ADF首发执行保障规范，推动Agent接入真实设备

随着Agent从调用软件工具走向操作现实世界，设备接口碎片化、状态动态变化以及执行结果难以验证等问题日益突出。家庭、办公和科研场景中的Agent不仅要控制门锁、空调、摄像头、机械臂等设备，还要理解设备能力、组合多步任务，并在设备异常时寻找可行路径继续执行。为此，openJiuwen推出智能体设备接入规范ADF（Agent Device Foundation），首发ADF-EA（Execution Assurance，执行保障），重点解决真实设备执行是否可信的问题。

现有API、SDK、物联网协议和机器人控制框架大多面向应用开发者，难以让Agent统一理解不同厂商设备的能力、实时可用性和执行条件。ADF不替代这些底层接口，而是在其上增加面向Agent的能力层，统一描述设备能力、输入要求、动态状态、执行前提、预期效果、验证依据，以及中断后的恢复与继续规则，使设备能够按能力接入，并被不同Agent和任务复用。

ADF-EA围绕Device Capability Contract（设备能力契约）建立执行语义。契约以机器可读方式说明一次能力调用何时可以执行、应造成怎样的现实状态变化、哪些设备反馈或环境观测能够证明效果已经发生，以及结果不明确或任务中断时哪些进度仍然有效。系统结合设备状态、执行反馈和环境信息进行检查，避免仅凭接口返回“成功”就判定任务完成。

这一机制区分了“设备调用成功”“预期效果已确认”和“任务具备继续条件”三个层次，让Agent判断任务状态的依据从“调用过哪些工具”转向“已经确认现实中发生了什么”。在ADF v0.1参考实现中，团队以智能台灯验证闭环：Agent可控制开关和亮度；当设备故障导致工具调用失败时，系统依据能力契约维护执行状态，不会直接将任务标记为完成，也不会擅自切换到未约定的控制路径。其最小流程包括设备调用、执行反馈、状态确认和判断任务能否继续。

在多设备场景中，演示系统以宠物照护和室温管理为例，结合鸿蒙手机的摄像头与传感器获取家庭环境信息，再调用智能喂食器、风扇等设备，并持续确认操作是否真正生效。系统同时构造正常与故障情况，对比接入和未接入ADF-EA时的结果；当设备未产生预期效果，ADF-EA会识别结果尚未成立，避免Agent依据工具调用结果误判任务完成。该方案还可结合鸿蒙分布式软总线DSoftBus，在用户授权和设备完成适配后，为跨终端连接通信提供基础，并将不同终端的感知、交互和执行能力组织成Agent能够理解、组合与验证的能力。