在特定行业场景中，通用大模型具有的泛化服务特性，很难在知识问答、内容生成、业务处理和管理决策等方面精准满足用户的需求。

因此，让通用大模型学习行业知识和行业语料成为行业大模型，再进一步学习业务知识和专业领域工具演进为场景大模型，是生成式AI深入业务场景，承担更复杂任务的关键路径。这一过程的实现，让大模型的持续进化最终以AI Agent的产品形态，开始了对业务的流程及其管理和服务模式的重构与优化。

AI Agent被译为“智能体”，也可理解为“智能业务助理”，旨在大模型技术驱动下，让人们以自然语言为交互方式高自动化地执行和处理专业或繁复的工作任务，从而极大程度释放人员精力。

正如OpenAI联合创始人安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）认为，在各类行业组织对数字化实体的打造进程中，对于通用人工智能（AGI）的应用，将广泛采用AI Agent的产品形式开展业务，而来自于各行业领域的开发人员和创业者们，将比通用大模型的开发商们更具有对AI Agent的开发优势。AI Agent，也被越来越多的人认可为是数字经济时代深刻赋能各行各业的高效生产力工具。

服务行业大模型落地的最后一公里

土豆数据致力打造行业大模型开发与应用的基础设施，深耕其在应用场景中落地的最后一公里，自主研发行业大模型、场景大模型的工程化开发工具和多种能力引擎，在持续完善大模型服务能力的同时，高效支撑AI Agent产品的构建。

模型工程化开发

针对行业大模型、场景大模型的工程化开发，土豆数据自研工具，在数据工程、模型工程、模型评估、模型安全方面，持续丰富和完善大模型的能力体系建设。其中：

数据工程为行业大模型、场景大模型的训练提供了数据采集、生成、标注、处理、回流和管理的一整套数据服务流程，确保模型的高质量开发和运行性能，同时也有助于解决数据安全、风险等问题。

模型工程旨在配合数据工程，选择适合的大语言模型、视觉大模型、多模态大模型、科学计算大模型等通用大模型，完成行业大模型和场景大模型的训练、优化和部署等相关流程。

模型评估建立了行业大模型和场景大模型的评估指标体系，对模型能力、性能、风险等环节实现了量化评测，为模型的持续优化和发展提供指导方向。

模型安全建立起对有害内容的审核与拦截机制，其配合数据工程，实现对有害数据的清洗和过滤，同时也针对用户生成的自然语言提问进行审核，保障内容的输入符合法规政策。

行业大模型、场景大模型工程化开发工具满足行业用户想要在通用行业大模型基础上进行定制开发的需求，做到降本增效，并确保模型成果在应用上的安全可靠。

能力引擎开发

能力引擎的开发，在于进一步提升行业大模型和场景大模型成果的服务水平，从而帮助行业用户解决更复杂的任务和需求。其中：

知识引擎以向量数据库技术为支撑，通过连接、抽取、关联业务中各类数据库中的数据资源，充分响应自然语言需求，高效凝练行业知识，最终给出准确的回答和参考依据。

插件引擎意在让模型成果通过学习专业领域工具，诸如数据生产、处理、分析等软件，生长出更加全能的“手脚”，让自然语言部分或完全替代传统操作方式，提高业务处理的效率。插件引擎现囊括土豆数据自主研发的行业数字孪生组件，实现了对物理世界的高效率数字化三维重建、数据资源的动态接入，以及时空大数据分析。

此外，提示词引擎让模型成果进一步掌握多元化的沟通技巧，能够根据自然语言需求精准执行业务。记忆引擎则帮助完善的场景对话上下文反馈能力，让模型成果能够像人类一样拥有更长久的记忆力和成长力。

AI Agent开发应用平台构建

土豆数据AI Agent开发应用平台，正是在行业大模型/场景大模型开发和各种能力引擎的加持下，让各行业领域、各细分场景用户能够更加轻松地一站式开发多元化的智能业务助理产品。它的价值和优势将集中体现在：

1.降低业务对于专业流程操作或专业软件使用上的门槛，既可让非专业人士轻松上手专业工作，也能让专业人员更侧重创造性和决策性的事务。

2.基于对数据价值的智能挖掘，推动实现以数据为核心要素的业务科学决策，提升管理和服务的水平。

3.理解并执行复杂的工作任务，可将需求拆解为细分的独立事项，并一一调用引擎能力和工具落地执行。

4.实现以天为单位的产品服务能力快速迭代，通过模型升级和工具学习高效响应业务需求的增加或变化。

而当前，土豆AI Agent重点聚焦三大应用方向：

其一，是面向业务中日常的文案撰写、编纂等重复性工作，依托AI Agent在行业知识问答和专业内容生成方面的能力，实现公文、报告、总结、纪要等文案内容的聚合生成，辅助业务人员大幅提升文案工作的组织和执行效率。

其二，是围绕业务需求对数据的价值进行深入挖掘，利用AI Agent从多源异构、错综复杂的海量数据资产中发现并建立数据间的关联，洞察规律和趋势，以及机遇和风险，最大限度释放数据要素的价值。

其三，是快速构建行业数字孪生场景，利用AI Agent在计算机视觉层面的能力，以及对三维重建等专业工具的掌握，高效生成室内外一体化三维模型，满足越来越多的行业领域对于数据的时空可视化展示、分析等需求。

今年5月，土豆数据重磅发布“弗雷时空大模型”，该模型成果以多种AI Agent形式，深入服务自然资源和智慧城市领域的政府用户，端到端助力空间数据的生产，以及业务的处理、管理与决策。

加速各行业领域

数字化和智能化进程

如今，我国社会经济发展正在经历从“人口红利”向“人才红利”的加速转变，加之国际局势的动荡在军政、经贸、产业发展等方面对于新兴技术发展和技术融合创新皆提出了更高的要求，通用人工智能时代伴随着大模型技术与人类知识与经验的耦合连接，正在通过AI Agent以前所未有的服务方式和效率，带来了生产力的大变革。

土豆数据深耕行业大模型在应用场景中落地的最后一公里，并立足于跨行业领域上下游合作伙伴的通力合作，在广度和深度层面持续丰富AI Agent的服务场景，加速各行业领域的数字化和智能化进程。