文章核心观点 - 通用大模型在工业制造场景中存在精准度、专业知识和实时响应等方面的不足，难以满足工厂车间的严格要求 [1] - 云从科技提出通过构建多智能体协同系统来解决工业AI应用难题，并与青山工业合作落地了十大AI智能体案例 [1][2] - 该实践展示了智能体在工业环境中“学得快”和“经验足”的核心优势，形成了覆盖企业关键业务的“数字专家团” [2] 工业大模型的应用挑战 - 通用大模型在工业场景中可能出现“幻觉”，给出不负责任的答案，缺乏绝对准确的执行能力 [1] - 大模型缺乏资深工程师数十年的深度行业知识，更像“通才”而非“专家” [1] - 在高速运转的生产线上，大模型的反应速度往往跟不上设备节奏，直接影响生产效率 [1] - 许多工业场景需要长尾算法，为解决1%的性能提升可能需付出100%的成本 [1] 云从科技的解决方案与案例 - 公司采用构建多智能体系统的务实路径，打造能够协同作战的“数字专家团” [1] - 在与青山工业的合作中，双方共同打造了十大智能体，各司其职又协同工作 [2] - 智能体通过分层社会网络架构联动，形成“感知—决策—执行—反馈”的完整闭环 [2] - 具体案例包括“知识管理专家”，将文档查询响应时间从平均15分钟缩短至3秒以内 [2] - “生产质量专家”能精准分析返修数据并定位质量根因 [2] - “设备维修顾问”分析了超过4000条检修记录，可自动诊断故障并提供解决方案 [2] 智能体系统的核心优势 - 智能体展现出“学得快”与“经验足”两大核心优势 [2] - 各智能体不是孤立的工具，而是协同作战的数字专家 [2] - 决策层智能体下达目标，协调层智能体打通数据链路，执行层智能体落地操作 [2] - 该系统的应用使青山工业相关生产环节整体效率得到提升 [2]