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2026企业生产级智能体开发部署指南白皮书

第一篇·为什么评估是一切的起点: 从"为什么传统软件工程方法对智能体失效“切入,剖析非确定性、Prompt 即源代码、依赖会自己漂移这三大根因;进而提出 ADLC(Agent Development Lifecycle)--为智能体量身设计的开发生命周期,并把企业Agentic开发归纳为三类工程实践:把评估跑起来/让数据持续流入评估/让系统架构可被评估。 第二篇·评估方法论: 澄清三个常见的评估误区,建立两根支柱的评估框架--三种评估粒度(黑盒/玻璃盒/白盒)和三层 证据权重;明确企业要测的八类维度(质量、性能、责任、成本.....);讨论LLM-as-a-Judge的价值与边 界,并引入Agent-basedEvaluation将专家级评审规模化。 第三篇·在亚马逊云科技上构建企业级智能体: 给出工程实现层面的全景图-自动化评估工作流+三层评估库;按智能体形态(单Agent/工具调用/多Agent)匹配关键指标;讲清 Trace-driven评估工作流的四个步骤;并把评估嵌入到开发流程

  • 2026-10-26
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2026年AI安全报告

一年前,我们将AI描述为网络攻击者的能力倍增器:它能让现有攻击手段更快、成本更低、门槛更低。而过去十二个月我们收集到的证据,揭示了一个更值得警惕的变化。Al已经正式进入实战攻击链路。我们记录到多起入侵事件中AI自主运行漏洞利用工作流,在数十个会话中生成数干条指令,几乎无需人工干预。我们分析发现,单名开发者仅用不到一周,就借助AI完成了一款恶意软件的开发,其完成度之高,让我们的研究人员最初以为是多人团队耗时数月的成果。我们还观察到犯罪组织以AI为核心执行者,对政府机构发起规模化入侵,而非仅将其作为后台辅助工具。

  • 2026-10-29
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智慧电力案例集2026年

新型电力系统正面临着能源结构绿色化、电网调控柔性化、用电模式互动化、广泛分布在源网荷侧的储能协同互动和复杂 的电-碳交易体系的挑战,而数字化、智慧化正是应对这五大挑战的关键技术手段。

  • 2026-09-22
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DecisioWorks制造业生产决策能力建设解决方案白皮书

订单变化后怎么调整计划?产能是否够用,交期能否兑现?不同安排又会带来哪些影响?本方案围绕制造企业的这些实际问题,以 DecisioWorks 生产决策能力工具包为基础,介绍从数据整理、运行验证到计划排程、方案比较与协同决策的建设路径。企业可从一个具体场景起步,逐步形成可复用的生产决策能力;MES、ERP厂商、系统集成商和咨询伙伴也可将工具包融入现有产品与服务。白皮书涵盖核心架构、典型场景、实施步骤及生态合作方式,帮助企业从“做好计划”进一步走向“做好决策”。 产品主页: https://qiaoyx-or.github.io/production-decision-sandbox

  • 2026-09-07
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中国制造业AI场景应用白皮书2026

基于167个来自政府官方(52.7%)、服务商白皮书(30.5%)和权威行业媒体(17.3%)的 严格验证案例,以及对信通院AI Agent发展报告、三部门《智能体规范应用与创新发展实施 意见》等政策的分析,四个关键发现:发现1:传统ML创造的价值被低估了。46.7%的案例使用传统机器学习,但标杆案例证明"传统ML做到极致就是先进"一-通威太阳能50+ML用例创造了世界级光伏工厂,三一重工99个ML模型将产能扩大123%。

  • 2026-08-04
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2026年中国转型金融案例集I

从当前的实践看,转型金融按照其支持范围通常可分为狭义与广义两类:狭 义转型金融是指为高碳行业向低碳或零碳转型提供的金融服务;广义转型金融则 涵盖所有产业的低碳转型,既包括支持高碳与棕色产业的转型,也涵盖非高碳产 业向零碳目标迈进的金融服务,本案例集主要基于广义转型金融概念。

  • 2026-05-07
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能源行业2025年信用回顾与2026年展望

近年我国持续推进绿色低碳转型,可再生能源消费占比增加显著,能源消费结构朝着清洁化、低碳化方向稳步迈进。受国内经济增长动力转换影响,以网络通信、新能源新材料、人工智能、生命科学等为代表的新质生产力成为能源消费增长新驱动,我国能源消费总量仍保持了较高增速。2024年以来我国煤炭、原油及天然气产量继续增长,新型储能保持蓬勃发展。

  • 2026-04-08
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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

  • 2026-03-09
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

  • 阅读833
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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