未来式智能是国内AI Agent智能体技术领域的先驱企业，由顶级风险投资机构创新工场投资。我们基于突破性的自研多智能体自组织架构（Multi-Agent Architecture），打造了企业级智能体应用构建平台"灵搭"，提供从辅助式Copilot到全自主Autonomous Agent的全栈智能体解决方案，引领大模型技术的产业化落地。
公司核心技术定位于解决大型语言模型(LLM)在企业级场景中的可信执行与深度融合挑战。通过创新的分布式推理机制、上下文感知型知识流编排与复杂任务规划技术，我们构建了端到端的企业知识加工流水线，实现了大模型从"泛化思考"到"精准执行"的关键转化，解决大模型到场景化落地应用“最后一公里”问题。我们的愿景是让全球10亿知识工作者10倍效工作，创造智能时代生产力的未来式。
公司的核心产品是以自研Multi-Agent架构为基础的企业级AI Agent平台——“灵搭”平台，“灵搭”平台结合了大语言模型技术、检索增强生成技术、Multi-Agent技术等，能够理解并处理复杂的企业业务需求，提供企业场景化的Autonomous Agent、AI Copilot、Autopilot等解决方案。
“灵搭”平台具有以下多项优势：
· 平台适配国内外主流开源及闭源大语言模型，支持多模型混合使用，构建企业级场景服务生态，为各类政企、行业客户等提供场景化解决方案；
· 灵活可视化无代码应用构建、Text-to-Agent技术，构建更便捷，上手更简单，操作更高效；
· 即时发布上线，支持发布为网页/小程序/API等多种形态，分钟内部署Agent应用；
· 企业级安全访问控制，依据Agent权限控制数据访问，通信过程加密，避免数据泄露风险
· 支持多Agents协作，构建知识工作者的人机协作流水线，满足复杂业务场景需求
杨劲松先生拥有美国康奈尔大学MBA、北京大学计算机本科及硕士学位。曾任职于阿里达摩院、字节跳动、亚马逊AWS、SAP、埃森哲等国际知名科技企业；受聘担任北京大学软件与微电子学院客座讲师。
曾主导推出阿里云人工智能平台“阿里灵杰”，负责的产品连续两年入选阿里巴巴达摩院十大科技趋势；管理的达摩院自然语言模型体系通义-AliceMind产品、MindOpt优化求解器产品，均入选了世界人工智能大会SAIL奖。
未来式智能自研突破性Multi-Agent架构，强化自主规划和工具使用，拥有行业领先的智能体协作与自适应技术。其自主研发的“灵搭”智能体平台作为首批通过中国信通院智能体标准认证的Agent平台，在人工智能技术上实现了多项行业领先的突破，全面提升企业智能应用的能力和效率。
1. 自研Multi-Agent架构的前沿突破
“灵搭”引入独特的多智能体协作机制，即分布式推理与知识流自编排：通过"中心化调度-去中心化推理"的创新框架，“灵搭”解决了传统ReAct架构在多步推理过程中的上下文窗口限制；平台支持自然语言描述业务流程到Agent应用的端到端生成(Text-to-Agent)，大大提升了智能体的开发和部署效率。创新的协作机制将复杂任务拆解并分配给不同专业智能体，由协调智能体统筹各部分工作。知识工作流水线的分工方式显著提高了任务处理效率和一致性，减少错误并保证过程连贯，实现高并发任务处理和快速响应。这些核心技术已申报多项发明专利，体现了未来式智能在自主智能体技术领域的领先地位。
2. 强化学习微调与自适应进化
“灵搭”平台底层支持强化学习微调(RFT)能力，实现智能体基于领域数据的自适应进化，显著提升了智能体在复杂推理任务上的训练效率和稳定性。通过反馈信号不断微调专有任务模型权重，智能体可根据特定业务场景自我进化，持续提高专业领域任务的完成度和决策质量，真正实现"越用越聪明"的智能体能力。
3. 开放协议兼容与系统整合
“灵搭”平台国内率先支持Anthropic的MCP协议，使智能体可以更高效地发现并调用外部工具，与三方系统建立安全的双向连接。在MCP生态中，智能体拥有统一的"通用接口"，能够无缝集成企业内部数据库、文件系统或线上API等多种资源，大幅提升了智能体的工具使用效率和跨系统交互能力。
4. 全自动化AI Coding能力
“灵搭”具备全自动化编程能力，根据用户自然语言描述的业务需求自主为智能体定制交互前端，实现智能体端到端的应用落地。智能体内置开发者工具链，根据业务语言生成代码，在沙盒环境中自动调试、修复代码，自主完成开发任务，配合Text-to-Agent能力，完成应用端到端落地。
5. 人机交互模拟与自动化操作
“灵搭”具备利用多模态大模型理解并模拟人类操作计算的能力（类OpenAI Operator）。借助内置Docker的沙盒系统，智能体可以自主进行网页浏览、数据检索，以及调用常用软件完成指定任务。这一能力使“灵搭”在很大程度上可以替代传统RPA的大部分功能，根据即时需求生成控制流灵活执行操作，并根据反馈实时调整流程，极大降低RPA使用的人工成本。
6. 企业级RAG与工具增强架构
“灵搭”平台的检索增强生成(RAG)与工具整合能力独树一帜。内置的RAG机制允许智能体从企业内部知识库中实时检索最新的专业信息，将检索结果作为上下文融入大模型推理过程，有效缓解了模型封闭知识和幻觉问题。“灵搭”的多模态RAG能力支持处理包括文本、表格、图表、音视频在内的多种数据类型，实现对复杂业务数据的综合分析。智能体还可按需调用专业工具，在推理链路中插入这些工具的结果作为辅助，大幅提升决策的深度和准确性。
通过这些前沿技术的融合，“灵搭”平台为企业提供了从辅助式Copilot到全自主Autonomous Agent的全栈智能体解决方案，正引领大模型技术的产业化落地，并为客户创造前所未有的智能化业务价值。
1. 开放协议兼容与系统整合：
公司产品特别针对企业业务场景设计，支持多源异构数据集成、符合国际标准数据隐私认证。相比开源工具在合规、安全性上更有保障。平台支持通过API接口、SDK、MCP等不同协议连接企业内部不同业务系统。
比如，平台支持 Anthropic 的 MCP 协议，为智能体提供统一的 “通用接口”，可无缝集成企业内部数据库、文件系统、线上 API 等异构数据源，建立安全双向连接，打破数据孤岛，实现跨系统数据流通与共享。
2. 多模态 RAG 与工具增强架构：
数据格式差异：内置多模态 RAG 能力支持文本、表格、图表、音视频等多类型数据的综合处理，通过检索增强生成机制将不同格式数据融入大模型推理过程，实现跨格式数据的统一分析与应用。
实时性要求：RAG 机制支持从企业内部知识库实时检索最新信息，并将检索结果动态注入推理上下文，确保智能体在任务处理中获取实时数据，满足业务对数据时效性的需求。
3. 智能体协作与自动化操作：
借助沙盒系统，智能体可自主完成网页浏览、数据检索及跨系统操作，结合反馈实时调整流程，进一步提升数据获取与整合的自动化程度，减少人工干预，保障数据处理的连贯性与实时响应效率。
通过上述能力，“灵搭” 实现了从异构系统连接、多格式数据处理到实时数据检索的全链路覆盖，有效解决数据孤岛、格式兼容及实时性挑战，为企业构建高效、灵活的数据整合与应用体系。
我们始终相信，技术的真正价值，不在于它能生成多少内容，而在于它是否值得信任。对企业来说，这不是一个选择题——这是责任。
在“灵搭”，我们采取了分层的、系统化的技术架构，来确保每一个输出都是基于事实、并且经得起审查的。
首先，我们运用了RAG技术，让AI在生成之前，必须访问企业自己的知识库和外部权威数据。不是凭空想象，而是以“事实为前提”的推理。
我们进一步构建了多智能体架构：每个智能体有明确的职责分工——一个专注检索、一个专注推理、一个专注验证。它们协作完成任务，彼此制衡。这是我们降低幻觉率的关键机制之一。
除此之外，我们还会通过调用外部工具和数据接口的方式，保障生成内容在被采纳前，必须经过业务系统的数据闭环验证，比如CRM、合规平台、甚至实时数据库。
对于代码类或高风险场景，系统会在沙盒环境中自动调试运行，并结合人机协作机制进行复核。生成的每一行，不只是看起来正确，而是真实运行可控。
我们还通过强化学习与领域微调，让模型持续从企业实际使用中学习，逐步提高专业准确性和响应一致性。
最后，我们始终坚持这样一个原则：创新必须建立在可信的基础之上。无论是策略建议，还是业务流程优化，AI必须尊重事实、服务决策。
一、构建差异化护城河
我们始终认为，真正的企业级AI，必须从理解行业开始。灵搭聚焦电力、金融等关键领域，深入拆解核心业务流程，通过专属智能体组合进行定制化部署。结合企业私有数据形成闭环，让AI不仅“能说”，更“懂业务”。这有效解决了通用模型对行业规则理解不足、难以接入企业系统等结构性问题。
在技术架构上，我们建立了异步多智能体协作系统，支持万级并发任务调度，智能体可自主调用企业内部工具，甚至执行模拟操作，实现从“决策”到“执行”的全链路自动化。同时支持私有化部署与数据主权可控，确保在效率之外，企业也能获得最高等级的安全与合规保障。
与此同时，我们重视AI系统的可解释性与责任归属。智能体之间的分工协作使得每一个决策路径都可追溯，满足企业在审计和监管方面的严格要求。这一机制有效弥补了通用大模型“黑箱化”的局限，使AI的每一步判断都清晰透明、值得信赖。
二、生态合作策略
我们始终相信，技术生态的力量来自协同，而非孤立。作为大模型产业链中最贴近实际应用的环节，Agent应用的广泛落地，不仅提升了智能化的触达深度，也为产业链上游——包括算力平台、云服务商及基础模型厂商——带来了显著的需求拉动效应。这是一种天然互补、协同共赢的关系。
在这一理念下，灵搭已与五家领先云厂商、三大运营商、六大模型公司建立了紧密的生态合作，共同推动企业级AI能力的落地。我们不只是技术使用者，更是行业规则的共建者。围绕企业智能体的工具调用、接口标准、合规适配等关键技术点，我们积极参与标准制定，推动领编了智能体行业的工信部标注，该标准已经成为智能体行业应用的指导标准，并已在电力、金融、教育、制造业等关键场景实现联合解决方案的落地。
在战略定位上，我们刻意避开通用模型擅长的轻量化场景，聚焦企业级的重流程、强合规、多系统交互等复杂场景，构建“底层模型 – 中层平台 – 上层应用”的完整生态分层。这不仅是差异化竞争，更是为行业提供结构性价值的体现。
灵搭的核心战略从未是与基础模型厂商“正面对抗”，而是成为其可信赖的场景延伸者。通过平台能力创新与行业深耕，我们致力于构建一种不可替代的企业AI基础设施，与产业链伙伴一道，推动智能时代的高质量落地。
在我们看来，衡量技术价值的方式，应该随着它所解决的问题的深度而演进。随着Agent逐步走进企业的核心流程，它的价值早已超越了“每次调用”的层面，转向了真正的业务成果。
我们正在有意识地推动这一变化：从“技术使用计价”向“价值实现计价”转型。这不仅是商业模式的更新，更是对客户价值的尊重。
举个例子，我们的审计智能体现在已不再按照API调用计费，而是直接根据企业的审计项目进行定价——包括审计范围、复杂度、合规要求等关键指标。这种模式更贴合客户的真实需求，也更能体现Agent在提升效率、降低风险方面的核心价值。
更重要的是，这样的价值导向模式已经开始在多个场景中复制：从财务流程到合同审核，从供应链风控到行业合规，企业愿意为结果和能力付费，而不仅仅是使用次数。
我们相信，AI的未来，不是靠算力卖单，而是靠业务成果定价。定价策略的演进，应始终服务于客户价值的最大化。
人工智能的价值建立在责任与信任之上。在技术不断演进的同时，我们必须以更高的标准来要求自己，构建一套系统性的机制，以应对伦理风险并满足监管合规的要求。
这不仅是一项技术挑战，更是一项治理责任。我们从数据治理、技术干预到流程管控构建了完整的闭环管理体系，确保AI的每一次判断、每一次生成，都经得起信任。
在数据治理层面，我们建立了多维度筛选机制，系统性剔除训练数据中的偏见因素——包括性别、年龄、地域等维度的平衡控制。同时，我们部署了动态监测机制，对模型输出的偏差进行回溯分析，确保数据源的客观性与中立性，从源头消除歧视性风险。
在技术干预层面，我们引入了公平性算法，对模型决策逻辑进行结构性优化。特别是在调度、资产管理、客户服务等电力行业关键场景中，我们对敏感参数进行显性约束，防止其对决策产生不合理影响。同时，在生成调度指令、合同文本、合规通知等内容时，系统会同步嵌入数字水印和伪造检测机制，以支持内部审核和事后追溯。
在流程管控层面，我们坚持实现AI决策过程的可追溯性与可解释性。例如，在配网规划或风险预警等任务中，系统的每一条智能推理链都与电网原始运行数据、行业标准和设备状态信息进行关联，确保“每一项判断都有理有据”。同时，我们引入第三方伦理审计机制，定期对模型的公平性、准确性和合规性进行审查，真正实现从“决策留痕”到“风险评估”再到“持续优化”的闭环管理。
我们相信，AI在电力等关键基础行业的落地，不仅要求智能，更必须体现出安全性、可控性和长期可持续性。这正是我们努力构建的系统，也是我们愿与行业共同推动的未来。
AI 对就业市场的影响，简单说就是 “替代、催生、转型” 三个关键词：重复性岗位（像数据录入、流水线）会被替代，但也会催生 Agent工程师、内容审核员这些新职业，更多岗位会转向 “人机协作”，比如电网专家用 AI 辅助电力调度，银行利用AI辅助贷款决策，人负责关键决策，AI 处理基础工作。
技能需求上，纯执行的岗位会减少，企业更需要会用 AI 工具、能做创意和复杂决策的人 —— 比如客服不再是机械回复，而是用 AI 解决标准化问题，自己处理客户的复杂需求。短期可能有局部失业压力，但长期看，AI 会创造更灵活的就业形态，比如远程接单、用 AI 工具搞创意的自由职业。
我们产品在人机协作上主要做了两件事：一是让 AI “听话”，比如可视化面板让普通人能轻松调整 AI 输出（像改文案风格点几下就行），而且 AI 会告诉你 “为什么这么做”（比如财务分析附数据来源），人能随时介入决策；二是明确分工，AI 干数据处理、模式识别这些机械活，人管策略制定、情感沟通（比如客服场景 AI 接基础咨询，人处理复杂投诉），还内置了 AI 使用教学，帮员工快速上手和 AI 配合，让协作更顺溜。
未来三年，AI 应用层会被几个关键技术趋势推着走。首先是生成式 AI 的工业化落地，现在大家可能觉得 AI 生成内容还挺新鲜，但很快它会像流水线一样渗透到各行各业，比如自动生成企业报告、代码、甚至视频会议摘要，直接把重复性工作的效率拉满。然后是AI Agent的专业化，以后不会有那种 “万能 AI” 了，更多是针对某个行业或岗位的 “专属助手”，比如金融行业的合规审查 Agent、制造业的设备维护 Agent，而且小企业也能用低代码工具快速定制，门槛越来越低。另外，伦理合规相关的技术会变成刚需，随着各国监管收紧，数据去偏、算法可解释、内容实时审核这些以前可能选做的功能，会变成必须标配，不然产品根本没法上线。
我认为技术的使命，是增强人类的能力，而不是取而代之。在“AI 管人”与“人管 AI”之间，我们更坚定地站在后者这一边。
今天的AI，更像是一位能力卓越的助手。它可以处理复杂的数据、提供有价值的分析建议，但真正的决策，依然应由人来做。比如，在医疗场景中，AI可以协助医生识别影像中的潜在风险，但最终的诊断，必须结合临床经验和专业判断。这个过程，不仅提升了效率，更确保了安全性与责任归属。
相比之下，“AI 管人”的模式虽然听起来高效，比如在招聘筛选或绩效评估中的自动化应用，但它也伴随着显著的伦理和法律风险。从数据偏见带来的招聘歧视，到不可解释的算法决策对员工权益的影响，这些问题提醒我们，AI不能脱离人的监督而独立运行。
从更长远的角度看，人类对AI的信任，建立在“可控”和“透明”的基础上。这是全球各地监管机构所强调的“人类主导权”原则，也是AI技术被广泛接受的前提。
我们相信，未来三年，AI的主流发展方向将聚焦于“人管AI”的模式，即赋能、增强，而非替代。这类产品更易被企业采纳，更能在实际场景中创造可持续的价值，也更符合我们对技术应有的责任与愿景。所以我们公司的愿景是“让全球10亿知识工作者10倍效工作”