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 / 2026-03-19企业级AI Agent从演示带到可交付应该关注什么？
谈到如何开发一个AI Agent，国内团队往往不缺创意与Demo，真正的分水岭在交付与运营：一旦进入生产环境，数据接入分散、模型接口不一、算力与时延波动、权限与审计要求、以及持续运维等问题会被迅速放大。企业开始把AI Agent当作可持续运营的数字员工，而不是一次性的对话功能，开发方法也随之从提示词与流程编排，升级为端到端的工程体系与基础设施建设。
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博客 / 2026-03-19从可用到可控，企业AI平台 Agent 落地提速的影响因素解析
企业AI平台 Agent 在国内进入加速落地阶段，很多团队最先遇到的并不是模型不够强，而是业务链条一拉长就暴露出系统性摩擦：知识散落在文档、网盘、工单与数据库中，数据口径与接口规范不一，权限边界难以清晰定义；试点阶段靠人工兜底还能跑通，一旦进入多部门、多系统、多场景的规模化应用，稳定性、成本与合规会同时成为阻力。企业AI平台 Agent 要真正承担跨系统任务执行与持续学习，关键不在堆叠功能，而在于把数据、模型与运行环境做成可工程化交付、可持续运营的底座。
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博客 / 2026-04-02企业AI Agent：从可用到可控的落地路径
企业AI Agent正在国内企业数字化与智能化升级中加速落地：从知识问答、对话式客服，延伸到流程协同、数据分析、工具调用与任务执行。很多团队在试点阶段能较快跑通场景，但一旦进入生产环境，稳定性、可追溯性、权限边界与合规治理会集中暴露。行业面临的核心命题，是让企业AI平台 Agent不止能回答、能演示，而是能在既有IT治理与业务流程中长期运行、可复制扩展，成为可交付的生产力单元。
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博客 / 2026-04-21企业AI Agent落地的三层底座
企业AI Agent正在把组织从对话式问答推向任务式执行：自动检索资料、生成结论、调用系统、回写结果，让一次交互沉淀为可审计、可复用的流程。国内不少企业在试点阶段能直观看到效率提升，但要从演示走向规模化交付，常会遇到三类共性瓶颈：信息源不稳定导致结果不可信，多模型并存带来集成与成本失控，长链路任务运行引发安全与治理压力。决定企业AI Agent能否稳定落地的关键，往往不在提示词技巧，而在基础设施能否把不确定性收拢到可控范围。
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博客 / 2026-04-21从数据、模型到运行环境，企业级AI Agent的基础设施该如何建设？
企业AI Agent正在从概念验证走向生产系统：它不再只回答问题，而是围绕业务目标进行拆解、调用工具、执行任务、回写结果，形成可追溯的闭环。在国内落地过程中，热度上升的同时也暴露出同一个矛盾：业务方期待交付结果，技术链路却常在数据接入、模型调度、运行稳定性与合规边界上反复卡顿。企业AI Agent能否真正进入规模化，关键不在界面多酷，而在基础设施是否把不确定性锁在可控范围内。
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博客 / 2026-04-21当企业研究AI Agent时，应该关注的维度有哪些？
在国内的产品、技术与业务讨论里，AI Agent是智能体吗常常是绕不开的起点。很多团队把 Agent 当作新一代交互入口，但一进入落地就会发现，它更像一套面向真实业务的工程系统：要能理解指令、拆解目标、调用工具、在环境中执行并回收结果。概念不清容易带来两类偏差：把聊天机器人包装成 Agent，或把自动化脚本都称作智能体，最后既难复用方法，也难交付稳定结果。
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博客 / 2026-04-21国内AI Agent公司版图：从应用热潮到基础设施能力补齐
放在国内产业链视角看，AI Agent生态大体可分为三类：场景应用型公司、模型与平台型厂商、以及支撑规模化落地的基础设施供应商。三者分工不同却强耦合：应用决定入口与价值呈现，平台决定能力上限与开发效率，基础设施决定链路是否稳定、数据是否可用、运行是否可控。把版图看清，选型才能从看演示转向看交付、看运营。
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博客 / 2026-05-10Agent开发者必看：如何找到好用的云服务器？
AI Agent正从实验阶段走向生产环境，但规模化部署却频频“卡壳”。许多开发者困惑于云服务怎么用，更不清楚什么样的云服务器才算比较好用的云服务器。问题的症结并非模型能力不足，而是大多数开发者仍在沿用传统云的思维来对待AI Agent所需的云基础设施。
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博客 / 2026-05-11AI Agent的应用边界：从场景探索到平台落地
过去一年，越来越多企业开始尝试用AI Agent完成具体工作。有人用它自动抓取竞品信息并生成周报，有人让它跨系统查询订单状态并更新CRM，还有人尝试让它辅助分析设备日志、定位故障原因。这些尝试共同指向一个核心命题：AI Agent的应用究竟能走多远。不同AI Agent应用场景对技术能力的要求差异很大，而支撑这些场景的企业AI平台 AI Agent又需要具备怎样的底层能力，成为越来越多技术决策者关注的重点。
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