在一家動力電池企業的研發部門，工程師李濤正面臨一個棘手的問題：為了提升新型快充電池的散熱效率，他需要在不影響能量密度的前提下，優化整組電池的熱管理結構。這不是一個簡單的力學或材料單點挑戰，而是一場涵蓋材料性能、結構設計、熱電耦合、電化學反應等多個專業維度的復雜博弈。

按照傳統流程，他需要搜索閱讀成百上千篇技術文獻，組織至少3場跨部門頭腦風暴，邀請結構、熱管理、電芯專家協同評估方案，整個流程保守估計兩周起步，而且成敗難測。

但現在，他有了新的選擇：借助AI Agent，他只需輸入想要攻堅的技術難題，通過對話明確目標參數、約束條件和預期指標，Agent就能自動分解問題并生成推薦的技術方案。

技術創新領域的變化，正在悄然展開。AI正在從“語言模型”進化為“任務智能體”，從“助手”走向“代理人”。尤其是在知識密集、邏輯復雜、數據專業化的技術創新領域，AI Agent正以“能理解場景、能完成任務、能交付成果”的方式，重塑研發流程、顛覆創新范式。

智慧芽推出的Eureka，就是這樣一個平臺。接下來，我們就以智慧芽的Eureka為例，來看看AI Agent能在技術創新領域帶來哪些新的可能。

技術創新的痛，

通用大模型真的懂？

這兩年，大模型技術飛速發展。從ChatGPT到Claude，再到國產陣營中的DeepSeek、通義千問、文心一言、豆包、智譜清言、Kimi等，它們在通用任務中的表現已令人驚艷。但問題也隨之而來：它們真的適合用于技術創新嗎？

在“提出點子”和“生成內容”層面，它們看起來的確很強大。然而，一旦深入到專業研發、知識產權、新藥設計、材料研發等場景，通用大模型的短板就會暴露得很明顯。

☆幻覺率高，不可用于嚴肅任務

通用大模型的訓練數據集大多是開放網絡語料，這意味著它“知道的事情”多，但“不確定的信息”也多。它的知識庫中并不包含大量真實、結構化、專業性高、經過行業驗證的高質量數據，尤其是在專利、標準、法規、配方、材料工藝等高門檻領域。

因此，它在面對專業問題時，可能會一本正經地胡說八道——列出并不存在的參考文獻，引用無從查證的工藝參數，甚至編造一個聽起來“邏輯通順”但本質錯誤的答案。

這類“幻覺”在泛內容領域或許無傷大雅，但在知識產權保護或技術路線論證中，哪怕一個數字錯了、一個原理不對，就可能導致后續整組實驗白做、項目方向跑偏，甚至帶來法律風險。

☆不懂業務，不會干活

通用大模型再聰明，也不等于“懂行業”。它們可以寫郵件、潤色文案、幫你總結文章，但卻無法理解某項技術研發流程的結構化邏輯，也無法“拆解問題→檢索資料→對比判斷→輸出方案”這樣真實發生在技術攻堅現場的任務鏈條。

它不懂什么是FTO（自由實施分析）、不了解專利權利要求的撰寫規范，做不到生成跨領域可借鑒的技術方案。在一個復雜、流程化的專業場景里，它只能“陪聊”，卻不能“實干”。

更關鍵的是，它缺乏“任務意識”——不能將用戶的一個目標拆解為若干明確的行動指令，更無法調動工具鏈條，完成整個工作流程。這就注定，通用基礎大模型很難在研發、知識產權、生物醫藥、新材料等高專業、高閉環的場景中承擔真正的“工作角色”。

技術創新不是一場聊天，而是一場高風險、高門檻的智力生產。它需要的，不只是會寫各類文案的通用助手，還是能在專業場景中拆解問題、理解流程、生成方案、保障可信的智能代理。

這引出了一個核心問題：技術創新，是否可以有“更聰明”的方式？一個能真正懂業務、能參與交付的AI？智慧芽Eureka在做的，就是試圖給這個問題尋找一個答案。

智慧芽Eureka，

給出了自己的答案

當通用大模型在專業領域被幻覺和執行力問題束縛住的時候，一種新的AI范式正在崛起——垂直領域AI Agent。它不再是一個“會聊天的語言模型”，而是能夠理解業務、協同完成任務、適配真實場景的智能代理系統。

在中國技術創新服務領域，智慧芽是率先將AI Agent全面落地的先行者之一。其打造的Eureka平臺，致力于為技術創新帶來一套可落地、可擴展、可交付的“專家型”AI Agent。

它的核心理念很明確：幫助研發人員、知識產權專家、解決實際問題，而不是制造更多信息噪音。

Eureka上線了20+“專家型”AI Agent，每個Agent都面向一個高頻剛需的專業任務，如查新檢索、技術方案探索、金屬成分解析、馬庫什權要撰寫等。

在具體業務層面，Eureka平臺的核心能力，圍繞四大高價值主線展開：

知識產權：聚焦查新檢索、專利說明書撰寫、專利翻譯等，重塑知識產權工作流；

研發：為研發工程師、研發負責人提供從解決單一技術問題到設計復雜技術方案的專業輔助；

生物醫藥：專攻文獻檢索、精讀，以及藥物專利保護等數據密集型場景；

材料：涵蓋材料性能評估、成分解析等能力，服務新材料等研發環節。

接下來，我就來通過一個典型案例，來看看Eureka在技術創新領域，能帶來哪些改變。

在眾多應用場景中，“技術方案探索”尤為具有代表性。它幾乎貫穿所有企業的研發流程，卻又最依賴人工經驗、試錯成本高、周期不可控。

傳統方式通常包括：

1）工程師查閱大量文獻資料；

2）組織專家頭腦風暴會；

3）根據行業經驗手動設計算法或技術路徑；

4）再進行一輪輪實驗驗證和調整。整個過程往往需要1~2周甚至更久。

那么，新的方式是怎樣的呢？

Eureka改寫了這一流程，比如，我想要研究提高鋰電池能量密度的技術方案，直接給出問題“如何提高鋰電池能量密度到260瓦時/千克（Wh/kg）且體積沒有變大”。接下來，Eureka就調用“技術方案探索Agent”來逐步展開探索。具體來看，一共經過了6個步驟，分別是生成問題對話、生成問題分析、生成問題方向、技術文獻召回檢索、生成技術方案樹、生成技術方案總結。最終，Eureka給出了多個技術方案，并且每個方案都有詳細的分析，并給出了相關的參考文獻。

最終結果不僅具備專業可讀性，而且具有可編輯、可溯源、可引用的特性。

數據顯示：Eureka可將原本需要1~2周完成的方案設計任務，壓縮至1~2小時，顯著加速技術攻堅的進程。

這不是對“人”的替代，而是讓人類專家從繁雜信息處理中解放出來，回歸決策與創造本身。

此外，智慧芽還通過多種技術與服務創新，來提升AI Agent在技術創新領域的應用落地能力，打通“最后一公里”。

比如，智慧芽提供本地化部署支持。許多涉及核心技術、未公開專利、內部實驗數據的中大型企業，無法接受“云上運行”。Eureka可支持私有化部署，允許客戶在內網調用專屬Agent，并接入自身已有知識庫，實現安全閉環。

據介紹，智慧芽正在構建了面向場景的多Agent協同能力。未來，企業可以靈活組合多個Agent能力，自定義一套研發任務鏈，例如：“查新檢索+趨勢監測+競品對比+預研報告生成”，實現真正的研發自動化模塊拼裝。

為什么是智慧芽？

三大護城河給了它底氣

我們不禁要問，其實現在布局AI Agent的企業有很多，那智慧芽有什么特別的，憑什么能在技術創新領域脫穎而出？

原因不止是它“做得更早”，而是它“準備得更久”。在AI Agent成為行業焦點之前，智慧芽已經在技術創新領域深耕十余年——高質量數據沉淀、行業Know-how、垂直領域AI算法積累，構成了它無法輕易復制的三重壁壘。

1、數據基座：20億+垂直數據沉淀，是Agent智能的基石

AI的智能邊界，始終受限于數據的質量與結構化程度。

而在技術創新領域，原始數據不僅龐雜，而且門檻極高：專利文獻晦澀難讀，材料數據分布稀疏，生物醫藥術語專業壁壘重重……通用大模型根本無法深入理解其中語義。

智慧芽在十余年中，持續打造了覆蓋20+行業領域、20億+高質量結構化垂直領域數據體系，涵蓋：全球172個國家/地區的1.9億+專利、1.9億+論文文獻、9.6億+生物序列、12萬+藥物等，以及在此基礎上經過多輪清洗、去重、標注、深加工后的數據。

這些數據不僅為Agent提供更可靠的支撐，也顯著降低了通用模型“幻覺率高、引用不可溯源”的問題。

數據，不只是素材，而是專業Agent“看得懂、做得對”的必要基礎。

2、工作流 Know-how：15000+客戶經驗沉淀進Agent的行動邏輯

光有數據還不夠，懂業務才是能“干活”的關鍵。

在服務全球15000+家客戶的過程中，智慧芽對不同類型的用戶，如專利工程師、專利代理師、研發工程師、研發負責人等的日常工作形成了深刻理解。

這些經驗被拆解成標準工作流程、決策路徑、任務拆解邏輯，并以模塊化形式封裝進AI Agent的“行動模式”中。

例如：查新檢索Agent懂得如何判斷一項技術的新穎性和可專利性；技術方案探索Agent會結合技術攻堅目標自動提出設計路徑等。

這不是大模型的“知識回憶”，而是基于經驗的“專業判斷”。

這也意味著，Eureka平臺上的每一個Agent，背后都蘊含著高度貼合行業實踐的執行力，而不僅僅是表層的文本生成能力。

3、模型調優與AI中臺，讓Agent理解業務成為可能

另一個關鍵能力，是智慧芽對底層模型的理解與調優能力。

智慧芽在開源大模型（如DeepSeek）基礎上，進行“垂直模型微調+RAG優化”，構建AI中臺，使其更適用于專業任務。

更進一步，Eureka正在構建一個面向未來的“Agent生態系統”——企業可以自定義任務流，組合多種Agent，甚至創建專屬智能體。這意味著，一個新興的“AI勞動力市場”正在形成：企業不只是雇人，還在調動可復用、可共享的智能服務單元。

在這三重壁壘的共同作用下，智慧芽走出了不同于一般大模型公司或AI平臺的路線，建立起一個面向技術創新的智能生態核心。

我們站在一個新時代的起點

AI Agent的興起，不只是工具層面的演化，而是一場關于“誰參與創新”與“如何組織創新”的范式變革。在這個變革中，Eureka平臺所代表的，不是另一個AI產品，而是一種更具系統性的“研發合作者”邏輯的實現。

在Eureka這類Agent平臺的推動下，技術創新不再依賴傳統的“人力拉動式研發”，而是逐漸演進為一種“人+智能Agent協同完成任務”的新型模式。研發人員不再獨自處理冗長的檢索、驗證和分析過程，而是通過調度專業AI Agent完成任務鏈路，從而騰出更多精力用于判斷、創造與策略。

這是一種效率的躍遷，更是一種協作形態的重構，未來的研發協作，不是全權交由AI執行，而是人類處于主導地位，AI成為可靠、可控、可解釋的“第二大腦”。

而隨著這一協作模型的深化，企業對AI平臺的使用方式也在變化。傳統的按賬號售賣的方式，可能逐漸讓位于“按任務交付計價”的模式。尤其在To B場景下，企業更關心的是AI帶來了多少真實成果，而不是開通了多少個賬戶。

智慧芽創始人兼CEO張濟徽曾提到，未來也許“依靠AI，幾個人就能完成創新創業”。這種“智能化組織壓縮”趨勢，將重塑企業的規模結構與人力配置邏輯。

面對這種變革，不同角色都必須作出適應。研發人員要具備與Agent高效協作的能力，企業組織要重新設計流程并搭建Agent-ready的基礎設施，而教育與政策層面，也需更新相應的制度與人才培養機制，構建面向智能協作的社會系統。

最終，這不只是一個工具進化的故事，而是一個系統性變革的開端。AI Agent平臺如Eureka，釋放出的不只是效率，而是一種面向未來的技術生產力。它讓高端制造、生物醫藥、材料工程等核心領域的突破速度大幅提升，也催生出新的組織形態、職業路徑與產業生態。

正如張濟徽所強調的：“垂直領域的AI Agent，不只是可用，而是真正在解決問題。” 而Eureka，正是在一個又一個真實工作流中，驗證著這場智能協作時代的可行性與深度。

也許，在多年之后，當我們回過頭來，會發出這樣的感慨：AI Agent不是終點，而是新時代技術文明的起點。