为了实现一个AI代理，我们需要使用Python的一些库，如pandas，numpy和scikit-learn。以下是一个简化的工厂生产计划采集、分析和预测的示例。
首先，我们需要安装所需的库：
```bash
pip install pandas numpy scikit-learn
```
然后，我们可以编写一个简单的AI代理，如下所示：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
# 假设我们有以下工厂生产数据（实际应用中，您需要从数据源获取数据）
data = {
'Date': pd.date_range(start='2020-01-01', periods=10),
' Production': [200, 210, 190, 230, 220, 180, 240, 210, 250, 230]
}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('Date', inplace=True)
# 数据预处理
df[' Production'].fillna(method='ffill', inplace=True)
df[' Production'].fillna(method='bfill', inplace=True)
# 将数据分为特征（X）和目标（y）
X = df.drop(' Production', axis=1)
y = df[' Production']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Absolute Error: {mae}')
# 保存模型
import joblib
joblib.dump(model, 'factory_production_model.pkl')
# 加载模型
loaded_model = joblib.load('factory_production_model.pkl')
# 预测未来生产计划
future_dates = pd.date_range(start=df.index.max() + pd.to_timedelta(10), end=df.index.max() + pd.to_timedelta(30), freq='D')
future_production = loaded_model.predict(future_dates.values.reshape(-1, 1))
# 创建预测结果的数据框
future_production_df = pd.DataFrame(future_production, index=future_dates)
future_production_df.reset_index(inplace=True)
future_production_df.columns = ['Production']
# 添加到原始数据
df['Future_Production'] = future_production_df['Production']
# 显示结果
print(df[-10:])
```
这个示例假设我们有10天的工厂生产数据，并使用随机森林回归模型进行预测。在实际应用中，您需要从数据源获取工厂生产数据，并根据实际需求调整预处理和模型参数。
这个简化的示例旨在展示如何使用Python和scikit-learn库构建一个基本的AI代理，用于采集、分析和预测工厂生产计划。在实际应用中，您可能需要处理更多复杂的数据预处理和模型调整。