破解企業(yè)智能體落地難題

DeepMiner 定義“可信生產(chǎn)力”

DeepMiner 是明略科技面向大模型時(shí)代推出的全新產(chǎn)品線，定位為 ToB 場(chǎng)景下企業(yè)可信賴的 “核心生產(chǎn)工具”。它并非單一智能體，而是一系列基于真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)建的 Agent 集群，聚焦全球商業(yè)數(shù)據(jù)分析與決策領(lǐng)域，全面繼承了明略科技在數(shù)據(jù)分析與挖掘領(lǐng)域的技術(shù)積累與領(lǐng)先優(yōu)勢(shì) 。

區(qū)別于通用智能體，DeepMiner 具備四大顯著差異：

01 企業(yè)級(jí)人機(jī)協(xié)同多智能體架構(gòu)

DeepMiner 支持企業(yè)根據(jù)業(yè)務(wù)需求，靈活組合新工具、新智能體，構(gòu)建動(dòng)態(tài)協(xié)作的智能體集群，而非局限于單一智能體。同時(shí)，強(qiáng)調(diào)人機(jī)協(xié)同模式，通過(guò)多輪對(duì)話與交互，逐步明確任務(wù)目標(biāo)，摒棄 “一句話解決需求” 的簡(jiǎn)單模式，貼合企業(yè)復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

02 對(duì)接企業(yè)級(jí)商用數(shù)據(jù)源

深度整合廣告、零售、電商等領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫(kù)，確保智能體分析數(shù)據(jù)的真實(shí)性與全面性，從源頭規(guī)避 AI 生成虛構(gòu)內(nèi)容的風(fēng)險(xiǎn)。

03 支持企業(yè)知識(shí)挖掘與沉淀

在人機(jī)交互過(guò)程中，DeepMiner 能持續(xù)挖掘用戶未顯性化的暗默知識(shí)，并將其沉淀為組織記憶，不斷強(qiáng)化團(tuán)隊(duì)整體業(yè)務(wù)能力，實(shí)現(xiàn)知識(shí)在企業(yè)內(nèi)部的高效流轉(zhuǎn)與復(fù)用。

04 降低“幻覺”發(fā)生率

DeepMiner 的核心理念之一是實(shí)現(xiàn) “數(shù)據(jù)相關(guān)工作全流程透明化”。從初始的指令輸入到最終的數(shù)據(jù)分析報(bào)告輸出，每個(gè)環(huán)節(jié)的細(xì)節(jié)均可追溯，用戶能夠在任意環(huán)節(jié)介入并進(jìn)行干預(yù)。

在過(guò)程校驗(yàn)中，還能提煉用戶的隱性知識(shí)，通過(guò) “Human-in-the-loop”機(jī)制，讓智能體在持續(xù)交互中不斷優(yōu)化能力，大幅降低 “幻覺” 發(fā)生率。

三大核心技術(shù)

把“可信”寫進(jìn)架構(gòu)里 ?

01 多智能體協(xié)同架構(gòu)，提升任務(wù)處理效能

DeepMiner 并非依賴單一模型獨(dú)立完成任務(wù)，而是構(gòu)建了多智能體協(xié)同工作系統(tǒng)。系統(tǒng)由一個(gè)強(qiáng)大的智能中樞——Foundation Agent 統(tǒng)一調(diào)度，承擔(dān)起各組件協(xié)同工作的統(tǒng)籌職責(zé)，有效解決企業(yè) AI 應(yīng)用中的知識(shí)連接難題 。

在 FA 的調(diào)度下，不同功能的智能體各司其職、協(xié)同配合，如同一個(gè) “虛擬專業(yè)團(tuán)隊(duì)” 高效運(yùn)轉(zhuǎn)。企業(yè)用戶可通過(guò)人機(jī)交互機(jī)制，隨時(shí)介入任務(wù)執(zhí)行過(guò)程，調(diào)整工作方向、細(xì)化任務(wù)目標(biāo) 。

基于 MoA 架構(gòu)，DeepMiner 可針對(duì)每個(gè)細(xì)分業(yè)務(wù)板塊，均可匹配最優(yōu)模型進(jìn)行處理，相比傳統(tǒng) MoE 架構(gòu)，大幅提升了系統(tǒng)優(yōu)化效率 。

02 專有模型支撐，為執(zhí)行和規(guī)劃而生

人工智能從 Generative AI 發(fā)展到 Agentic AI 最大的突破在于，Agent 給大模型安裝了眼睛和手腳，讓大模型變成了“千手觀音”，能夠主動(dòng)執(zhí)行任務(wù)，然而，這也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。由于通用大模型并非為操作軟件而訓(xùn)練，因此在規(guī)劃與操作層面的效果往往差強(qiáng)人意。

為此，DeepMiner 自研兩款專有模型：專業(yè)靈巧手模型 Mano 和專業(yè)指令推理模型 Cito。

專業(yè)靈巧手模型——Mano：打造虛擬世界 “靈巧手”，連接全量數(shù)據(jù)系統(tǒng)

智能體精準(zhǔn)的工具調(diào)用能力，依賴于 Browser Use Agent（BUA）與 Computer Use Agent（CUA）的性能。

作為 DeepMiner 的自動(dòng)化執(zhí)行引擎，Mano 讓智能體真正學(xué)會(huì)了 “看” 與 “點(diǎn)”，能夠在各類軟件及瀏覽器環(huán)境下實(shí)現(xiàn)精細(xì)化操作。其核心技術(shù)突破在于，通過(guò)持續(xù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，Mano能夠自主探索并適應(yīng)全新的平臺(tái)與業(yè)務(wù)流程。近日，Mano 已在全球兩大權(quán)威基準(zhǔn)測(cè)試（Mind2Web——BUA 基準(zhǔn)測(cè)試、OSWorld——CUA 基準(zhǔn)測(cè)試）中登頂，均達(dá)到行業(yè) SOTA（State of the Art）水平。

專業(yè)指令推理模型——Cito：深耕行業(yè) Knowhow，優(yōu)化復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃

傳統(tǒng)的大模型在任務(wù)規(guī)劃時(shí)，動(dòng)作空間巨大，往往難以保證效率和準(zhǔn)確率。

作為 DeepMiner 的分析決策中樞，Cito 專為深度推理而設(shè)計(jì)，它能為復(fù)雜商業(yè)問(wèn)題動(dòng)態(tài)構(gòu)建專業(yè)推理鏈路，并實(shí)現(xiàn)決策路徑的自我優(yōu)化與進(jìn)化，以適應(yīng)動(dòng)態(tài)多變的市場(chǎng)環(huán)境。Cito 采用 Human-in-the-loop 機(jī)制，通過(guò)人機(jī)協(xié)作大幅縮小動(dòng)作空間，讓復(fù)雜任務(wù)的執(zhí)行更可控、更精準(zhǔn)。

通過(guò) Foundation Agent 的統(tǒng)一調(diào)度，DeepMiner 可以將 Cito 的深度推理規(guī)劃能力與 Mano 的精準(zhǔn)執(zhí)行能力深度融合，從而打通從“商業(yè)洞察”到“業(yè)務(wù)執(zhí)行”的端到端智能自動(dòng)化閉環(huán)。

03 企業(yè)記憶與模板體系，賦能組織能力提升

在企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)中，大量員工的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)僅留存于個(gè)人層面，未能沉淀為組織資產(chǎn)。DeepMiner 的又一核心價(jià)值，在于幫助企業(yè)完成暗默知識(shí)向顯性知識(shí)的轉(zhuǎn)化。通過(guò)多輪人機(jī)交互，DeepMiner 可逐步提煉暗默知識(shí)，形成企業(yè)的知識(shí)資產(chǎn)。久而久之，企業(yè)就會(huì)擁有越來(lái)越強(qiáng)的組織記憶。

此外，針對(duì)企業(yè)備受困擾的“幻覺”痛點(diǎn)，DeepMiner 進(jìn)行了系統(tǒng)性優(yōu)化：從任務(wù)分解、工具調(diào)用到結(jié)果生成，全流程均實(shí)現(xiàn)可視化呈現(xiàn)。用戶可清晰查看每一步操作的邏輯，在必要時(shí)還能進(jìn)行人工干預(yù)。這一設(shè)計(jì)不僅大幅降低了幻覺發(fā)生率，更讓輸出結(jié)果具備了可驗(yàn)證性。經(jīng)實(shí)際測(cè)試，DeepMiner 在垂直行業(yè)場(chǎng)景中的幻覺率遠(yuǎn)低于通用模型水平 。

以跨境電商應(yīng)用場(chǎng)景為例，當(dāng)用戶提出“調(diào)研某品牌手機(jī)殼在美國(guó)市場(chǎng)的供需情況”需求時(shí)，DeepMiner 不會(huì)直接生成結(jié)論，而是通過(guò)多輪對(duì)話逐步明確任務(wù)邊界 —— 例如詢問(wèn)用戶“目標(biāo)市場(chǎng)是美國(guó)、歐洲還是全球？”“分析周期為幾個(gè)月？”“是否需重點(diǎn)關(guān)注新品上市初期的市場(chǎng)反應(yīng)？” 等。當(dāng)用戶確認(rèn)核心需求后，DeepMiner 可自動(dòng)調(diào)用專業(yè)商用數(shù)據(jù)庫(kù)，生成包含供需趨勢(shì)、競(jìng)爭(zhēng)格局等維度的市場(chǎng)分析報(bào)告。

整個(gè)過(guò)程實(shí)現(xiàn)“多輪人機(jī)交互、專業(yè)數(shù)據(jù)源接入、全流程透明化”的閉環(huán)，用戶既能獲取最終結(jié)果，又能清晰追溯每一步結(jié)論的推導(dǎo)過(guò)程，充分展現(xiàn)了 DeepMiner 在商業(yè)數(shù)據(jù)分析與決策中的應(yīng)用價(jià)值。