在一家动力电池企业的研发部门，工程师李涛正面临一个棘手的问题：为了提升新型快充电池的散热效率，他需要在不影响能量密度的前提下，优化整组电池的热管理结构。这不是一个简单的力学或材料单点挑战，而是一场涵盖材料性能、结构设计、热电耦合、电化学反应等多个专业维度的复杂博弈。

按照传统流程，他需要搜索阅读成百上千篇技术文献，组织至少3场跨部门头脑风暴，邀请结构、热管理、电芯专家协同评估方案，整个流程保守估计两周起步，而且成败难测。

但现在，他有了新的选择：借助AI Agent，他只需输入想要攻坚的技术难题，通过对话明确目标参数、约束条件和预期指标，Agent就能自动分解问题并生成推荐的技术方案。

技术创新领域的变化，正在悄然展开。AI正在从“语言模型”进化为“任务智能体”，从“助手”走向“代理人”。尤其是在知识密集、逻辑复杂、数据专业化的技术创新领域，AI Agent正以“能理解场景、能完成任务、能交付成果”的方式，重塑研发流程、颠覆创新范式。

智慧芽推出的Eureka，就是这样一个平台。接下来，我们就以智慧芽的Eureka为例，来看看AI Agent能在技术创新领域带来哪些新的可能。

技术创新的痛，

通用大模型真的懂？

这两年，大模型技术飞速发展。从ChatGPT到Claude，再到国产阵营中的DeepSeek、通义千问、文心一言、豆包、智谱清言、Kimi等，它们在通用任务中的表现已令人惊艳。但问题也随之而来：它们真的适合用于技术创新吗？

在“提出点子”和“生成内容”层面，它们看起来的确很强大。然而，一旦深入到专业研发、知识产权、新药设计、材料研发等场景，通用大模型的短板就会暴露得很明显。

☆幻觉率高，不可用于严肃任务

通用大模型的训练数据集大多是开放网络语料，这意味着它“知道的事情”多，但“不确定的信息”也多。它的知识库中并不包含大量真实、结构化、专业性高、经过行业验证的高质量数据，尤其是在专利、标准、法规、配方、材料工艺等高门槛领域。

因此，它在面对专业问题时，可能会一本正经地胡说八道——列出并不存在的参考文献，引用无从查证的工艺参数，甚至编造一个听起来“逻辑通顺”但本质错误的答案。

这类“幻觉”在泛内容领域或许无伤大雅，但在知识产权保护或技术路线论证中，哪怕一个数字错了、一个原理不对，就可能导致后续整组实验白做、项目方向跑偏，甚至带来法律风险。

☆不懂业务，不会干活

通用大模型再聪明，也不等于“懂行业”。它们可以写邮件、润色文案、帮你总结文章，但却无法理解某项技术研发流程的结构化逻辑，也无法“拆解问题→检索资料→对比判断→输出方案”这样真实发生在技术攻坚现场的任务链条。

它不懂什么是FTO（自由实施分析）、不了解专利权利要求的撰写规范，做不到生成跨领域可借鉴的技术方案。在一个复杂、流程化的专业场景里，它只能“陪聊”，却不能“实干”。

更关键的是，它缺乏“任务意识”——不能将用户的一个目标拆解为若干明确的行动指令，更无法调动工具链条，完成整个工作流程。这就注定，通用基础大模型很难在研发、知识产权、生物医药、新材料等高专业、高闭环的场景中承担真正的“工作角色”。

技术创新不是一场聊天，而是一场高风险、高门槛的智力生产。它需要的，不只是会写各类文案的通用助手，还是能在专业场景中拆解问题、理解流程、生成方案、保障可信的智能代理。

这引出了一个核心问题：技术创新，是否可以有“更聪明”的方式？一个能真正懂业务、能参与交付的AI？智慧芽Eureka在做的，就是试图给这个问题寻找一个答案。

智慧芽Eureka，

给出了自己的答案

当通用大模型在专业领域被幻觉和执行力问题束缚住的时候，一种新的AI范式正在崛起——垂直领域AI Agent。它不再是一个“会聊天的语言模型”，而是能够理解业务、协同完成任务、适配真实场景的智能代理系统。

在中国技术创新服务领域，智慧芽是率先将AI Agent全面落地的先行者之一。其打造的Eureka平台，致力于为技术创新带来一套可落地、可扩展、可交付的“专家型”AI Agent。

它的核心理念很明确：帮助研发人员、知识产权专家、解决实际问题，而不是制造更多信息噪音。

Eureka上线了20+“专家型”AI Agent，每个Agent都面向一个高频刚需的专业任务，如查新检索、技术方案探索、金属成分解析、马库什权要撰写等。

在具体业务层面，Eureka平台的核心能力，围绕四大高价值主线展开：

知识产权：聚焦查新检索、专利说明书撰写、专利翻译等，重塑知识产权工作流；

研发：为研发工程师、研发负责人提供从解决单一技术问题到设计复杂技术方案的专业辅助；

生物医药：专攻文献检索、精读，以及药物专利保护等数据密集型场景；

材料：涵盖材料性能评估、成分解析等能力，服务新材料等研发环节。

接下来，我就来通过一个典型案例，来看看Eureka在技术创新领域，能带来哪些改变。

在众多应用场景中，“技术方案探索”尤为具有代表性。它几乎贯穿所有企业的研发流程，却又最依赖人工经验、试错成本高、周期不可控。

传统方式通常包括：

1）工程师查阅大量文献资料；

2）组织专家头脑风暴会；

3）根据行业经验手动设计算法或技术路径；

4）再进行一轮轮实验验证和调整。整个过程往往需要1~2周甚至更久。

那么，新的方式是怎样的呢？

Eureka改写了这一流程，比如，我想要研究提高锂电池能量密度的技术方案，直接给出问题“如何提高锂电池能量密度到260瓦时/千克（Wh/kg）且体积没有变大”。接下来，Eureka就调用“技术方案探索Agent”来逐步展开探索。具体来看，一共经过了6个步骤，分别是生成问题对话、生成问题分析、生成问题方向、技术文献召回检索、生成技术方案树、生成技术方案总结。最终，Eureka给出了多个技术方案，并且每个方案都有详细的分析，并给出了相关的参考文献。

最终结果不仅具备专业可读性，而且具有可编辑、可溯源、可引用的特性。

数据显示：Eureka可将原本需要1~2周完成的方案设计任务，压缩至1~2小时，显著加速技术攻坚的进程。

这不是对“人”的替代，而是让人类专家从繁杂信息处理中解放出来，回归决策与创造本身。

此外，智慧芽还通过多种技术与服务创新，来提升AI Agent在技术创新领域的应用落地能力，打通“最后一公里”。

比如，智慧芽提供本地化部署支持。许多涉及核心技术、未公开专利、内部实验数据的中大型企业，无法接受“云上运行”。Eureka可支持私有化部署，允许客户在内网调用专属Agent，并接入自身已有知识库，实现安全闭环。

据介绍，智慧芽正在构建了面向场景的多Agent协同能力。未来，企业可以灵活组合多个Agent能力，自定义一套研发任务链，例如：“查新检索+趋势监测+竞品对比+预研报告生成”，实现真正的研发自动化模块拼装。

为什么是智慧芽？

三大护城河给了它底气

我们不禁要问，其实现在布局AI Agent的企业有很多，那智慧芽有什么特别的，凭什么能在技术创新领域脱颖而出？

原因不止是它“做得更早”，而是它“准备得更久”。在AI Agent成为行业焦点之前，智慧芽已经在技术创新领域深耕十余年——高质量数据沉淀、行业Know-how、垂直领域AI算法积累，构成了它无法轻易复制的三重壁垒。

1、数据基座：20亿+垂直数据沉淀，是Agent智能的基石

AI的智能边界，始终受限于数据的质量与结构化程度。

而在技术创新领域，原始数据不仅庞杂，而且门槛极高：专利文献晦涩难读，材料数据分布稀疏，生物医药术语专业壁垒重重……通用大模型根本无法深入理解其中语义。

智慧芽在十余年中，持续打造了覆盖20+行业领域、20亿+高质量结构化垂直领域数据体系，涵盖：全球172个国家/地区的1.9亿+专利、1.9亿+论文文献、9.6亿+生物序列、12万+药物等，以及在此基础上经过多轮清洗、去重、标注、深加工后的数据。

这些数据不仅为Agent提供更可靠的支撑，也显著降低了通用模型“幻觉率高、引用不可溯源”的问题。

数据，不只是素材，而是专业Agent“看得懂、做得对”的必要基础。

2、工作流 Know-how：15000+客户经验沉淀进Agent的行动逻辑

光有数据还不够，懂业务才是能“干活”的关键。

在服务全球15000+家客户的过程中，智慧芽对不同类型的用户，如专利工程师、专利代理师、研发工程师、研发负责人等的日常工作形成了深刻理解。

这些经验被拆解成标准工作流程、决策路径、任务拆解逻辑，并以模块化形式封装进AI Agent的“行动模式”中。

例如：查新检索Agent懂得如何判断一项技术的新颖性和可专利性；技术方案探索Agent会结合技术攻坚目标自动提出设计路径等。

这不是大模型的“知识回忆”，而是基于经验的“专业判断”。

这也意味着，Eureka平台上的每一个Agent，背后都蕴含着高度贴合行业实践的执行力，而不仅仅是表层的文本生成能力。

3、模型调优与AI中台，让Agent理解业务成为可能

另一个关键能力，是智慧芽对底层模型的理解与调优能力。

智慧芽在开源大模型（如DeepSeek）基础上，进行“垂直模型微调+RAG优化”，构建AI中台，使其更适用于专业任务。

更进一步，Eureka正在构建一个面向未来的“Agent生态系统”——企业可以自定义任务流，组合多种Agent，甚至创建专属智能体。这意味着，一个新兴的“AI劳动力市场”正在形成：企业不只是雇人，还在调动可复用、可共享的智能服务单元。

在这三重壁垒的共同作用下，智慧芽走出了不同于一般大模型公司或AI平台的路线，建立起一个面向技术创新的智能生态核心。

我们站在一个新时代的起点

AI Agent的兴起，不只是工具层面的演化，而是一场关于“谁参与创新”与“如何组织创新”的范式变革。在这个变革中，Eureka平台所代表的，不是另一个AI产品，而是一种更具系统性的“研发合作者”逻辑的实现。

在Eureka这类Agent平台的推动下，技术创新不再依赖传统的“人力拉动式研发”，而是逐渐演进为一种“人+智能Agent协同完成任务”的新型模式。研发人员不再独自处理冗长的检索、验证和分析过程，而是通过调度专业AI Agent完成任务链路，从而腾出更多精力用于判断、创造与策略。

这是一种效率的跃迁，更是一种协作形态的重构，未来的研发协作，不是全权交由AI执行，而是人类处于主导地位，AI成为可靠、可控、可解释的“第二大脑”。

而随着这一协作模型的深化，企业对AI平台的使用方式也在变化。传统的按账号售卖的方式，可能逐渐让位于“按任务交付计价”的模式。尤其在To B场景下，企业更关心的是AI带来了多少真实成果，而不是开通了多少个账户。

智慧芽创始人兼CEO张济徽曾提到，未来也许“依靠AI，几个人就能完成创新创业”。这种“智能化组织压缩”趋势，将重塑企业的规模结构与人力配置逻辑。

面对这种变革，不同角色都必须作出适应。研发人员要具备与Agent高效协作的能力，企业组织要重新设计流程并搭建Agent-ready的基础设施，而教育与政策层面，也需更新相应的制度与人才培养机制，构建面向智能协作的社会系统。

最终，这不只是一个工具进化的故事，而是一个系统性变革的开端。AI Agent平台如Eureka，释放出的不只是效率，而是一种面向未来的技术生产力。它让高端制造、生物医药、材料工程等核心领域的突破速度大幅提升，也催生出新的组织形态、职业路径与产业生态。

正如张济徽所强调的：“垂直领域的AI Agent，不只是可用，而是真正在解决问题。” 而Eureka，正是在一个又一个真实工作流中，验证着这场智能协作时代的可行性与深度。

也许，在多年之后，当我们回过头来，会发出这样的感慨：AI Agent不是终点，而是新时代技术文明的起点。