、消防大队、人民医院、菜市场、云山公园、中心广场，两条横路两条竖路四个路口）。出门的人用 Dijkstra 最短路沿街道走，蓝色虚线画出路线。
行程时间 = 路程 ÷ 交通工具：王爸骑电动车 4 分钟到住建局、两女孩步行 14 分钟到学校（陈家 11 分钟，近一点）、陈爸摩托车 1 分钟到消防大队。时刻表里的“到岗时间”是推算出来的（07:40 出门 → 07:44 到岗），不是写死的。
同场不重叠：每个场所配“座位点阵”，同一地点的人自动分散站位。
对话要讲“相遇合理性”：一家人只在同场（家里/公园一起）才聊；爸爸在单位、女儿在学校——不聊；两家人路上相遇、公共场合偶遇、到对方单位办事（比如陈妈受邀去县一中讲急救知识，碰见王妈）——可以聊。
学生规矩：两个小学生在学校上课期间只能“讨论学习问题”（AI 会被明确提示“课上不许聊闲天”），课间、午休、放学路上才正常聊天。
称呼前后一致：每个成员都有固定的“称谓表”——妈妈永远叫自己女儿“闺女/小朵”、叫邻居家女孩“果果”，爸爸、陈爸陈妈同理。AI 提示里强制“前后保持一致，不要混用”，杜绝了实测里出现过的“一会叫闺女、一会叫儿子”的硬伤。
一件事做完不重复：同一时间段内，已经做过的事（量体温、提醒喝水、关窗这类）AI 不会再做第二遍——动作相似度检测会拦截重复记录，提示里也会写明“最近已完成：……”。
话题连贯：一次对话锁定一个话题聊深聊透（“家里近况”“天气穿衣”“小区趣事”等话题池），聊完自然收尾；下一轮对话自动换一个话题，不重复不东一句西一句。有关联的事（比如从天气聊到穿衣）可以自然接下去。

七、AI 小镇三件套：计划 / 对话 / 记忆

这部分基本照搬了斯坦福 Smallville 的机制，落地成规则 + 大模型：

计划与行动：每人每天自动生成“今日计划”（清晨/白天/晚间三段），显示在卡片上；环境剧变（气温从 25℃ 跳到 38℃）时，日志会提示“今日计划灵活调整：户外改室内”。
对话状态机：一方发出邀请 → 对方接受（70%）或婉拒 → 两人互相走近 → 开始 LLM 交替聊天，最多 8 条消息或 10 分钟 → 道别结束。对话提示里包含：发言者身份、当前计划、对方身份、以及最多 3 条最相关记忆。
记忆：聊天结束后，LLM 为每人各自生成第一人称摘要 + 重要性评分（0-9），向量化（2-3 gram 哈希袋，256 维）存入记忆库；下次对话前用复合评分检索 Top 3：
分数 = 相关性（余弦相似度） × 时近性（每小时 0.99 指数衰减） × 重要性（LLM 评分)
单一操作约束：每人同一时刻只能做一件事——对话中的人不会并行“走回家”，路上的人不搭话，睡觉不打扰。保证了行为逻辑永远清晰。

八、关键实现片段

桥接服务核心（server.js）——MQTT 订阅 → WS 推送：

mq.on('message', (topic, payload) => {
  history.push({ topic, ts: Date.now(), payload: payload.toString() });
  broadcast({ type: 'message', message: history[history.length - 1] });
});

AI 对话的提示构造（对话状态机内）：

系统：你是王建国，住建局公务员……说话一口家常话，简短自然，只输出你要说的那句话。
用户：你正和女儿王小朵在家聊天。刚才的对话：…你记得的相关往事：…
     现在轮到你说一句。

记忆检索的复合评分：

score = cosSim(记忆向量, 查询向量) * Math.pow(0.99, 经过的小时数) * 重要性

九、怎么运行

项目全部在本目录（easyiot-dashboard/），零前端依赖，单文件网页。

cd easyiot-dashboard
npm install          # 首次
node server.js       # 或双击 auto.bat

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浏览器打开 http://localhost:8080：

填好 config.json：MQTT 的 Iot_id / Iot_pwd / 三个传感器 Topic（页面也可直接改）；
网页自动进入“桥接实时”模式，MQTT 消息经 WebSocket 实时上屏；
没有设备？打开“演示模式”，拖温度/湿度/光照滑块，小镇立刻“变天”；
想验证连通性？控制台有“调试发送”，一条消息发到 Topic 上，1 秒内小镇就能收到。

十、实测效果

三个 Topic 全部订阅成功、实时收到消息：温度主题、湿度主题、光照主题——非数值全部静默过滤，环境面板只认数值。
AI 真实决策示例（DeepSeek-V3）：深夜降雨场景下，消防员陈海峰自主输出
{"action":"关窗防止雨水潲入","speech":"天气预报说今晚有大雨，得赶紧把窗户关好","mood":"警惕"} —— 与环境严丝合缝。
全流程自动测试：日程调度、照明合理性、街道寻路、动态到达、对话状态机（8 条上限/10 分钟）、记忆生成与检索、单一操作约束，共 50+ 项断言全部通过。

十一、可以怎么玩下去

接真实硬件：行空板 K10 开箱即用（自带温湿度+环境光，3.1 节代码直接烧录）；可增加空气质量传感器、紫外线传感器等定时发数据，小镇就是你自己家的“镜像居民”；
加成员/加小镇：地图坐标、日程表、AI 人设都是数据化的，扩展一个家庭只需要加一份配置；
语音/微信通知：把小镇日志推到手机，出门前看一眼“镇民们穿了几件衣服”；
多 Agent 任务：比如让“邻居”给“你家”送菜、送作业，用现有记忆与对话机制就能编排剧情。

十二、开发花絮：一整座小镇是“对话”出来的

最后聊一件挺有意思的事：这个网页（以及整套小镇引擎）并不是一句一句敲出来的，而是作者用自然语言跟 Kimi Code（AI 编程助手）一段段对话“写”出来的。整个过程很像在“养”小镇：

先提出需求：“做一面网页，能接收 EasyIoT 三个主题的数据”；
再逐步细化：“把小镇画成平面图，两户人家，成员在地图上沿街道走”“行程时间按路程和交通工具算”“加上对话状态机、记忆检索、单一操作约束”“角色在家、上班、上学时位置要显示对”“晚上光照读数高别说阳光充足”“称呼前后一致、一件事不重复做、话题要聊连贯”……

每一轮需求，Kimi Code 都会先检查现状、给出修改方案，我确认后落地代码，再自动跑冒烟测试验证逻辑（光对话质量这一轮的测试就有 11 项断言）。代码量约 1700 行 JavaScript，全部在对话中迭代完成——这也算是生成式智能体项目的一种“自指”：小镇里的居民由 AI 扮演，小镇本身也是由 AI 帮着写出来的。

小镇居民“开口说话”用的大模型是硅基流动（SiliconFlow）平台的 DeepSeek-V3，通过本地桥接的 /api/ai 接口转发调用；API Key 只保存在本地 config.json，网页端不接触密钥。
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