每經記者｜黃海    每經編輯｜魏文藝    

“幫我生成一個江蘇省足球聯賽的輿情報告。”7月27日下午，在接受《每日經濟新聞》記者采訪時，蜜度首席分析師、研究院副院長高威現場展示起蜜度最新發布的V助手2.0——多Agent（智能體）協同的全流程輿情分析智能體。

幾分鐘后，一篇以“事件”為主的分析報告在手機端上生成，標題、風險等級、傳播進程、摘要及傳播關鍵點等要素一應俱全。除了輿情分析智能體，本屆WAIC期間，蜜度還帶來了另一款校對智能體和AI公文寫作助手產品。

7月26日，2025世界人工智能大會（WAIC2025）在上海隆重開幕。連續五屆參加世界人工智能大會，蜜度的產品節奏與行業脈搏同頻共振——今年的WAIC上，機器人和智能體成為絕對C位。從各個展區穿行而過，一路所見，AI智能體在辦公、科研、金融等細分場景中“多點開花”。從傳統互聯網巨頭到人工智能新貴，智能體已經是各家必爭之地。

蜜度眼中的智能體究竟是什么？不同的智能體之間是否能夠打破“孤島”困境？輿情分析領域的智能體還有哪些進步空間？

帶著上述問題，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）現場采訪了蜜度首席分析師、研究院副院長高威和蜜度研發副總裁、智能生成事業部總經理王昉（以下簡稱蜜度）。

圖片來源：受訪企業提供 

由點連線：智能體協同破“孤島”

NBD：今年智能體很火，業界對智能體的理解也比較多樣。蜜度怎么理解智能體？

蜜度：可能每個階段智能體領域都會有一些新的概念，我們的目標就是“一句話可以交付給用戶一個結果”。

不管是輿情分析還是寫作、校對，都可以讓用戶很簡單地實現目標，像有一個助理在旁邊聽取工作安排一樣，智能體會幫用戶把任務拆解，調用各種工具去搜索、計算、處理。用戶無需考慮中間的過程，助理會交付一份完整結果。

從本質上來看，對用戶而言只需要很簡單的分配工作，就能從智能體處拿到結果。

NBD：有時一個任務或許需要調用多個智能體，這種智能體協同如何實現？

蜜度：的確。我們最新發布的輿情分析智能體，其實就是一個多智能體協同工作的例子。輿情分析是一個非常復雜的工作，假如人們要去寫一份輿情分析報告，可能先要去撰寫提綱、查詢資料、分析數據，再綜合成稿。

與這個工作流程類似，智能體也要先去理解用戶的需求，通過任務規劃的智能體規劃好工作步驟。隨后，再根據工作步驟去調用各種智能體工具，比如數據統計、輿情診斷、結果校驗、報告輸出等。這些處理更細分場景的智能體工具都是內在工具，通過多智能體協作的方式，運行復雜流程。

NBD：我們觀察到，很多企業在細分領域都做得很好，但如何把“孤島”連接起來是個問題。對此蜜度怎么看？

蜜度：這確實是我們正在做的事情。我們現在積累的都是在AI辦公場景去解決不同問題的工具。未來我們可能會把各種各樣的能力全部都組合起來，為用戶提供一個綜合的AI辦公智能體或平臺。用戶只需要指定一個任務，平臺或智能體就可以通過蜜度內部各種各樣的工具和協議去調用不同工具，綜合完成用戶任務。

此外，在行業層面，目前也有一些跨行業協作的趨勢，比如今年比較熱的MCP（模型上下文協議），會推進不同智能體之間互相協作，其實也給開發者提供了跨行業和跨平臺的能力。

我們內部的大致邏輯也是這樣的，會把我們所有在“點”上面的能力串起來，為整個場景提供綜合性的解決方案。

攻克可信度與公允性，邁向精準適配

NBD：走過最初的好奇階段，現在用戶對平臺的可信性要求更高了，蜜度如何保證不同場景下生成內容的可信度？

蜜度：同樣是寫作，在更加細分的場景下，每一個單位的寫作內容或風格都不同，這里面存在著復雜度。所以我們一直在加強寫作的通用能力，讓它更加泛化，去適配不同的寫作場景。

在最新的模力通2.0版本中，可信度是我們重點要去解決的問題之一。在公文寫作場景下，要求是比較嚴謹的，我需要知道每一段甚至每一句話的出處。現在AI公文寫作助手產出內容的每一句話都會有一個規范的角標，用以追溯信源。最終，是否認可這些依據是可靠信源，用戶會去做判斷。

目前產品的信源主要來自三個方面，一是蜜度自己搭建的知識庫，二是用戶本地上傳的文件，三是互聯網上的公開信息。

NBD：輿情分析智能體會存在公允問題嗎？哪些地方還可以優化？

蜜度：與以往輿情分析的方式不同，我們獨創了“事件識別”的模式。首先，系統會站在相對中立的立場上呈現給用戶發生了什么，輿論傾向是什么，不會做判斷，只會呈現分析結果。

智能體背后的大模型，實際上都是參考專業輿情分析師的工作方式進行訓練的。智能體在工作時也不存在“個人傾向”，只做客觀呈現。但的確在報告寫作上是有風格的，所以我們未來也一定要長期堅持采用更多不同風格的內容。

不同用戶對輿情分析報告的風格要求也會是不一樣的，未來的智能體會更加智能，會更精準地直接適配用戶需求。

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封面圖片來源：受訪企業提供