智能体 AI 是由自主智能体构成的网络，这些智能体协同工作以实现共同目标。每个智能体都擅长执行特定功能，并能根据实时数据和交互动态调整。这种协同架构旨在应对复杂挑战，其能力远超传统孤立模型。

智能体 AI 标志着一种重大转变：从传统的单模型方法，转向复杂的多智能体生态系统。与传统大型 AI 模型不同 —— 后者主要基于历史数据集运行，且 / 或仅调用单一特定工具 —— 智能体 AI 由专业智能体构成，这些智能体通过迭代方法开展沟通、协作，并共同解决复杂问题。

理解传统 AI 模型与基于智能体的系统之间的根本差异，能凸显康士伯数字的战略优势。

生成式 AI 模型（如大型语言模型，LLMs）主要基于历史数据生成预测结果或输出内容。这类模型在特定任务中效果显著，但它们缺乏主动解决复杂问题所需的自主性和动态适应性。相比之下，智能体的系统整合了能够与内外部环境进行自主交互的工具。这些智能体将静态知识与动态场景相结合，增设了一个协调层，实现迭代推理与多步骤问题解决。

在重型资产行业部署基于智能体的系统，能释放变革性潜力。

康士伯数字的资产管理助手（Asset Copilot）便是典型例证：它通过提供直观的自然语言界面，让用户能轻松与负责资产专属任务的专业智能体进行交互。

该界面能连接用户与数字孪生环境 —— 即实体资产的精准虚拟映射 —— 并提供实时生产数据，这些数据对科学决策至关重要。

资产管理助手（Asset Copilot）内置在工业工作界面（Industrial Work Surface）的核心处，充当智能型自然语言界面，连接人员与数字孪生环境内的专业智能体。

该界面能确保跨多种格式的无缝沟通，涵盖图像、视频、交互式表格及文本输入。

通过赋能用户自然地表达查询需求 —— 无论是语音输入还是文字输入 —— 资产管理助手大幅提升了用户体验，进而促进用户对先进工业技术的深度应用。

康士伯数字将先进推理引擎与自身的智能体框架相整合，通过数字孪生，为资产绩效分析提供全面洞见。

这一组合既借助了生成式 AI 技术，以及来自 OpenAI、微软 Azure等行业领先提供商的模型，也涵盖了自托管开源模型；凭借这些技术与模型的赋能，为工业查询、预测分析及科学决策提供了无与伦比的能力。