本报告旨在深入调研。

LLM综合“当前对话内容”和“检索到的医学知识”，进行推理分析。：智能体生成一个包含所有商品、总价、推荐理由的完整方案，通过自然语言与用户交互：“为您找到了8件商品，总价498元，包含XXX...，您看可以吗？：如果测试通过，智能体可以调用[部署脚本工具]（如通过SSH执行命令），将代码部署到开发服务器进行集成测试。：问诊结束后，智能体自动将结构化的信息填入电子病历系统的[SOAP模板]（主观、客

智能体是什么？意义？排比而来！代码1. 大模型推理（DeepSeek-V3-32B + TensorRT-LLM）2. 多智能体仿真（10万乘客+Ray RLlib）3. 感知融合（YOLOv8-OBB + 毫米波）4. 物联协同总线（MQTT + Kafka）5. 路径+节拍广播（OR-Tools + WebRTC）6. 云边协同（KubeEdge + Prometheus）7. 持续学习（Fl

本报告旨在用通俗易懂的方式解读2025年科技界最炙手可热的概念——

智能体深度了解你的偏好，自动为你扫描全网信息，生成一份独一无二的“每日简报”（包含你关心的新闻、论文、视频、投资信息）；：融合用户的可穿戴设备数据（心率、睡眠）、饮食记录和体检报告，智能体提供个性化健康建议（“你最近睡眠深度不足，建议减少晚间咖啡因摄入，并尝试以下冥想练习”）。：监控系统日志和指标，自动定位故障根因（“服务变慢是因为数据库CPU已达95%，根源是3小时前的一次慢查询变更”），并自动

本报告探讨了人工智能智能体（Agent）技术在地铁乘客服务中心（Customer Service）的具体应用与赋能价值。传统地铁客服面临高峰时段应答率低、重复性问题处理效率低下、服务渠道分散、员工培训成本高等挑战。智能体通过整合大语言模型（LLM）、自动语音识别（ASR）、文本转语音（TTS）及知识库技术，构建了“全时、全域、全知”的数字化客服员工。报告重点分析了。

本报告旨在探讨人工智能智能体技术在现代地铁运营中的具体赋能案例。通过分析“智能视频巡检与故障预警”和“动态客流引导与节拍式广播”两个技术成熟、易于率先实现的场景，阐述了智能体如何通过“感知-决策-执行”的闭环，实现从“被动响应”到“主动干预”的运营模式变革，最终达成降本增效、提升安全性与乘客体验的核心目标。

本报告旨在探讨人工智能智能体技术在现代地铁运营中的具体赋能案例。通过分析“智能视频巡检与故障预警”和“动态客流引导与节拍式广播”两个技术成熟、易于率先实现的场景，阐述了智能体如何通过“感知-决策-执行”的闭环，实现从“被动响应”到“主动干预”的运营模式变革，最终达成降本增效、提升安全性与乘客体验的核心目标。

在人工智能语境下，智能体（Agent）是指驻留在某一环境中，能够持续自主感知环境、做出决策并执行行动，以实现特定目标的计算实体。现代地铁系统中，智能体通常以"AI+大模型+物联网"形式存在，即"大模型驱动的智能体"，具备自然语言理解、图像识别、预测推演等开放域能力。智能体源于人工智能领域，不仅是被动响应外界刺激的程序，更能主动寻找机会、学习经验并与其他智能体或人类协作/竞争，形成"感知-思考-行动

在人工智能语境下，智能体（Agent）是指驻留在某一环境中，能够持续自主感知环境、做出决策并执行行动，以实现特定目标的计算实体。现代地铁系统中，智能体通常以"AI+大模型+物联网"形式存在，即"大模型驱动的智能体"，具备自然语言理解、图像识别、预测推演等开放域能力。智能体源于人工智能领域，不仅是被动响应外界刺激的程序，更能主动寻找机会、学习经验并与其他智能体或人类协作/竞争，形成"感知-思考-行动