上海
2026世界人工智能大会上，大模型、智能体、机器人等轮番登场。无论主论坛的前沿议题，还是密集发布的新品与方案，都释放出同一种清晰的产业信号：AI正在跨越“能聊天、能生成”的早期阶段，向“能办事、能执行”的深水区迈进。
在这一趋势下，蜜度在大会期间推出三款面向垂直场景的AI智能体，展现出AI Agent加速走向产业应用的发展路径。
垂直大模型，Agent走向场景的技术底座
过去一段时间，行业对大模型的关注更多集中在参数规模、通用能力和多模态表现。但在真实业务中，企业需要的往往不是一个“什么都能聊”的模型，而是能够理解行业规则、识别业务语境，并按照专业流程完成任务的AI系统。
这也是垂直大模型的价值所在。
与通用模型相比，垂直大模型的技术难点并不只是“换一批训练数据”；更大的挑战在于，如何将专业知识、行业规则等转化为模型能够稳定调用的能力，并进一步嵌入实际工作流程。
新民晚报记者在WAIC 2026现场观察到，蜜度给出的技术路径颇为明确：以垂直大模型为能力底座，推动Agent进入专业业务场景。具体而言，蜜度构建了“垂直大模型+智能体+数据飞轮”的技术架构，由垂直大模型负责专业理解，智能体承担流程执行，场景运行反哺驱动迭代。
围绕这一路径，蜜度在本届大会先后发布DataQ数据分析与洞察智能体、模力通办公写作智能体、校对通编校审核智能体2.0，以及文修大模型V5.0，分别落地数据洞察、办公写作和内容审校等场景。
“伴随着AI Agent不断走向产业应用，蜜度也将继续聚焦真实业务场景，坚持以垂直深耕为方向，不断推动人工智能与行业需求深度融合，让越来越多专业智能体走进真实业务。”蜜度CTO刘益东表示。
深入实际业务场景，给出针对性解决方案
作为长期深耕垂直AI领域的企业，蜜度此次发布的三款智能体，并没有停留在展示模型能力的阶段，而是围绕实际业务场景中的典型问题，给出了具有针对性的解决方案。
最先亮相的是DataQ数据分析与洞察智能体。随着数字化建设不断深入，网络上每天都在产生海量数据，但真正能够转化为业务价值的洞察却并不多。大量的数据分散在不同平台、不同系统，分析需要依赖人工处理，并且洞察形成周期长，成为不少企业共同面对的问题。
而DataQ智能体关注的正是这一痛点。该智能体能够自动完成数据接入、清洗、标注、分析到洞察输出的流程，并支持打通声誉、用户、市场等公域数据与工单、台账等私域数据。在此基础上，DataQ智能体内置8个专家协同完成数据洞察任务，依托蜜度日均处理20亿条多模态内容的数据能力底座，用户只需一次提问，便可获得面向战略制定、市场洞察、需求趋势、声誉管理等场景的分析结论。
如果说DataQ实现了零散数据的价值重塑，将其转化为可落地的决策依据。那么模力通办公写作智能体，则进一步拓展了AI在专业办公场景中的应用边界。近年来，大模型已经能够完成基础写作，但对于大量专业用户而言，真正的需求早已不是“写出来”，而是写得专业、写得规范、写得符合行业要求。
蜜度此次发布的模力通办公写作智能体，将这一过程进一步拆解为可执行的任务流程。依托百万级高质量时政资料库和垂直行业知识体系，6大专家协同完成内容打磨，同时支持自定义文风助手，覆盖深度研究报告、办公文稿、PPT、会议纪要、知识库和翻译等多类办公场景。换句话说，模力通解决的并非单纯的“AI会不会写”，而是AI能否理解一项办公任务，并将其推进到交付环节。
另一项备受关注的发布，则聚焦内容生产中的最后一道关口——校对审核。
摄影：郜阳
此次蜜度发布的校对通智能体2.0，依托文修大模型V5.0进行全新能力升级。相较于上一代，此次文修大模型参数量级跨越至30B，整体差错检出率提升10%，其中知识类差错检出率提升25.3%，整体差错误报率显著下降8.67%；同时，该模型还增加了教辅的场景专项校对能力，并开放知识库接入功能，支持用户按需扩展专业审校维度。
基于文修V5.0的能力跃升，新一代校对通智能体只需输入一句指令，即可自动完成文字校对、检索查证、交叉核稿、分析统计以及勘误报告生成等全流程工作，将原本依赖人工协同完成的编校流程交由智能体自主执行，在保障内容质量的同时进一步提升专业审核效率。
据了解，今年1月至6月，文修已累计校对稿件7005万篇，累计校对字数超300亿字，服务超10000家用户，整体效率提升超30%。持续的业务沉淀，也为智能体后续的持续迭代打下了扎实的基础。
原标题：《写报告、做分析、校差错，蜜度三款AI智能体在WAIC“找班上”》
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