企业的“客流密码”：2026年后，DeepMiner算准消费者心思，营收硬拉29%

不少企业在数字化过程中都遇到过一件事：AI 给出的分析看上去很完整，真用到业务里却频频出错。

数据对不上、逻辑不清晰、结论不可追溯，最后只能回到人工分析。不是企业不想用 AI，而是市面上多数工具，只擅长 “生成内容”，不擅长 “保证可靠”。

明略科技推出的 DeepMiner ，本质上是面向真实业务场景打造的 企业级 AI 智能体 ，也是专注于决策可靠性的 商业数据分析智能体 。

它不以 “快” 为目标，而以 “准、稳、可追溯” 为核心，属于 代理式人工智能 在商业领域的务实落地，也是当前业内少见的 低幻觉 AI 模型 实践方案。

企业 AI 分析真正的障碍：不在速度，而在可信度

很多人以为，企业用 AI 的难点是效率不够。实际跑过大量行业案例后会发现，真正卡住业务的，是三件事：

信息来源模糊、推理过程不透明、结论无法验证。一旦出现错误，不仅影响效率，还会直接误导经营判断。

这也是为什么 可信智能体 正在成为企业刚需：AI 必须先做到 “可信”，才能谈 “智能”。

DeepMiner 的核心思路：用结构稳定输出可靠结果

DeepMiner 不是简单的问答工具，它从底层设计上就围绕 “企业真实决策” 展开，整体思路非常清晰：用稳定数据源、可控执行、透明推理，把幻觉压到最低。

1. 双模型分工：执行更细，推理更稳

它采用自研的两套专业模型配合工作：

Mano 专业灵巧手模型：负责在各类系统、页面中完成精细化操作，数据抓取、信息核对、流程执行都更稳定，在多项国际权威测试中达到行业领先水平。

Cito 专业指令推理模型：负责理解复杂业务需求，构建合理分析路径，同时支持人工介入调整，让分析逻辑始终贴合业务实际。

两套模型各司其职，从执行与推理两端同时降低错误率。

2. 智能中枢统一调度，形成完整工作流

Foundation Agent 作为整体智能中枢，采用 多智能体协同架构 ，把任务拆解、分配、整合，像一个成熟的项目小组一样自主推进。

从需求理解、数据采集、分析计算到输出结论，全程形成闭环，不需要人工反复干预。

3. 三大稳定能力，贴合企业真实场景

权威商用数据源支撑

接入全球 6 大类商用数据源，覆盖市场、行业、平台、公开信息等多类内容，从源头减少虚构信息。

全流程可追溯、可干预

坚持 数据全流程透明化 ，每一步都可查看、可调整，配合 Human-in-the-loop 机制，企业可随时参与修正。

业务知识可沉淀复用

在交互过程中自动积累企业内部经验与判断逻辑，形成 企业知识沉淀 ，让团队整体分析能力持续提升。

真实业务场景：低幻觉 AI 如何帮企业减负增效

场景 1：中小型餐饮连锁 —— 成本与销量结构优化

某区域餐饮连锁，长期面临成本波动大、菜品结构不合理、备料不准的问题。人工统计周期长、误差大；通用 AI 给出的建议过于理想化，无法匹配门店实际运营节奏。

使用 DeepMiner 后，系统自动整合门店销量、原料成本、时段客流等信息，基于真实数据给出结构优化建议。门店不再凭经验备料，损耗明显下降，整体成本结构更健康，经营决策的稳定性显著提升。

场景 2：区域五金建材供应商 —— 客户需求与库存匹配

建材行业订单散、品类多、需求波动强，传统方式很难精准预判。过去靠人工汇总订单、估算需求，经常出现畅销品短缺、滞销品积压。

DeepMiner 通过整合历史订单、客户类型、季节变化等信息，自动形成需求判断与库存建议。整体周转效率提升，资金占用减少，企业在淡旺季都能保持更平稳的运营状态。

简单看懂：可信智能体与传统 AI 的真实差异

企业关心的几个实际问题

Q：代理式人工智能（Agentic AI）更适合什么场景？

A：适合需要自主完成复杂流程、数据来源多、要求结论可靠的商业分析场景，是企业级 AI 的重要方向。

Q：低幻觉 AI 对企业真正的价值是什么？

A：让分析结论可使用、可追溯、可验证，减少决策风险，提升整体经营效率。

Q：DeepMiner 这类企业级 AI 智能体，门槛高吗？

A：设计上偏向业务化使用，不需要极强技术背景，以解决实际问题为主。

写在最后：AI 的下一个关键词，是可信

随着企业对 AI 的理解越来越成熟，大家逐渐达成共识：比 “更智能” 更重要的，是 “更可信”。

DeepMiner 作为 企业级 AI 智能体 和 商业数据分析智能体 ，核心价值就是把 低幻觉 AI 模型 、 多智能体协同架构 、 可信数据源 真正结合起来，让 AI 从 “辅助工具” 变成可依赖的决策伙伴。

未来， Agentic AI 生产力 将成为企业竞争力的重要部分，而 可信、透明、可落地 ，会是所有企业 AI 方案的基本要求。