破解企業智能體落地難題

DeepMiner 定義“可信生產力”

DeepMiner 是明略科技面向大模型時代推出的全新產品線，定位為 ToB 場景下企業可信賴的 “核心生產工具”。它并非單一智能體，而是一系列基于真實業務場景構建的 Agent 集群，聚焦全球商業數據分析與決策領域，全面繼承了明略科技在數據分析與挖掘領域的技術積累與領先優勢 。

區別于通用智能體，DeepMiner 具備四大顯著差異：

01 企業級人機協同多智能體架構

DeepMiner 支持企業根據業務需求，靈活組合新工具、新智能體，構建動態協作的智能體集群，而非局限于單一智能體。同時，強調人機協同模式，通過多輪對話與交互，逐步明確任務目標，摒棄 “一句話解決需求” 的簡單模式，貼合企業復雜業務場景。

02 對接企業級商用數據源

深度整合廣告、零售、電商等領域數據庫，確保智能體分析數據的真實性與全面性，從源頭規避 AI 生成虛構內容的風險。

03 支持企業知識挖掘與沉淀

在人機交互過程中，DeepMiner 能持續挖掘用戶未顯性化的暗默知識，并將其沉淀為組織記憶，不斷強化團隊整體業務能力，實現知識在企業內部的高效流轉與復用。

04 降低“幻覺”發生率

DeepMiner 的核心理念之一是實現 “數據相關工作全流程透明化”。從初始的指令輸入到最終的數據分析報告輸出，每個環節的細節均可追溯，用戶能夠在任意環節介入并進行干預。

在過程校驗中，還能提煉用戶的隱性知識，通過 “Human-in-the-loop”機制，讓智能體在持續交互中不斷優化能力，大幅降低 “幻覺” 發生率。

三大核心技術

把“可信”寫進架構里 ?

01 多智能體協同架構，提升任務處理效能

DeepMiner 并非依賴單一模型獨立完成任務，而是構建了多智能體協同工作系統。系統由一個強大的智能中樞——Foundation Agent 統一調度，承擔起各組件協同工作的統籌職責，有效解決企業 AI 應用中的知識連接難題 。

在 FA 的調度下，不同功能的智能體各司其職、協同配合，如同一個 “虛擬專業團隊” 高效運轉。企業用戶可通過人機交互機制，隨時介入任務執行過程，調整工作方向、細化任務目標 。

基于 MoA 架構，DeepMiner 可針對每個細分業務板塊，均可匹配最優模型進行處理，相比傳統 MoE 架構，大幅提升了系統優化效率 。

02 專有模型支撐，為執行和規劃而生

人工智能從 Generative AI 發展到 Agentic AI 最大的突破在于，Agent 給大模型安裝了眼睛和手腳，讓大模型變成了“千手觀音”，能夠主動執行任務，然而，這也帶來了新的挑戰。由于通用大模型并非為操作軟件而訓練，因此在規劃與操作層面的效果往往差強人意。

為此，DeepMiner 自研兩款專有模型：專業靈巧手模型 Mano 和專業指令推理模型 Cito。

專業靈巧手模型——Mano：打造虛擬世界 “靈巧手”，連接全量數據系統

智能體精準的工具調用能力，依賴于 Browser Use Agent（BUA）與 Computer Use Agent（CUA）的性能。

作為 DeepMiner 的自動化執行引擎，Mano 讓智能體真正學會了 “看” 與 “點”，能夠在各類軟件及瀏覽器環境下實現精細化操作。其核心技術突破在于，通過持續強化學習，Mano能夠自主探索并適應全新的平臺與業務流程。近日，Mano 已在全球兩大權威基準測試（Mind2Web——BUA 基準測試、OSWorld——CUA 基準測試）中登頂，均達到行業 SOTA（State of the Art）水平。

專業指令推理模型——Cito：深耕行業 Knowhow，優化復雜任務規劃

傳統的大模型在任務規劃時，動作空間巨大，往往難以保證效率和準確率。

作為 DeepMiner 的分析決策中樞，Cito 專為深度推理而設計，它能為復雜商業問題動態構建專業推理鏈路，并實現決策路徑的自我優化與進化，以適應動態多變的市場環境。Cito 采用 Human-in-the-loop 機制，通過人機協作大幅縮小動作空間，讓復雜任務的執行更可控、更精準。

通過 Foundation Agent 的統一調度，DeepMiner 可以將 Cito 的深度推理規劃能力與 Mano 的精準執行能力深度融合，從而打通從“商業洞察”到“業務執行”的端到端智能自動化閉環。

03 企業記憶與模板體系，賦能組織能力提升

在企業日常運營中，大量員工的業務經驗僅留存于個人層面，未能沉淀為組織資產。DeepMiner 的又一核心價值，在于幫助企業完成暗默知識向顯性知識的轉化。通過多輪人機交互，DeepMiner 可逐步提煉暗默知識，形成企業的知識資產。久而久之，企業就會擁有越來越強的組織記憶。

此外，針對企業備受困擾的“幻覺”痛點，DeepMiner 進行了系統性優化：從任務分解、工具調用到結果生成，全流程均實現可視化呈現。用戶可清晰查看每一步操作的邏輯，在必要時還能進行人工干預。這一設計不僅大幅降低了幻覺發生率，更讓輸出結果具備了可驗證性。經實際測試，DeepMiner 在垂直行業場景中的幻覺率遠低于通用模型水平 。

以跨境電商應用場景為例，當用戶提出“調研某品牌手機殼在美國市場的供需情況”需求時，DeepMiner 不會直接生成結論，而是通過多輪對話逐步明確任務邊界 —— 例如詢問用戶“目標市場是美國、歐洲還是全球？”“分析周期為幾個月？”“是否需重點關注新品上市初期的市場反應？” 等。當用戶確認核心需求后，DeepMiner 可自動調用專業商用數據庫，生成包含供需趨勢、競爭格局等維度的市場分析報告。

整個過程實現“多輪人機交互、專業數據源接入、全流程透明化”的閉環，用戶既能獲取最終結果，又能清晰追溯每一步結論的推導過程，充分展現了 DeepMiner 在商業數據分析與決策中的應用價值。