在一家動(dòng)力電池企業(yè)的研發(fā)部門(mén)，工程師李濤正面臨一個(gè)棘手的問(wèn)題：為了提升新型快充電池的散熱效率，他需要在不影響能量密度的前提下，優(yōu)化整組電池的熱管理結(jié)構(gòu)。這不是一個(gè)簡(jiǎn)單的力學(xué)或材料單點(diǎn)挑戰(zhàn)，而是一場(chǎng)涵蓋材料性能、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、熱電耦合、電化學(xué)反應(yīng)等多個(gè)專業(yè)維度的復(fù)雜博弈。

按照傳統(tǒng)流程，他需要搜索閱讀成百上千篇技術(shù)文獻(xiàn)，組織至少3場(chǎng)跨部門(mén)頭腦風(fēng)暴，邀請(qǐng)結(jié)構(gòu)、熱管理、電芯專家協(xié)同評(píng)估方案，整個(gè)流程保守估計(jì)兩周起步，而且成敗難測(cè)。

但現(xiàn)在，他有了新的選擇：借助AI Agent，他只需輸入想要攻堅(jiān)的技術(shù)難題，通過(guò)對(duì)話明確目標(biāo)參數(shù)、約束條件和預(yù)期指標(biāo)，Agent就能自動(dòng)分解問(wèn)題并生成推薦的技術(shù)方案。

技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的變化，正在悄然展開(kāi)。AI正在從“語(yǔ)言模型”進(jìn)化為“任務(wù)智能體”，從“助手”走向“代理人”。尤其是在知識(shí)密集、邏輯復(fù)雜、數(shù)據(jù)專業(yè)化的技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域，AI Agent正以“能理解場(chǎng)景、能完成任務(wù)、能交付成果”的方式，重塑研發(fā)流程、顛覆創(chuàng)新范式。

智慧芽推出的Eureka，就是這樣一個(gè)平臺(tái)。接下來(lái)，我們就以智慧芽的Eureka為例，來(lái)看看AI Agent能在技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域帶來(lái)哪些新的可能。

技術(shù)創(chuàng)新的痛，

通用大模型真的懂？

這兩年，大模型技術(shù)飛速發(fā)展。從ChatGPT到Claude，再到國(guó)產(chǎn)陣營(yíng)中的DeepSeek、通義千問(wèn)、文心一言、豆包、智譜清言、Kimi等，它們?cè)谕ㄓ萌蝿?wù)中的表現(xiàn)已令人驚艷。但問(wèn)題也隨之而來(lái)：它們真的適合用于技術(shù)創(chuàng)新嗎？

在“提出點(diǎn)子”和“生成內(nèi)容”層面，它們看起來(lái)的確很強(qiáng)大。然而，一旦深入到專業(yè)研發(fā)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、新藥設(shè)計(jì)、材料研發(fā)等場(chǎng)景，通用大模型的短板就會(huì)暴露得很明顯。

☆幻覺(jué)率高，不可用于嚴(yán)肅任務(wù)

通用大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集大多是開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)料，這意味著它“知道的事情”多，但“不確定的信息”也多。它的知識(shí)庫(kù)中并不包含大量真實(shí)、結(jié)構(gòu)化、專業(yè)性高、經(jīng)過(guò)行業(yè)驗(yàn)證的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，尤其是在專利、標(biāo)準(zhǔn)、法規(guī)、配方、材料工藝等高門(mén)檻領(lǐng)域。

因此，它在面對(duì)專業(yè)問(wèn)題時(shí)，可能會(huì)一本正經(jīng)地胡說(shuō)八道——列出并不存在的參考文獻(xiàn)，引用無(wú)從查證的工藝參數(shù)，甚至編造一個(gè)聽(tīng)起來(lái)“邏輯通順”但本質(zhì)錯(cuò)誤的答案。

這類“幻覺(jué)”在泛內(nèi)容領(lǐng)域或許無(wú)傷大雅，但在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)或技術(shù)路線論證中，哪怕一個(gè)數(shù)字錯(cuò)了、一個(gè)原理不對(duì)，就可能導(dǎo)致后續(xù)整組實(shí)驗(yàn)白做、項(xiàng)目方向跑偏，甚至帶來(lái)法律風(fēng)險(xiǎn)。

☆不懂業(yè)務(wù)，不會(huì)干活

通用大模型再聰明，也不等于“懂行業(yè)”。它們可以寫(xiě)郵件、潤(rùn)色文案、幫你總結(jié)文章，但卻無(wú)法理解某項(xiàng)技術(shù)研發(fā)流程的結(jié)構(gòu)化邏輯，也無(wú)法“拆解問(wèn)題→檢索資料→對(duì)比判斷→輸出方案”這樣真實(shí)發(fā)生在技術(shù)攻堅(jiān)現(xiàn)場(chǎng)的任務(wù)鏈條。

它不懂什么是FTO（自由實(shí)施分析）、不了解專利權(quán)利要求的撰寫(xiě)規(guī)范，做不到生成跨領(lǐng)域可借鑒的技術(shù)方案。在一個(gè)復(fù)雜、流程化的專業(yè)場(chǎng)景里，它只能“陪聊”，卻不能“實(shí)干”。

更關(guān)鍵的是，它缺乏“任務(wù)意識(shí)”——不能將用戶的一個(gè)目標(biāo)拆解為若干明確的行動(dòng)指令，更無(wú)法調(diào)動(dòng)工具鏈條，完成整個(gè)工作流程。這就注定，通用基礎(chǔ)大模型很難在研發(fā)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、生物醫(yī)藥、新材料等高專業(yè)、高閉環(huán)的場(chǎng)景中承擔(dān)真正的“工作角色”。

技術(shù)創(chuàng)新不是一場(chǎng)聊天，而是一場(chǎng)高風(fēng)險(xiǎn)、高門(mén)檻的智力生產(chǎn)。它需要的，不只是會(huì)寫(xiě)各類文案的通用助手，還是能在專業(yè)場(chǎng)景中拆解問(wèn)題、理解流程、生成方案、保障可信的智能代理。

這引出了一個(gè)核心問(wèn)題：技術(shù)創(chuàng)新，是否可以有“更聰明”的方式？一個(gè)能真正懂業(yè)務(wù)、能參與交付的AI？智慧芽Eureka在做的，就是試圖給這個(gè)問(wèn)題尋找一個(gè)答案。

智慧芽Eureka，

給出了自己的答案

當(dāng)通用大模型在專業(yè)領(lǐng)域被幻覺(jué)和執(zhí)行力問(wèn)題束縛住的時(shí)候，一種新的AI范式正在崛起——垂直領(lǐng)域AI Agent。它不再是一個(gè)“會(huì)聊天的語(yǔ)言模型”，而是能夠理解業(yè)務(wù)、協(xié)同完成任務(wù)、適配真實(shí)場(chǎng)景的智能代理系統(tǒng)。

在中國(guó)技術(shù)創(chuàng)新服務(wù)領(lǐng)域，智慧芽是率先將AI Agent全面落地的先行者之一。其打造的Eureka平臺(tái)，致力于為技術(shù)創(chuàng)新帶來(lái)一套可落地、可擴(kuò)展、可交付的“專家型”AI Agent。

它的核心理念很明確：幫助研發(fā)人員、知識(shí)產(chǎn)權(quán)專家、解決實(shí)際問(wèn)題，而不是制造更多信息噪音。

Eureka上線了20+“專家型”AI Agent，每個(gè)Agent都面向一個(gè)高頻剛需的專業(yè)任務(wù)，如查新檢索、技術(shù)方案探索、金屬成分解析、馬庫(kù)什權(quán)要撰寫(xiě)等。

在具體業(yè)務(wù)層面，Eureka平臺(tái)的核心能力，圍繞四大高價(jià)值主線展開(kāi)：

知識(shí)產(chǎn)權(quán)：聚焦查新檢索、專利說(shuō)明書(shū)撰寫(xiě)、專利翻譯等，重塑知識(shí)產(chǎn)權(quán)工作流；

研發(fā)：為研發(fā)工程師、研發(fā)負(fù)責(zé)人提供從解決單一技術(shù)問(wèn)題到設(shè)計(jì)復(fù)雜技術(shù)方案的專業(yè)輔助；

生物醫(yī)藥：專攻文獻(xiàn)檢索、精讀，以及藥物專利保護(hù)等數(shù)據(jù)密集型場(chǎng)景；

材料：涵蓋材料性能評(píng)估、成分解析等能力，服務(wù)新材料等研發(fā)環(huán)節(jié)。

接下來(lái)，我就來(lái)通過(guò)一個(gè)典型案例，來(lái)看看Eureka在技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域，能帶來(lái)哪些改變。

在眾多應(yīng)用場(chǎng)景中，“技術(shù)方案探索”尤為具有代表性。它幾乎貫穿所有企業(yè)的研發(fā)流程，卻又最依賴人工經(jīng)驗(yàn)、試錯(cuò)成本高、周期不可控。

傳統(tǒng)方式通常包括：

1）工程師查閱大量文獻(xiàn)資料；

2）組織專家頭腦風(fēng)暴會(huì)；

3）根據(jù)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)手動(dòng)設(shè)計(jì)算法或技術(shù)路徑；

4）再進(jìn)行一輪輪實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和調(diào)整。整個(gè)過(guò)程往往需要1~2周甚至更久。

那么，新的方式是怎樣的呢？

Eureka改寫(xiě)了這一流程，比如，我想要研究提高鋰電池能量密度的技術(shù)方案，直接給出問(wèn)題“如何提高鋰電池能量密度到260瓦時(shí)/千克（Wh/kg）且體積沒(méi)有變大”。接下來(lái)，Eureka就調(diào)用“技術(shù)方案探索Agent”來(lái)逐步展開(kāi)探索。具體來(lái)看，一共經(jīng)過(guò)了6個(gè)步驟，分別是生成問(wèn)題對(duì)話、生成問(wèn)題分析、生成問(wèn)題方向、技術(shù)文獻(xiàn)召回檢索、生成技術(shù)方案樹(shù)、生成技術(shù)方案總結(jié)。最終，Eureka給出了多個(gè)技術(shù)方案，并且每個(gè)方案都有詳細(xì)的分析，并給出了相關(guān)的參考文獻(xiàn)。

最終結(jié)果不僅具備專業(yè)可讀性，而且具有可編輯、可溯源、可引用的特性。

數(shù)據(jù)顯示：Eureka可將原本需要1~2周完成的方案設(shè)計(jì)任務(wù)，壓縮至1~2小時(shí)，顯著加速技術(shù)攻堅(jiān)的進(jìn)程。

這不是對(duì)“人”的替代，而是讓人類專家從繁雜信息處理中解放出來(lái)，回歸決策與創(chuàng)造本身。

此外，智慧芽還通過(guò)多種技術(shù)與服務(wù)創(chuàng)新，來(lái)提升AI Agent在技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的應(yīng)用落地能力，打通“最后一公里”。

比如，智慧芽提供本地化部署支持。許多涉及核心技術(shù)、未公開(kāi)專利、內(nèi)部實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的中大型企業(yè)，無(wú)法接受“云上運(yùn)行”。Eureka可支持私有化部署，允許客戶在內(nèi)網(wǎng)調(diào)用專屬Agent，并接入自身已有知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)安全閉環(huán)。

據(jù)介紹，智慧芽正在構(gòu)建了面向場(chǎng)景的多Agent協(xié)同能力。未來(lái)，企業(yè)可以靈活組合多個(gè)Agent能力，自定義一套研發(fā)任務(wù)鏈，例如：“查新檢索+趨勢(shì)監(jiān)測(cè)+競(jìng)品對(duì)比+預(yù)研報(bào)告生成”，實(shí)現(xiàn)真正的研發(fā)自動(dòng)化模塊拼裝。

為什么是智慧芽？

三大護(hù)城河給了它底氣

我們不禁要問(wèn)，其實(shí)現(xiàn)在布局AI Agent的企業(yè)有很多，那智慧芽有什么特別的，憑什么能在技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域脫穎而出？

原因不止是它“做得更早”，而是它“準(zhǔn)備得更久”。在AI Agent成為行業(yè)焦點(diǎn)之前，智慧芽已經(jīng)在技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域深耕十余年——高質(zhì)量數(shù)據(jù)沉淀、行業(yè)Know-how、垂直領(lǐng)域AI算法積累，構(gòu)成了它無(wú)法輕易復(fù)制的三重壁壘。

1、數(shù)據(jù)基座：20億+垂直數(shù)據(jù)沉淀，是Agent智能的基石

AI的智能邊界，始終受限于數(shù)據(jù)的質(zhì)量與結(jié)構(gòu)化程度。

而在技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域，原始數(shù)據(jù)不僅龐雜，而且門(mén)檻極高：專利文獻(xiàn)晦澀難讀，材料數(shù)據(jù)分布稀疏，生物醫(yī)藥術(shù)語(yǔ)專業(yè)壁壘重重……通用大模型根本無(wú)法深入理解其中語(yǔ)義。

智慧芽在十余年中，持續(xù)打造了覆蓋20+行業(yè)領(lǐng)域、20億+高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)體系，涵蓋：全球172個(gè)國(guó)家/地區(qū)的1.9億+專利、1.9億+論文文獻(xiàn)、9.6億+生物序列、12萬(wàn)+藥物等，以及在此基礎(chǔ)上經(jīng)過(guò)多輪清洗、去重、標(biāo)注、深加工后的數(shù)據(jù)。

這些數(shù)據(jù)不僅為Agent提供更可靠的支撐，也顯著降低了通用模型“幻覺(jué)率高、引用不可溯源”的問(wèn)題。

數(shù)據(jù)，不只是素材，而是專業(yè)Agent“看得懂、做得對(duì)”的必要基礎(chǔ)。

2、工作流 Know-how：15000+客戶經(jīng)驗(yàn)沉淀進(jìn)Agent的行動(dòng)邏輯

光有數(shù)據(jù)還不夠，懂業(yè)務(wù)才是能“干活”的關(guān)鍵。

在服務(wù)全球15000+家客戶的過(guò)程中，智慧芽對(duì)不同類型的用戶，如專利工程師、專利代理師、研發(fā)工程師、研發(fā)負(fù)責(zé)人等的日常工作形成了深刻理解。

這些經(jīng)驗(yàn)被拆解成標(biāo)準(zhǔn)工作流程、決策路徑、任務(wù)拆解邏輯，并以模塊化形式封裝進(jìn)AI Agent的“行動(dòng)模式”中。

例如：查新檢索Agent懂得如何判斷一項(xiàng)技術(shù)的新穎性和可專利性；技術(shù)方案探索Agent會(huì)結(jié)合技術(shù)攻堅(jiān)目標(biāo)自動(dòng)提出設(shè)計(jì)路徑等。

這不是大模型的“知識(shí)回憶”，而是基于經(jīng)驗(yàn)的“專業(yè)判斷”。

這也意味著，Eureka平臺(tái)上的每一個(gè)Agent，背后都蘊(yùn)含著高度貼合行業(yè)實(shí)踐的執(zhí)行力，而不僅僅是表層的文本生成能力。

3、模型調(diào)優(yōu)與AI中臺(tái)，讓Agent理解業(yè)務(wù)成為可能

另一個(gè)關(guān)鍵能力，是智慧芽對(duì)底層模型的理解與調(diào)優(yōu)能力。

智慧芽在開(kāi)源大模型（如DeepSeek）基礎(chǔ)上，進(jìn)行“垂直模型微調(diào)+RAG優(yōu)化”，構(gòu)建AI中臺(tái)，使其更適用于專業(yè)任務(wù)。

更進(jìn)一步，Eureka正在構(gòu)建一個(gè)面向未來(lái)的“Agent生態(tài)系統(tǒng)”——企業(yè)可以自定義任務(wù)流，組合多種Agent，甚至創(chuàng)建專屬智能體。這意味著，一個(gè)新興的“AI勞動(dòng)力市場(chǎng)”正在形成：企業(yè)不只是雇人，還在調(diào)動(dòng)可復(fù)用、可共享的智能服務(wù)單元。

在這三重壁壘的共同作用下，智慧芽走出了不同于一般大模型公司或AI平臺(tái)的路線，建立起一個(gè)面向技術(shù)創(chuàng)新的智能生態(tài)核心。

我們站在一個(gè)新時(shí)代的起點(diǎn)

AI Agent的興起，不只是工具層面的演化，而是一場(chǎng)關(guān)于“誰(shuí)參與創(chuàng)新”與“如何組織創(chuàng)新”的范式變革。在這個(gè)變革中，Eureka平臺(tái)所代表的，不是另一個(gè)AI產(chǎn)品，而是一種更具系統(tǒng)性的“研發(fā)合作者”邏輯的實(shí)現(xiàn)。

在Eureka這類Agent平臺(tái)的推動(dòng)下，技術(shù)創(chuàng)新不再依賴傳統(tǒng)的“人力拉動(dòng)式研發(fā)”，而是逐漸演進(jìn)為一種“人+智能Agent協(xié)同完成任務(wù)”的新型模式。研發(fā)人員不再獨(dú)自處理冗長(zhǎng)的檢索、驗(yàn)證和分析過(guò)程，而是通過(guò)調(diào)度專業(yè)AI Agent完成任務(wù)鏈路，從而騰出更多精力用于判斷、創(chuàng)造與策略。

這是一種效率的躍遷，更是一種協(xié)作形態(tài)的重構(gòu)，未來(lái)的研發(fā)協(xié)作，不是全權(quán)交由AI執(zhí)行，而是人類處于主導(dǎo)地位，AI成為可靠、可控、可解釋的“第二大腦”。

而隨著這一協(xié)作模型的深化，企業(yè)對(duì)AI平臺(tái)的使用方式也在變化。傳統(tǒng)的按賬號(hào)售賣的方式，可能逐漸讓位于“按任務(wù)交付計(jì)價(jià)”的模式。尤其在To B場(chǎng)景下，企業(yè)更關(guān)心的是AI帶來(lái)了多少真實(shí)成果，而不是開(kāi)通了多少個(gè)賬戶。

智慧芽創(chuàng)始人兼CEO張濟(jì)徽曾提到，未來(lái)也許“依靠AI，幾個(gè)人就能完成創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)”。這種“智能化組織壓縮”趨勢(shì)，將重塑企業(yè)的規(guī)模結(jié)構(gòu)與人力配置邏輯。

面對(duì)這種變革，不同角色都必須作出適應(yīng)。研發(fā)人員要具備與Agent高效協(xié)作的能力，企業(yè)組織要重新設(shè)計(jì)流程并搭建Agent-ready的基礎(chǔ)設(shè)施，而教育與政策層面，也需更新相應(yīng)的制度與人才培養(yǎng)機(jī)制，構(gòu)建面向智能協(xié)作的社會(huì)系統(tǒng)。

最終，這不只是一個(gè)工具進(jìn)化的故事，而是一個(gè)系統(tǒng)性變革的開(kāi)端。AI Agent平臺(tái)如Eureka，釋放出的不只是效率，而是一種面向未來(lái)的技術(shù)生產(chǎn)力。它讓高端制造、生物醫(yī)藥、材料工程等核心領(lǐng)域的突破速度大幅提升，也催生出新的組織形態(tài)、職業(yè)路徑與產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

正如張濟(jì)徽所強(qiáng)調(diào)的：“垂直領(lǐng)域的AI Agent，不只是可用，而是真正在解決問(wèn)題。” 而Eureka，正是在一個(gè)又一個(gè)真實(shí)工作流中，驗(yàn)證著這場(chǎng)智能協(xié)作時(shí)代的可行性與深度。

也許，在多年之后，當(dāng)我們回過(guò)頭來(lái)，會(huì)發(fā)出這樣的感慨：AI Agent不是終點(diǎn)，而是新時(shí)代技術(shù)文明的起點(diǎn)。

來(lái)源：數(shù)據(jù)猿