近日，专注于商业数据分析领域的明略科技宣布推出专有大模型产品线DeepMiner，旨在通过构建可信智能体架构，为企业提供具备可验证性的数据处理与决策支持解决方案。该产品线的核心定位在于解决企业级应用中结果透明度与执行可靠性的双重需求，填补了传统生成式AI在复杂业务场景中的能力空白。
据产品负责人黄楠介绍，DeepMiner采用多智能体协同架构，通过Foundation Agent（FA）智能中枢实现各功能模块的动态调度。这种设计突破了传统混合专家模型（MoE）的局限，基于模块化架构（MoA）为不同业务场景匹配最优算法组件，显著提升了系统对垂直领域的适应能力。企业用户可通过实时交互界面介入任务流程，调整执行参数或补充业务规则，实现人机协作的精准控制。
针对企业应用中普遍存在的"结果不可追溯"痛点，DeepMiner构建了全流程可视化机制。从任务拆解到工具调用，每个操作步骤均保留可审计的逻辑链条，用户可随时验证生成结果的推导过程。实际测试数据显示，该系统在金融、零售等行业的"幻觉"错误率较通用模型降低62%，特别在需要严格合规的场景中表现出显著优势。
技术突破方面，明略科技同步发布的Mano模型在浏览器自动化领域取得关键进展。该模型通过强化学习机制掌握软件界面元素的精准定位与操作，在全球权威基准测试Mind2Web和OSWorld中均刷新最高纪录。与之配套的Cito模型则专注于复杂任务规划，通过缩小动作搜索空间将任务完成效率提升3倍以上，特别适用于跨境电商选品、供应链优化等需要多步骤决策的场景。
在跨境电商应用示范中，DeepMiner展现了独特的场景适应能力。系统可自动完成市场调研范围界定、多数据源交叉验证、报告结构化生成等全链条工作。例如在东南亚市场分析项目中，模型通过7轮交互细化研究维度，最终输出的竞品分析报告准确率达到行业分析师水平的91%，而处理时效缩短至人工的1/5。
明略科技创始人吴明辉强调，企业级AI应用正从"被动响应"向"主动执行"演进。DeepMiner产品线不仅搭载了自主研发的浏览器操作代理（BUA）和计算机操作代理（CUA），更通过可信执行环境设计，确保每个决策节点都具备业务规则校验能力。这种设计使智能体既能自主完成任务，又能严格遵循企业设定的合规框架。
据悉，该产品线已启动金融、法律、制造等行业的专属智能体开发计划。通过预置行业知识图谱与业务规则引擎，DeepMiner将为企业提供开箱即用的垂直领域解决方案。技术团队透露，下一代版本将集成多模态交互能力，支持语音、文档、表格等异构数据的联合分析，进一步拓展商业应用边界。
