北電數(shù)智發(fā)布新天·智能體平臺(tái)，加速“更懂行業(yè)”的智能體落地

　　當(dāng)前，人工智能發(fā)展正在從Generative AI向Agentic AI階段演進(jìn)。憑借“感知、理解、推理、行動(dòng)”一體化的全新能力，智能體帶來了更高效、更智能的應(yīng)用模式。各行各業(yè)普遍希望通過智能體技術(shù)，推動(dòng)業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化、決策智能化和運(yùn)營(yíng)效率躍升。

　　在2025世界人工智能大會(huì)(WAIC)上，北電數(shù)智全新發(fā)布“新天·智能體平臺(tái)”。新天·智能體平臺(tái)基于先進(jìn)的混合多智能體架構(gòu)，融合多模態(tài)大語(yǔ)言模型、高質(zhì)量RAG檢索增強(qiáng)生成、全程語(yǔ)境感知和智能記憶以及可視化AI編排等前沿技術(shù)，提供全棧式AI智能體開發(fā)服務(wù)。

　　智能體深入行業(yè)應(yīng)用

　　亟需破解效率低、用數(shù)難問題

　　智能體對(duì)企業(yè)提質(zhì)增效、決策優(yōu)化的價(jià)值已獲廣泛認(rèn)可，但在向傳統(tǒng)行業(yè)深度滲透時(shí)，仍需破解多重落地難題，更好地適配行業(yè)個(gè)性化場(chǎng)景需求。當(dāng)前，傳統(tǒng)行業(yè)在擁抱智能化創(chuàng)新方面面臨顯著痛點(diǎn)。

　　傳統(tǒng)智能化開發(fā)模式效率低、成本高。傳統(tǒng)的智能化創(chuàng)新流程冗長(zhǎng)，從需求提出到方案制定，再到供應(yīng)商采購(gòu)、開發(fā)、最終上線，步驟繁瑣且成本高昂。使得企業(yè)在面對(duì)快速變化的市場(chǎng)需求時(shí)，難以高效響應(yīng)，阻礙智能化轉(zhuǎn)型步伐。

　　數(shù)據(jù)孤島與系統(tǒng)孤島問題普遍存在。各行各業(yè)數(shù)據(jù)分散、系統(tǒng)林立，一個(gè)企業(yè)可能擁有十幾年甚至幾十年的信息化建設(shè)積累，形成大量的“小煙囪”。

　　復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)智能體的精準(zhǔn)理解和高效執(zhí)行有更高要求。不同行業(yè)數(shù)據(jù)特征、業(yè)務(wù)邏輯差異顯著，對(duì)數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性要求各異，若無法妥善解決這些問題，智能體應(yīng)用將面臨“水土不服”的困境。

　　要突破這些瓶頸，智能體平臺(tái)不僅要具備先進(jìn)的AI能力支撐，更要有深厚的行業(yè)理解力和工程化落地能力。

　　多、快、好、省

　　構(gòu)建“更懂行業(yè)”的智能體

　　為滿足行業(yè)對(duì)AI智能體的迫切應(yīng)用需求，新天·智能體平臺(tái)依托北電數(shù)智高靈敏、經(jīng)廣泛行業(yè)實(shí)踐的大模型服務(wù)和可信數(shù)據(jù)服務(wù)能力，能夠有效整合企業(yè)底層系統(tǒng)和數(shù)據(jù)，打破數(shù)據(jù)煙囪和信息壁壘，實(shí)現(xiàn)專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建，以及企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)安全保障和私有化部署能力，為各行各業(yè)提供“更懂行業(yè)”的智能體開發(fā)解決方案。

　　同時(shí)，平臺(tái)以先進(jìn)的混合多智能體架構(gòu)為核心，融合多模態(tài)大語(yǔ)言模型、高質(zhì)量RAG檢索增強(qiáng)生成、全程語(yǔ)境感知和智能記憶以及可視化AI編排等前沿技術(shù)，結(jié)合通過智能體構(gòu)建、協(xié)同、測(cè)試、生態(tài)等開發(fā)工具，帶來“多、快、好、省”的開發(fā)體驗(yàn)。

　　“多”在協(xié)同性。平臺(tái)支持多種主流模型，可靈活調(diào)用多重MCP服務(wù)及各類算法工具。其多Agent協(xié)同能力，可將智能體間協(xié)同效率提升4倍，讓企業(yè)按需組合模型與工具，構(gòu)建功能全面、多元的智能體應(yīng)用。

　　“快”在效率。平臺(tái)整合了構(gòu)建智能體應(yīng)用所需的關(guān)鍵技術(shù)棧，提供直觀易用的低代碼/無代碼可視化開發(fā)環(huán)境，提升開發(fā)效率，業(yè)務(wù)或IT人員可快速構(gòu)建生產(chǎn)級(jí)AI應(yīng)用。平臺(tái)還支持多模態(tài)感知、自主規(guī)劃決策、持續(xù)學(xué)習(xí)適應(yīng)等Agentic AI核心能力，實(shí)現(xiàn)從“理解指令”到“洞察意圖”的智能躍升。

　　“好”在準(zhǔn)確率。平臺(tái)RAG檢索準(zhǔn)確率超95%，可在處理復(fù)雜問題時(shí)獲取高質(zhì)量信息，同時(shí)自研推理引擎能力，復(fù)雜任務(wù)分解成功率可達(dá)90%，工具調(diào)用準(zhǔn)確率高達(dá)95%。

　　“省”在成本。平臺(tái)支持與企業(yè)現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)無縫集成，無需大規(guī)模二次開發(fā)即可將智能體能力融入現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程，可大幅節(jié)省時(shí)間與資源投入成本。

　　落地實(shí)效顯著

　　助力各行各業(yè)提質(zhì)降本增效

　　基于北電數(shù)智在賦能傳統(tǒng)行業(yè)升級(jí)的長(zhǎng)期深耕實(shí)踐，新天·智能體平臺(tái)已完成多行業(yè)、多場(chǎng)景的應(yīng)用驗(yàn)證，能夠緊密適配行業(yè)需求，實(shí)現(xiàn)降本增效。

　　在制造業(yè)領(lǐng)域，平臺(tái)為頭部裝備制造企業(yè)構(gòu)建的預(yù)測(cè)性維護(hù)智能體，通過實(shí)時(shí)采集設(shè)備狀態(tài)，可提前識(shí)別潛在故障風(fēng)險(xiǎn)，縮短設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，平臺(tái)助力三甲醫(yī)院構(gòu)建的全科輔診智能體，縮短平均診療時(shí)間，可智能處理患者癥狀描述、檢查報(bào)告等信息，輔助醫(yī)生快速定位病因。在金融領(lǐng)域，平臺(tái)為某城商行打造的金融服務(wù)智能體，通過準(zhǔn)確的意圖識(shí)別與知識(shí)推理，提升客戶咨詢響應(yīng)速度。

　　基于新天·智能體平臺(tái)能力，北電數(shù)智已于今年申報(bào)取得國(guó)資委2025年智能監(jiān)管業(yè)務(wù)模型創(chuàng)新揭榜掛帥課題，包括“科技創(chuàng)新產(chǎn)出評(píng)價(jià)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展監(jiān)測(cè)、戰(zhàn)新與未來產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別預(yù)警”四大課題。后續(xù)，北電數(shù)智將基于數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)處理、AI模型開發(fā)等能力，為企業(yè)科創(chuàng)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析、戰(zhàn)新結(jié)構(gòu)優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，助力提升國(guó)資國(guó)企數(shù)字化智能化水平。