卓世科技：“能干活”的Agent平台3.0发布！ | Hi科技

在当今智能化浪潮汹涌澎湃的时代，技术的每一次突破都如同星辰大海中的灯塔，照亮着前行的方向。卓世科技，作为行业先锋，始终秉持着对技术创新的极致追求，不断探索未知，勇攀高峰。今天，我们怀着无比激动的心情，重磅推出 Agent 平台的全新升级版本——Agent 平台 3.0！这不仅仅是一次简单的更新，而是一场智能交互领域的深刻变革。我们深度融合了前沿技术，从底层架构到功能组件，精心雕琢每一个细节，力求为用户带来前所未有的智能交互体验。Agent 平台 3.0，让智能体从 “会说话” 进阶到 “能干活”，将真正成为您工作与生活中的得力助手，让智能科技的力量触手可及。

一、双Agent策略：智能策略双核驱动

（一）智能规划-执行架构

此次推出的规划行动智能体，具备将任务拆解并按步骤执行的能力，真正打造“能干活”的Agent。该功能基于目标分解算法与资源调度模型，并构建了分层决策系统。其核心架构由 Plan agent 和 action agent 两部分构成，运用了复杂的多目标优化算法与任务分解技术。

Plan agent 采用深度强化学习算法，能够依据用户设定的目标，将其精准拆解为多个子任务，并制定出详尽的多维度行动方案。在资源分配方面，运用智能调度算法，综合考虑时间、成本、资源可用性等多重因素，实现最优分配，确保计划的高效性与可行性。

action agent 则搭载了高效的执行引擎，它与各大 MCP 插件紧密集成，通过标准化的接口协议，实现无缝对接。借助插件的自主执行能力，action agent 能够按照预设步骤，稳步有序推进任务执行，并实时监测执行状态，通过反馈控制机制，及时调整执行策略，以应对各种突发情况，保障任务的精准完成。

（二）知识库深度检索

知识库深度检索功能，实现了私域知识级别的Deep Search，具备深度拆解能力和自主判断力，能敏锐察觉信息缺口实现对复杂问题的动态拆解与多维检索，从而生成完整知识脉络。

当用户提出问题时，系统首先运用语义分析模型，精准理解问题的核心语义与潜在意图，将其拆解为多个关联子问题。然后，基于这些子问题，在知识库中展开全方位检索，融合文本检索、图像识别、数据挖掘等多种技术手段，全面挖掘与子问题相关的信息。

我们的检索系统还具备自适应学习能力，能够自主判断检索结果的完整性与准确性。一旦发现信息缺口，系统会自动启动补充查询流程，运用智能联想算法，扩展检索范围，不断优化检索策略，直至获取足够的信息，最终生成一份详尽、精准、结构化的查询结果，为用户的知识探索提供强大助力。

二、对话长期记忆组件：用户历史对话分布式存储与智能记忆融合

长期记忆组件巧妙融合了分布式存储架构与长期记忆技术，可实时压缩存储对话，提炼关键信息并存储，用户从此不必担心大模型没有“记忆”的问题。

1. 关键内容提取与冲突处理 ：他能精准地从对话中自动提取关键信息，为用户构建简洁而全面的对话摘要。当遇到信息更新或存在冲突项时，系统会依据智能算法进行评估，优先保留最新、最准确的信息，确保用户获取的始终是最可靠的知识和数据，从而优化信息管理效率。

2. 个人信息场景应用 ：在个人信息管理方面，它能够详细记录个人的日常对话、重要事件、待办事项等各类信息，构建起一份专属的个人数字记忆库。无论是生活中的琐事安排，还是工作中的重要沟通，用户都可以随时方便地查询和回顾，为个人生活和工作提供强大的信息支持，让生活与工作更加井然有序。

3. 知识图谱构建与个人喜好记录 ：借助先进的知识图谱技术，能够将对话中的信息进行关联分析，自动构建起个性化的知识网络。这不仅方便用户记录个人喜好信息，还能帮助用户更深入地理解自己兴趣爱好的相关领域，挖掘潜在的兴趣点，为用户提供高效、精准的信息服务，进一步提升用户的个性化体验，让每一次对话都成为知识拓展与个人成长的契机。

三、全新联网引擎检索插件及可视化组件接入

引入了全新的联网引擎检索插件，AI search ，该插件在完全替代了bing检索，结合语义搜索算法搜索全网信息，同时根据搜索词自动获取垂域结构化数据，为用户提供个性化的智能检索服务。支持天气、百科、医疗、股票等各种场景。

丰富的可视化组件接入，是我们在数据可视化领域的技术创新。可视化组件基于先进的图形渲染引擎与交互设计技术，为模型输出结果提供丰富的可视化展示方式。无论是折线图、柱状图，还是鱼骨图、思维导图、饼状图等多种图表形式，都能够实现高效渲染与流畅交互，帮助用户更直观地理解复杂数据，提升数据决策效率。

结语：此次 Agent 平台的全面升级，卓世科技具备了Agent自动完成任务的功能框架，结合历史项目中用户常用的功能做了全面迭代，大幅降低了Agent应用构建的工作量和复杂度，发布了真正“能干活”的Agent产品，离数字员工上岗工作又近了一步。

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