随着大模型技术的突破性进展，AI Agent（智能体）正从实验室走向千行百业，成为企业智能化升级的核心抓手。AI Agent通过整合感知、决策、执行能力，可自主完成复杂任务，显著提升业务效率。然而，企业自建AI Agent面临技术门槛高、开发周期长、场景适配难等痛点。稳格科技作为AI Agent开发领域的专业服务商，依托自研大模型基座+行业Know-How，提供从需求分析、智能体设计、多模态交互开发到行业场景落地的全链路服务，助力客户快速构建高可用、可扩展、可定制的AI智能体解决方案。

一、AI Agent为何成为企业智能化“必选项”？

AI Agent的核心价值在于将大模型的通用能力转化为具体业务场景的解决方案，其优势体现在三大层面：

1. 自主决策，降低人力依赖

· 传统RPA（机器人流程自动化）仅能执行预设规则的任务，而AI Agent可基于环境反馈动态调整策略。例如，在电商客服场景中，AI Agent能自主分析用户情绪、历史订单数据，推荐个性化解决方案，而非机械回复预设话术。

2. 多模态交互，提升用户体验

· 稳格科技AI Agent支持语音、文本、图像、视频等多模态输入输出，适配复杂场景需求。例如，在医疗导诊场景中，用户可通过语音描述症状，AI Agent同步分析上传的检验报告图片，最终以语音+图文形式输出就诊建议。

3. 持续进化，适应业务变化

· 通过稳格科技的强化学习框架，AI Agent可基于用户反馈与业务数据持续优化决策模型。例如，在金融风控场景中，智能体可自动学习新型欺诈模式，将风控规则更新周期从“周级”缩短至“小时级”。

二、稳格科技AI Agent开发服务：三大核心能力破解落地难题

企业自建AI Agent常面临算力成本高、数据隐私风险、场景适配性差等挑战。稳格科技通过技术中台+行业垂直模型的组合，提供“低成本、高安全、快交付”的开发服务：

1. 自主大模型基座：性能与成本的平衡之道

· 稳格科技自研70亿参数行业大模型，在中文理解、长文本处理、逻辑推理等任务上表现优于同参数量级开源模型（如LLaMA2-7B）；

· 通过模型蒸馏、量化压缩技术，将推理成本降低至0.001元/次，支持企业以低成本规模化部署AI Agent；

· 提供私有化部署方案，数据全程不出域，满足金融、政务等高敏感行业的合规要求。

2. 低代码开发平台：缩短60%开发周期

· 稳格科技推出可视化AI Agent构建工具，用户可通过拖拽组件定义智能体的感知模块（如OCR、ASR）、决策模块（如规则引擎、强化学习）、执行模块（如API调用、机械臂控制）；

· 平台预置200+行业模板（如电商导购、工业质检、法律文书审核），客户可直接复用或微调，开发周期从“3个月”压缩至“2周”；

· 支持多智能体协同，例如在物流场景中，一个主智能体可调度多个子智能体完成“分拣、运输、签收”全流程。

3. 行业场景深度适配：从“能用”到“好用”

· 零售行业：为某头部连锁品牌开发智能导购Agent，通过分析用户历史购买记录、店内行为轨迹，动态推荐商品组合，带动客单价提升25%；

· 制造业：为汽车工厂定制质检Agent，结合视觉大模型与机械臂控制，实现发动机零部件缺陷检测准确率99.9%，检测效率较人工提升10倍；

· 政务服务：为地方政府开发**“一网通办”智能助手**，支持自然语言交互办理1000+政务事项，群众满意度从82%提升至96%。

三、稳格科技AI Agent落地方法论：四步实现“价值闭环”

为确保AI Agent真正解决业务痛点，稳格科技形成了一套**“场景挖掘-原型验证-规模化部署-持续优化”**的方法论：

1. 场景挖掘：

· 通过业务访谈、流程画像、数据诊断，识别高价值场景（如高频、重复、误差敏感型任务）；

· 例如，在某银行信贷审批场景中，发现“资料完整性核查”占人工工时40%，且易因疲劳出错，确定为AI Agent优先落地场景。

2. 原型验证：

· 基于稳格科技低代码平台快速开发MVP（最小可行产品），在真实业务环境中测试性能；

· 例如，在医疗影像诊断场景中，原型系统在3周内完成1000例病例验证，诊断一致率达98%，远超医生平均水平（92%）。

3. 规模化部署：

· 提供云边端一体化部署方案，支持智能体在公有云、私有云、边缘设备（如工业网关、智能摄像头）上灵活运行；

· 例如，为某能源企业部署的设备巡检Agent，同时运行于云端（数据分析）与边缘端（实时预警），网络中断时仍可独立工作8小时。

4. 持续优化：

· 通过用户反馈循环、业务数据监控、模型迭代，确保智能体性能随业务变化同步提升；

· 例如，某电商平台AI客服Agent上线后，用户满意度从75%提升至89%，同时人力成本下降30%。