项目编号： 审计领域接入 DeepSeek AI 大模型构建 Agent 智能体提效 设 计 方 案 目 录 1. 引言................................................................................................................................ ......................................................................................18 2.3 构建智能体提效方案的核心目标............................................................................................ ................................................................................24 3.1 DeepSeek 智能体的架构设计...............................................................................................

国企数字化转型 全面提质增效（上） 德勤国企改革系列报告 摘要 1 一、国企要做推动数字化转型的排头兵 2 二、数字化转型问卷的调查结果及主要发现 4 三、国企数字化转型思考框架 9 四、国企数字化转型的常见流程 10 五、参考案例 12 六、总结与展望 24 七、作者和联系方式 25 目录 1 国企数字化转型全面提质增效（上） | 摘要 摘要 数 与人才和技术 与数据安全六个层面来考虑，并给出了常见的数字化转型路线图。针对六大方面的数字化转型，本册和下册 提供了三十个企业数字化转型的具体案例，供读者思考和实操参考。 2 国企数字化转型全面提质增效（上） | 国企要做推动数字化转型的排头兵 一、国企要做推动数字化转型 的排头兵 人工智能、区块链、云计算、大数据、机器人等技术的发展日新月异 。各种数字技术的发展趋势已经和正在 构成创新 品牌形象等方面对标和赶超世界一流企业。国企抓住历 史机遇，加速实现数字化转型，是重塑企业发展核心竞争力，培育世界一流企业的重要利器。 4 国资小新 2019年10月22日推送 国企数字化转型全面提质增效（上） | 国企要做推动数字化转型的排头兵 生产经营、商业模式等方面数字化转型，推动中央企业质量变革、效率变革、动力变革，培育具有全球竞争 力的世界一流企业”4；2020年3月4日更在《学习

基于企业微电网的 工业企业能效管理系统解决方案 01 行业背景 02 解决方案 03 典型案例 04 目 录 CONTENTS PART 1 项目背景 3 光伏发电、风力发电具有波动性、间歇性的特点， 企业需要配置一定规模的储能系统作为电能的 “蓄水池” ，平 抑电能供给波动；还可以作为应急的后备电源；也可以通过峰谷价差套利；另外在大电网供电紧张时需求响应， 电网调度指令，也集中监视各子系 统的运行状态、汇总采集各子系统 的数据，网络互联、信息互通、高 效互动。平台根据最新的电网价格、 用电负荷、电网调度指令等情况， 调整各系统控制策略并远程下发， 使企业微电网始终高效稳定运行。 方案思路 AcrelEMS 企业能效管理平台以企业的能量和信 息流向搭建平台解决方案。 数据交互： 作为生产制造管理系统的一部分，具有标准的数 作为生产制造管理系统的一部分，具有标准的数 据交互接口和强大的扩展能力。 范围更广： 采集控制对象范围更广、规模更大；统筹采集 控制装置的管理，优化配置策略，提升采集控制有 效性。 环节更多： 源 - 网 - 荷 - 储 - 充各环节紧密衔接 多元化服务： 用能安全监控。用能流向查看、用能数据分析、 节能方案控制、用能收费服务、 BMS 或 FMCS 系 统对接服务 PART 2.1 企业供电可靠 110kV/35kV

智能体应用现状挑战及建议 中国电子信息产业发展研究院 无线电管理研究所（未来产业研究中心） 二 O 二五年四月 ID CCID CCID CC ID CCID CCID CC CCID CCID CCID CCID CC ID CCID CCID CCID CCID 1 一、智能体概述 二、智能体发展现状 三、智能体发展动向与挑战 四、推动智能体发展的路径 智能体能够通过自然语言处理等技术理解来自人类或其他智能体的指令并生成回应 情景感知和应变 智能体能够感知情境变化 ，灵活调整决策和行动策略以适应不同需求。 知识表示和储存 智能体能够组织和存储知识 ，通过不同方式表示并利用这些知识支持决策和行动 • 智能体的发展对于深化人工智能研究、实现通用人工智能具有重要意义。 它为复杂任务提供了任务驱动的实验平台， 助力通用人工智能研究。 • 智能体技术不仅推动了其广泛应用， 帮助其实现产业落地。 • 智能体是产业升级的“催化剂”， 推动人工智能赋能新型工业化， 培育新模式新业态。 它催生了新型产业模式，打造了新的经济增长点。 决策和规划 智能体能够结合输入的信息和自身存储的知识使用逻辑推理等方法制定决策 感知和理解 智能体能够通过传感器、计算机视觉和自然语言处理等技术感知并理解图像、声音和文本等外部 信息 • 定义：智能体（ AI Agent ）

Agent智能体产业图谱（1.0） Data Intelligence Conference 2025 DATA AI，数据燃动智能 金融行业智能体 水利行业智能体 能源行业智能体 政务行业智能体 通信行业智能体 行业智能体 医疗行业智能体 数据分析智能体 运维智能体 智慧办公智能体 场景智能体 客服智能体 营销智能体 具身智能体 财务审计智能体 时空智能体 基座大模型 基座大模型 知识增强与记忆 基础底座 智能体开发框架 MCP服务 智能体平台 智能体平台 联系人：韩晓璐 电 话：18627873252（微信同号）

AI 智能体行业案例 （待更新） 1 概述 2 法律行业案例 3 金融行业案例 4 教育行业案例 5 医疗行业案例 目录 10.1 概述 随着大模型技术的发展，如何利用 AI 智能体更好地赋能垂直行业是工 业界和学术界共同关注的问题，我们结合法律、金融和教育等行业背 景，搭建多种形式的智能体，并重点讨论在不同业务需求下的智能体 设计决策。 1 概述 2 法律行业案例 3 金融行业案例 和最高人民法院的法信法律基座大模型等。这些 法律大模型涵盖了法律咨询、文书生成、法律检索和合同审查等丰富的功能 解决了传统法律工作中存在的效率低下和信息分析不足的问题。 10.2.1 法律咨询智能体 在法律相关功能中，法律咨询尤为重要，其核实价值主要体现在以下几个方面。首先，许多人对法律知 识的了解相对有限，而律师咨询助手能够有效解答常见法律问题，帮助公众提升法律意识。其次，在线 咨询的便捷性 在线咨询提供了更高的隐私保障。本节将围 绕法律咨询展开探讨，通过搭建单智能体并配置知识库，实现对特定法律问题的理解、法律条文的解释、 解决方案的提供以及行动建议等功能，其最终效果如下图 10.2.2 关键设计 尽管直接采用专用的法律行业大模型通常能够实现更高的性能和更精确的回答，但其成本远高于基于通用模型构建的智 能体方案。以通义法睿为例，其法律咨询功能的 API 调用费用为每次 0.7 元，而类似

出品机构：甲子光年智库 分析师：刘瑶、翟惠宇、努尔麦麦提 · 买合木 提 发布时间： 2025.07 Al Agent Part 05 来日正长， Agent 的翻涌带来无限可能 Part 04 实践真知，企业级 Agent 实践的新范式 Part 02 价值认可，场景重塑与价值深挖 Part 03 蓬勃发展，企业级的生产力再造 Part 01 根基，持续发展还需攻克评估、安全与适应性难题。 AI 正站在一个关键新阶段。参考 OpenAI 对 AI 的 5 级分级， AI 已不仅仅是能进行对话的聊天机器人（ L1 ），而是逐步进化到智能体 （ L3 ）阶 段——一个能思考、并能主动采取行动的 AI 系统。 强大算力保障大模型训练与推理的可持续性 能源供给保障大模型训练与推理的可持续性 HuggingFace 等平台提供开放、可扩展的 Agent 架构和安全、合规等标准的完善 数据来源： OpenAI ，公开资料、甲子光年智库总结整理 2025 年， AI Agent 风口已至：基础能力成熟，推动 AI 迈向新阶 段 L3 智能体 —— 目前阶段 能思考，还可以采取行动的 AI 系统 L1 聊天机器人 具有对话能力的 AI 来源： OpenAI 对于 AI 的分级 www.jazzyear.com 生态系统成熟度

Agent（智能体）：从技术概念到场景落 地 投资要点：  思维链铸就智能体，多体交互拓展应用：早在上世纪 50 年代，阿兰图灵把“高度 智能有机体”扩展到了人工智能。如今随着大模型的快速发展，这个概念又被重 新拾起。大模型成为了智能体目前最完美的载体，有望完成从概念到实际应用的 蜕变。用户在 Agent（智能体）模式中给 AI 设臵目标和身份，并提供 Prompt（提 示词）。AI 研究等因素，应用 层面的 AI Agent 推进速度加快。智能体大致可以分为六类，根据他们被设计出的 特点，可以作用在不同的应用领域上。不同类别的智能体给予应用层面上更多研 发方向，像目前关注度较高的自动驾驶技术、智能电网控制、能源管理等都能被 垂类智能体覆盖。结合多模态大模型，自动化和情感需求类智能体已落地。但商 业化智能体仍需考虑成本问题，由于智能体之间的交互过程可能出现错误循环且 输出结果不一定符合需求，tokens LLMs。  人工智能发展迅猛，智能体商业化落地：未来多方面推动人工智能发展，应用级 别智能体有望快速落地。国内各地相继出台关于人工智能的发展政策，推动其为 重要的研究方向。预计 2026 年国内人工智能市场规模超过 260 亿美元，全球人 工智能市场规模 2025 年超 6 万亿美元。海外以美国为例，相关政策出台时间较早， 人工智能领域发展更加成熟，许多智能体应用已在服务各类企业。并且美国有意 与人工智能强国组成战略伙伴，共同发展