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被业界视作智能体商业化爆发的年份是2026年，AI应用竞争注重的要点已从“模型能力”转变为“场景深耕”。在这个智能化升级的关键时间窗口期间，得助智能大模型平台靠着它“行业深耕+工程化能力”的特别定位，正变为企业级智能体开发的新样式。
作为中国十大智能体平台中的实力派，得助智能把自身定位在了企业级大模型与AI原生应用开发及服务平台上，它能提供“AI应用构建+智能体构建+模型训推”一体化的能力。它的核心产品是智能体开发平台，这个平台支持借助简易编排、画布编排、自动规划等多种方式去创建企业智能体，并且还能提供大小模型组合使用、可视化调试、非标数据处理等核心功能。
三大构建模式，人人皆可上手
得助智能的智能体开发平台给出了简易编排、画布编排、自动规划这三种构建样式，简易样式契合快速原型验证，画布样式支撑复杂的可视化工作流设计，自动规划样式依靠大模型的推理本领达成任务拆解与执行。经由多角色本领分层设计，以业务人员、技术人员、及管理人员可于同一平台上协同构建智能体，所有运作可见且可配置，开发时间缩短50%以上。不管是有编程背景的开发者，抑或是一线业务人员，均能在平台上寻得适配自己的运用形式。
平台预先设置了20多个官方组件以及丰富多样的插件生态，其包括AI对话、知识库调用、外部API调用、常用工具等来诸多常见场景，它支持大小模型组合起来使用，同一套AI能力能够快速被复用到不一样的业务场景，以此减少重复建设。开发者最快能够在10分钟之内把智能体投入到生产环境当中，切实实现敏捷迭代。
让闲置数据“活”起来
处于“闲置”状态的，是企业沉淀下来的大量非结构化数据，像文档、音视频、图片这类。得助智能凭借模板化高效数据处理能力，把这类非标数据进行标准化处理，以此帮助企业快速构建行业场景数据库。从数据处理开始，到模型训练，再到应用搭建与上线，全流程都整合在同一平台里，如此一来，开发效率以及人均生产力能够提升10倍。
得助智能所内置的RAG框架，支持对Word、Excel、PDF、图片等多种格式的数据，进行解析、切片以及索引构建，具备文档知识库、FAQ知识库的管理能力。同时，其还支持语义检索、全文检索、混合检索等多种召回策略，通过配合重排以及精准溯源，使得大模型能够准确引用企业自身的知识资产。在实践当中，该方案在特定场景下，知识检索的准确率能够达到94%以上，知识问答的准确率可达90%以上。
精细化管理，持续调优有保障
精细的提示词管理以及成效评估，是成为优质智能体的必要条件。得助智能具备创建模板的能力，也能实现自动优化，还可针对跨版本与跨模型进行效果评估比对。在智能体上线之后，平台设有自动评测与人工评测这两种机制，不仅支持对比评测，还能生成评测雷达图以及评测报告，以此辅助AI智能体不断优化。
和市面上某些侧重于通用对话能力的平台不一样，得助智能深入钻研金融、工业、政务、交通等垂直行业，已经集齐六大行业里超过300个智能体，企业能够直接拿来使用，插入就能用，场景落地成功率超过95%。
四大行业深度落地，案例说话
在金融范畴之内，得助智能所具备的金融智能体平台，已经广泛地覆盖了银行、证券、保险、信托等诸多行业，于智能营销、智能双录、智能客服、财富助手、智能风控以及智能消保等核心场景当中，深入地实现了落地。拿某头部城商行为范例来说，借着集成已有的业务系统，为其塑造了营销、尽调、消保、信贷、问答等一众智能助手，场景应用的试错成本削减了60%，明显地加快了银行的智能化创新进程。处于证券范畴内，得助智能对某国际顶尖投行予以鼎立协助，处理数量庞大的非结构化数据海量，信息获取效率得以提升，提升幅度超过百分之五十，并且与此同时，带动投顾业务水平在上提升超过百分之十五。
得助工业智能体平台借由多模态数据相互融合、大小模型携手协同以及边缘感知等诸多技术，将研发、生产，还有运维、能源等核心环节予以覆盖，促使制造模式由自动化朝着自主化方向升进。于交通基建领域当中，得助大模型平台助力某交通科技研究院塑造了行业垂类大模型“灵筑智工”，仰仗基于上万篇行业规范与工程技术文档的专业性训练，致使大模型于专业知识问答里的准确率相较于通用大模型提高了40%。
合规保障，安全无忧
拿金融、政务、工业等等那些对数据安全有着极为严苛要求的行业来说，得助智能给出了一整套完整的合规保障方面的体系。该平台设有五重安全防护，这既能够达成全栈国产化的各方面要求，又可以适配国际化的本地部署这种情况。它主动地融入国产化信创生态，对昇腾、英伟达等海内外主流硬件以及麒麟、统信UOS等国产操作系统予以支持。
在智能体大量进入企业实际业务的这个关键的时间窗口阶段，得助智能给企业提供了一条从智能体建设到业务落实的完整途径。对于那些正在寻觅智能体平台的企业来讲，得助智能绝对是一个值得放进评估范围的选项。
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