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明略科技发布DeepMiner,攻坚企业级可信AI智能体

DeepMiner定位为面向ToB场景的多智能体集群,而非单一智能体,重点覆盖商业数据分析与决策类任务,支持企业根据实际业务灵活组合智能体工具,并强调人机协同和多轮交互的工作机制。

9月20日,明略科技正式发布专有大模型产品线DeepMiner,致力于为企业构建高可信度的AI智能体系统。该产品以“可信智能体模型+可信数据”为基础,旨在应对通用智能体在企业环境中存在的幻觉率高、过程不透明和缺乏行业知识等落地难题。

DeepMiner定位为面向ToB场景的多智能体集群,而非单一智能体,重点覆盖商业数据分析与决策类任务,支持企业根据实际业务灵活组合智能体工具,并强调人机协同和多轮交互的工作机制。

核心差异:聚焦企业可信需求

DeepMiner与通用智能体相比体现出四方面差异:

1、支持企业定制多智能体协同架构,贴合复杂业务场景;

2、接入真实商用数据源,包括广告、零售、电商等领域数据库,降低虚构内容产生风险;

3、支持企业暗默知识的挖掘与沉淀,提升组织整体业务能力;

4、通过全流程可追溯和“Human-in-the-loop”机制,大幅降低幻觉发生。

三大技术支撑:多智能体协同、专有模型与企业记忆体系

DeepMiner依托三项核心技术确保系统可信度:

1、多智能体协同架构(MoA),通过FoundationAgent进行统一调度,提升复杂任务处理效率;

2、自研两款专有模型:专业灵巧手模型Mano,用于自动化执行和系统操作,在Mind2Web和OSWorld测试中达到SOTA水平;专业指令推理模型Cito,用于深度推理与任务规划,支持动态优化;

3、企业记忆与模板体系,能够将员工经验转化为组织知识资产,并提供任务全流程可视化,支持人工干预。

典型应用场景:跨境电商市场分析

以跨境电商中“调研某品牌手机壳在美国市场的供需情况”为例,DeepMiner通过多轮对话明确任务细节,自动调用商用数据库生成分析报告,整个过程支持追溯和干预,在降低幻觉的同时提高结论的可验证性。

明略科技CEO吴明辉表示,DeepMiner的发布标志着公司在大模型时代的重要战略布局,未来将扩展至金融、法律、人力资源等多个垂直行业,致力于打造“可信Agentic大模型”,以数据驱动企业生产力。

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