新闻动态
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动态 / 2026-09-30Cloudsway AI 连续两年获 NextGen Tech 30 认可，荣获 2026 Momentum Award
小宿科技母公司 Cloudsway AI 连续两年获得 NextGen Tech 30 认可，成为 2026 年 Momentum Award 的五家获奖企业之一。
动态 / 2026-08-05小宿科技与Quote达成合作，智能搜索助力法律AI Agent获取“卷外”信息
近日，上海帧鸣科技旗下法律 AI Agent 协作平台 Quote ，正式接入小宿科技智能搜索。Quote 的 Agent 在执行尽职调查、公开舆情监测、知识产权线索收集等任务时，将直接获取多源公开网络信息，并为每一条引用保留可追溯的来源。
动态 / 2026-07-31小宿科技与RealGreen AI达成合作，以智能搜索赋能可信ESG智能体
从企业ESG报告到互联网公开信息，从识别绿色漂洗到生成可信投资信号，小宿科技智能搜索正在帮助RealGreen AI进一步提升ESG智能体的信息检索与事实验证能力。
动态 / 2025-11-24小宿科技上架阿里云：解锁企业 AI 搜索新可能
小宿智能搜索正式入驻阿里云，依托阿里云强大的技术和全球计算基础设施，帮助AI Agent企业实现高效、稳定的数据获取。小宿智能搜索支持35+语言、多模态搜索和长摘要总结，解决跨地域、多维度数据处理难题。 借助阿里云百炼平台的MCP接入能力，企业无需复杂改造即可将小宿智能搜索无缝集成到现有AI应用中，快速推动AI应用落地，助力企业加速数字化转型，搭建AI生态。
博客 / 2025-11-22小宿科技“三体”系统：驱动 AI Agent 的隐形引擎
AI Agent 正以前所未有的速度改变着商业格局与生活方式，应用场景日益广泛，从智能客服、自动化生产到个性化推荐、智慧城市管理，几乎无处不在，深刻影响着我们的日常生活。 然而，要让AI Agent真正发挥智能并落地为决策，背后离不开稳固、高效的基础设施支撑。小宿科技提供全栈基础设施解决方案，从数据智能到模型调度、智能搜索到云端部署，帮助企业突破技术障碍，加速智能化转型与科技赋能。
博客 / 2026-05-18AI搜索引擎的演进与基础设施支撑
当企业决策者面对海量信息时，一个直观的困惑是：如何快速、准确地获取所需内容？传统搜索引擎虽然提供了海量链接，但用户仍需花费大量时间筛选、验证。随着生成式AI技术的成熟，AI搜索引擎正逐步改变这一局面，它们能够直接理解用户意图，提供结构化答案，甚至完成复杂任务。然而，这种转变背后，是整个AI基础设施体系的深刻变革。
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博客 / 2026-05-19从开发工具到基础设施:AI Agent工程化演进中的关键支撑
随着AI Agent从概念验证走向规模化应用，国内开发者正面临从“玩具”到“生产力”的实质性跨越。当前，AI智能体的开发已迈入工业级阶段，强调确定性、可观测性与协作能力，这一转变对底层基础设施提出了前所未有的要求。
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博客 / 2026-05-20当零售品牌增长遭遇信息迷雾：AI Agent如何重塑活动与运营决策
在零售与品牌增长领域，决策者常陷于信息过载与有效情报稀缺的矛盾中。市场活动频密，消费者偏好流转，门店数据庞杂，但支撑精准决策的洞察却难以提炼。当竞品以一场精准营销抢占市场时，你的团队或许仍在手工收集效果数据；当门店员工面对顾客复杂咨询时，往往需在多系统中耗时搜寻，错失销售良机。这种信息处理低效，拖慢了市场响应，令活动ROI难以评估，优秀经验无法快速复制，成为品牌增长路上的无形瓶颈。
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博客 / 2026-05-21跨境电商AI智能体解决方案的三个常见误区
2025年，AI在跨境电商领域的应用已深度渗透选品、营销与客服三大环节。然而，许多企业在开发和部署跨境电商AI智能体解决方案时频频踩坑，项目最终陷入“概念惊艳、上线翻车”的困境。究其原因，对多模态智能体是什么缺乏清晰理解，是核心症结之一。
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博客 / 2026-03-10为什么我的AI Agent 老是胡编乱造？选对AI搜索API才是关键
企业级 AI Agent 最常见的翻车点，往往不是模型不会说，而是太会说：当信息缺失、语境不完整或数据过期时，大模型仍能生成一段听起来很完整的答案，也就是大家常说的幻觉。在客服、投研、合规、采购、运维等场景里，一旦答错还答得很肯定，问题会从体验迅速升级为信任与风险，甚至带来业务损失与审计压力。 因此，团队才会反复追问哪个AI搜索比较好用。只要任务涉及事实核验、时效更新、可追溯来源，单靠模型参数里的“记忆”远远不够，必须把生成过程接回可验证的数据链路上，让回答由证据驱动，而不是由语言流畅度驱动。
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博客 / 2026-03-10AI 执行到一半“断片”了怎么办？
企业级或开发级 AI Agent 落地时，如果执行到一半突然“断片”了，往往会造成很多问题新手团队常把问题归因到模型不稳定，但线上更常见的根因，是长任务链路里出现了隐性断点，涉及状态管理、工具调用、数据访问、接口契约与模型入口治理等多个层面。若没有把断片当作可预期故障来设计，上线后会被放大成稳定性与交付风险，直接影响好用的AI Agent在企业场景里的可用性与可运营性。
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博客 / 2026-03-19如何从工程闭环到 AI Agent 基础设施让大模型调用外部工具真正可用？
在国内企业推进智能体落地时，大模型调用外部工具往往决定项目能否从演示走向交付：业务希望模型能查数据、读文档、跑流程、写代码并执行；工程侧却常遇到掉链子、不可控、难审计等问题。大模型调用外部工具并不等同于把若干 API 串起来，而是一条端到端生产链路：信息获取、内容处理、决策编排、执行环境、结果回写与持续优化，任一环节波动都会被放大为体验、成本与风险。行业叙事也正从生成走向执行，企业关注点从回答是否顺畅，转向任务是否完成、过程是否可信、规模是否可控。
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博客 / 2026-03-19如何开发一个AI Agent并跑通可交付闭环
在国内，如何开发一个AI Agent正从概念验证走向规模化工程落地。智能体被广泛用于客服、运营、内容生产、分析研究与内部流程自动化，但真正的门槛不在于接入大模型完成对话，而在于让Agent能够稳定规划、可靠调用工具、持续执行动作，并输出可验收、可复现、可迭代的结果。要跑通可交付闭环，需要把业务目标、数据与工具、以及运行底座与治理能力串成一条完整链路，避免只停留在演示层。
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博客 / 2026-03-19如何让 AI Agent 的应用真正在业务里跑起来？
AI Agent的应用在国内进入加速期，越来越多企业从概念验证走向试点上线。但把智能体放进真实流程后，难点往往不在模型能否对话，而在能否稳定执行：跨系统取数、工具调用、生成可执行动作、长任务持续运行与反馈迭代，会放大时延波动、链路断裂、结果难复现，以及权限、审计与合规难闭环等问题。要让AI Agent的应用从点状尝试走向生产级交付，本质是把大模型嵌入经营与交付链路，使智能体具备可持续执行、边界可控、效果可度量的能力，而这一步高度依赖底层基础设施的成熟度。
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