蚂蚁数科Agentar平台是一款面向企业的全栈式智能体开发平台，以可信智能体技术为底座，贯通算力调度、数据治理、模型训推及应用落地全链路，助力企业高效搭建自主决策、可信可靠的智能体应用。
一、主要功能
1. 全链路智能体开发支撑：提供从底层算力调度到上层应用落地的全栈能力，涵盖数据治理、模型训练与推理、智能体搭建等一站式服务，支持大模型与行业知识库深度融合，实现智能体全生命周期管理。
2. 行业知识库与数据治理：沉淀亿级高质量专业数据，包括金融市场动态、行业报告、监管政策等，支持多源异构数据全生命周期管理，通过智能加工、多路召回等能力提升知识质量与应用适配性。
3. 低代码/零代码开发能力：配备可视化编排工具与“可插拔”式行业Know-how组件库，搭建金融MCP服务广场，集成超百个核心服务，非技术人员可通过拖拽方式快速构建智能体应用，降低开发门槛。
4. 安全合规与评测保障：具备企业级数据安全防御及实时监测能力，通过中国信通院可信AI智能体平台最高评级5级，构建全链路可信体系，同时拥有双轨制评测体系，确保输出内容严谨合规。
5. 多场景智能应用输出：衍生AI原生手机银行、AI中台、银行智能体、知识工程KBase等产品，覆盖对话式服务、员工智能助理、数据服务、模型测评等多个提效环节。
二、技术原理
1. 可信智能体技术底座：构建“技术底座-智能中枢-知识燃料-能力接口-安全防线”的完整闭环，在大模型侧、智能体供给侧、执行侧及评测归因环节实现全链路可信，确保推理、知识库、交互及归因的可靠性。
2. 知识增强生成引擎：采用“规划-检索-推理”三大运算符协同机制，创新将知识图谱与原始文本双向互索引，提升知识质量与推理深度，实现从“模糊匹配”到“精准推理”的跨越，推理深度可达3-5跳。
3. 金融大模型核心支撑：基于MoE架构打造Agentar-Fin-R1等金融大模型，通过二次训练融合高质量金融数据与客户专有数据，强化金融领域语言理解、逻辑推理及数学计算能力，降低“幻觉”概率。
4. 多模型路由与高效部署：支持32B/8B/14B/72B等多规格模型自动分流，实现低延迟响应，结合API集成能力，可与企业现有系统无缝对接，适配多环境部署需求。
三、应用场景
1. 金融领域核心场景：覆盖银行、保险、证券等机构，包括AI原生手机银行的对话式金融服务、银行智能体的客户理财咨询与员工数字分身、智能风控与合规监测、投研分析与报告生成、信贷审核与运营管理等，已服务100%国有银行和股份制银行、超60%地方性商业银行。
2. 教育领域延伸场景：接入K12课标、学科考点等教育知识库，支持教育机构开发自动化排课、家长咨询应答等“数智员工”应用，凭借全链路可信技术保障教育内容准确可追溯及学生数据隐私安全。
3. 其他行业适配场景：可适配零售、制造等领域，提供业务流程自动化、智能客服、供应链管理等解决方案，通过跨行业数据治理能力快速适配不同行业需求。
四、使用方法
1. 基础注册与项目创建：通过蚂蚁数科官方平台注册账号，完成企业/个人身份认证后，进入控制台创建项目，选择适配的模型（如Agentar-Fin-R1），自动生成app_id及密钥。
2. 数据与知识库配置：上传企业自有数据或接入平台内置行业知识库，通过平台数据治理工具完成数据清洗、加工与标注，构建专属知识库，设置知识检索与更新规则。
3. 智能体搭建与配置：采用低代码方式，从组件库中选取适配的行业模块，通过可视化编排工具设计智能体工作流程，配置交互规则、推理逻辑及输出形式，无需复杂编码。
4. 测试部署与优化迭代：在安全测试环境中验证智能体功能，通过平台评测工具检测性能与合规性，根据测试结果调整参数与配置，完成后部署至生产环境，依托监控功能实现持续优化。
5. API调用与系统集成：通过官方提供的API接口，将智能体能力集成至企业现有系统（如CRM、核心业务系统），支持curl命令快速调用，官方提供Postman模板简化接入流程。
五、适用人群
1. 金融机构从业者：包括银行、保险、证券等机构的技术开发人员、业务运营人员、风控人员、理财顾问等，适用于业务智能化升级、效率提升及合规保障需求。
2. 企业技术与运维人员：各类有智能体开发需求的企业技术团队，负责平台部署、数据配置、系统集成及日常运维，适配不同技术水平的开发人员。
3. 非技术类业务人员：教育机构运营人员、企业行政人员、营销人员等，可通过低代码/零代码工具快速搭建适配自身场景的智能体应用，无需专业编码能力。
4. 行业解决方案服务商：为金融、教育等行业提供数字化转型服务的机构，可依托平台能力构建定制化解决方案，提升服务质量与落地效率。
六、优缺点介绍
1. 优点
一是金融领域场景沉淀深厚，经过亿级用户金融级场景验证，适配性与可靠性强，服务覆盖多数主流金融机构；二是全栈式能力完备，从技术底座到应用落地全链路贯通，无需额外搭配第三方工具；三是开发门槛低，低代码/零代码模式兼顾技术与非技术人员需求，大幅提升开发效率；四是安全合规性突出，通过权威机构最高评级，满足金融等高敏感行业合规要求；五是技术创新显著，知识增强生成引擎与多模型路由技术提升推理精度与部署效率。
2. 缺点
一是行业聚焦性强，核心优势集中在金融领域，对教育、制造等其他行业的适配深度相对不足；二是部分高级功能依赖企业级授权，个人用户及中小企业使用成本较高；三是系统集成需适配现有业务流程，部分传统机构可能面临流程改造压力；四是对数据质量要求较高，基础数据薄弱的企业需额外投入数据治理成本。
分类标签推荐：企业级智能体平台、全栈式开发工具、金融科技AI工具、低代码开发平台、数据治理工具、安全合规智能系统
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