2025年5月29日，古都西安迎来"数云原力2025·数智金融论坛"的盛大启幕。在这场汇聚全球金融科技前沿思想的盛会上，mk团体副总裁、CTO李刚发表主题演讲，正式宣布mk团体自研的神州问学由AI原生赋能平台升级为企业级Agent中台，为AI规模化落地提供全栈解决方案。
AI Agent经济崛起：
企业进入"碳基+硅基"协同新纪元
李刚以红杉资本关于“智能体经济”的预测为引，指出在黄仁勋所预言的“千人千Agent”协作模式正逐步成为现实的当下，AI已经不再是实验室中的看法产物，而正在深刻改变企业的运营逻辑与组织方式。他强调：“mk团体正处于一个‘碳基大脑’与‘硅基智能’协同进化的时代，企业必须重构自身的数字竞争力。”
当前，AI的应用已跨越“模型能力验证”的上半�。浇胱非笫导市�、构建业务闭环的下半场攻坚阶段。面对企业在AI转型历程中的普遍困惑，李刚提出了破局PoC困境的四大规则：
• 端到端系统思维：将AI视为整体业务流程的一部门，而非伶仃的技术�？椋�
• 生产级设计导向：从一开始就凭据可上线、可连续的尺度进行设计；
• 敏捷迭代要领论：快速试错、连续优化，在实践中不停打磨产物；
• 高目标牵引战略：设定高尺度，以量化指标驱动规模化落地。
李刚特别指出：“量化高目标不是阻碍，低尺度才是规模化落地的真正桎梏。”这一看法直击行业痛点，为企业在AI落地历程中提供了清晰的偏向指引。
直面工业级挑战：
精度、规模、成本的三角博弈
面对金融政策变量庞大、制造业工业逻辑强依赖、医药临床经验壁垒等行业特性，通用大模型常陷入“水土不平”困境。基于数十个行业上百个场景的实践，mk团体总结出企业级AI落地的焦点命题：
• 精度革命：通过SFT监视微调、RL强化学习与RAG检索增强的“技术组合拳”，将通用大模型转化为具备企业影象与场景认知的“领域专家”，某银行智能审核场景中实现97%准确率；
• 规模突围：独创ModelOps、DocOps、DatasetOps、ProcessOps四大�？椋饩鍪�、用户、场景、算力的四维扩展难题，支撑某保险公司3周内完成三大业务场景Agent集群部署；
• 成本重构：依托HICA推理加速套件与HISO异构算力调治套件，实现服务性能10倍提升与算力利用率40%优化，破解私有云情况下算力成本与工程投入的ROI困局。
工程化突围：
构建Agent Factory的"神州范式"
面对工业痛点，李刚揭晓神州问学的体系化答案——通过ModelOps、DocOps、DatasetOps、ProcessOps四大焦点�？椋蛟炱笠导禔gent智能体生产线。该平台独创"通专融合"技术路径：以Deepseek等通用大模型为基座，通过SFT监视微调、RL强化学习、RAG检索增强的"组合拳"，注入企业专属影象与场景认知；依托文档智能与流程智能双引擎，实现知识中枢的动态进化与业务流程的原子化封装。更通过HICA推理加速套件与HISO异构算力调治套件，告竣10倍级服务性能提升与40%算力利用率跃升。
神州问学产物升级：
开启Agent规模化生产时代
随后，李刚宣布神州问学升级为企业级Agent中台。神州问学企业Agent中台提供从PoC看法验证到Production上线的全流程AI工程能力，助力企业构建专属的Agent Factory，推动智能化升级：
• 精度提升：较传统方案提升约20%-40%；
• 规模扩展：具备云原生级的弹性扩展能力；
• 成本优化：算力成本降低约40%。
正如李刚所言：“就像福特T型车颠覆制造、集装箱重塑物流，纵观人类工业革命的历史，真正的赢家往往不是技术的首创者，而是最先规模化应用并连续迭代的创新实践者。神州问学要做的，就是为企业打造Agent Factory，让智能体像工业品一样被高效生产和治理。”
在古丝绸之路的起点，一场关于智能体生产力的新厘革正蓄势待发。随着“智能体经济”的加速渗透，企业对AI的期待已从“能用”转向“好用”、“易用”、“可用”。神州问学以系统性工程能力为焦点，助力企业构建“硅基生产力”，在数智化转型的浪潮中抢占战略高地。
未来，mk团体将连续深化AI工程化能力，推动AI从“技术实验”走向“商业价值”，从“单点突破”迈向“生态演进”，为中国乃至全球企业提供越发成熟、稳定、高效的AI Agent中台解决方案。
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