慧科訊業一體化AI Agent，實現AI應用從工具輔助到自主協同的范式躍遷

DeepSeek-V3和R1大模型發布以來，以開源和高性價比的特點大大降低企業使用大模型的門檻，掀起大模型部署熱潮。當前，各行業積極接入大模型端口，大幅提升自身運營效率。

如今，社媒每日新增UGC數據量級在10億級別，包含大量文本、圖像、音頻、視頻等多模態數據類型，蘊藏著巨大的商業價值，也帶來了數據處理及標注的復雜性。借助大模型，品牌可以從10億級的多模態UGC中聆聽真實的消費者聲音，洞察目標興趣圈層、發現海量增長機會、規避潛在經營風險：

然而，盡管AI大模型在通用領域展現出強大能力，具體產業場景的復雜性和專業性使其實際落地時面臨顯著的適配難題，讓AI的企業落地存在“概念先行、落地滯后”的特征。Gartner數據顯示，平均只有48%的生成式AI項目進入生產階段，從生成式AI原型到生產需要8個月。

AI大模型在具體行業的推廣應用仍受制于可靠性、穩定性、深度應用成本高企、生態支撐相對薄弱等難題。多模態數據的特性，要求模型具備跨模態融合能力，現有大模型難以滿足。同時，大模型在面對新場景和處理復雜任務時也常因缺乏行業知識而輸出與現實不符的“幻覺”或不可靠結論，難以確保行業應用中的可靠性與穩定性。

在單日數據量突破億級的智能時代，DeepSeek等大模型技術本應成為挖掘商業價值的“掘金鏟”，但由于諸多不準確性與實施困難，企業在應用大模型時趨于謹慎，多數企業陷入“數據沉睡、技術空轉”的困境，阻礙著AI大模型的行業應用落地。

傳統AI往往優化業務鏈條中的單個環節，如數據撈取、數據打標處理、業務模型等實施單點突破。如果想要增加維度，還需要工程師重新訓練模型。因此，傳統的AI落地應用時，單點突破的方式可能會忽略端到端的效果以及不同環節的聯動問題。

慧科訊業一體化AI Agent從數據識別創建、知識圖譜建立處理、分析與洞察、任務執行與保障四大層面，針對整個業務流程全程把控，充分提效。

傳統AI數據處理的輸出是一客一議的客戶定制的打標方案。面對同一批網媒數據和社媒數據，會根據不同的客戶的打標要求和標準分別處理，數據價值的挖掘有限。

基于慧科訊業累積27年豐富客戶服務經驗，慧科訊業一體化AI結合積累的數據處理案例，將過往的數據處理沉淀至行業知識圖譜（VKG）。后續承接新項目時，不再“平地起高樓”，而是“站在巨人肩上”。行業Know-how加持的數據處理精準度及效率均得到極大提升，并已在過往茶飲、汽車、電子、母嬰、美妝等眾多行業客戶實戰中得到了印證。

在針對客戶自身及競品的產品口碑、活動營銷等分析場景的交付中，傳統AI支持的工作流里依賴人工做最后的交付，對AI輔助的結果進行處理及整合。

慧科訊業一體化AI Agent不僅是對話工具，更是具備自主決策和操作能力的“數字助手”。一體化AI Agent會根據用戶實時的活動和新品場景做不同類型分析的調整，通過自主規劃和采取行動實現用戶定義的目標。為未來真正實現人機協同，AI Agent成為分擔和補充人類工作的虛擬勞動力帶來了可能性。

慧科訊業一體化AI架構立足于慧科訊業自研媒介大數據挖掘分析模型(Wisers Industry LLM)，其效果及效率方面在業界遙遙領先。其準確率高，可對標Deepseek R1 Level，同為行業最高水平；同時性能優勢顯著，反應更加敏捷，處理每個調用平均時長僅為通用LLM的1/20。

使用者只需通過與慧科訊業一體化AI Agent對話，即可基于預設分析場景及歷史查詢結果，通過AI生成品牌表現總覽報告，將數小時工作縮短至一問一答間。

傳統的深度洞察需求往往依靠分析師人工梳理數據、提煉洞察，慧科訊業一體化AI Agent支持深度分析一鍵抵達，實時人機協同交互，將傳統AI的“被動執行”層面進化為“主動服務”的跨越。

如針對某品牌的新品調研需求，慧科訊業一體化AI Agent在接收“分析某品牌用戶口碑”指令后，會自動進行多個步驟，以生成深度洞察報告：

• 拆解品牌-品類-產品獲取搜索關鍵詞；

• 從數據湖定向撈取原始數據，聲量、情感和基于VKG的主體打標信息；

• 針對關注品類獲取對應品類的維度框架并作對應分析；

• 基于數據做預設和不同指標的量化分析；

• 生成基于數據深度分析的洞察報告。

慧科訊業一體化AI Agent從業務側出發，實現從底層數據到上層業務應用的全流程閉閉環。通過多Agent工作流支持的多個自有平臺，將海量行業信息轉化為結構化情報與前瞻性洞察，輔助企業關鍵決策。

慧科訊業以數據融合，動態本體構建（Dynamic Ontology）及人工智能為核心， 構建的一體化AI Agent多層級架構的操作系統平臺，洞察億萬消費者聲音，幫助企業實現真正的數據驅動，讓消費者真實聲音成為產品創新、品牌營銷與戰略決策的基石。