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运用 Agentic AI 破解商业分析 4 大痛点,复杂研究可在 20 分钟内完成 | 创新场景

来自 禾湖财经
2025 年 9 月 6 日
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期货保证金都有哪些类型


场景描述

特赞科技致力于开发企业级内容人工智能系统 (Enterprise AI+Content Platform),打造了一站式创意内容服务方案、企业数据管理等多款解决方案,可为企业更高效、优质的内容生产、管理、分发服务。该公司认为企业客户在进行深度商业研讨时面临的 4 大痛点:

  • 1. 时间成本高:高质量商业分析报告常需数天至数周完成信息搜集、处理与撰写。
  • 2. 人力成本高:依赖资深分析师团队投入大,部分有价值研究因预算受限难以开展。
  • 3. 难以规模化:人工产出依赖个人能力,难以快速响应并发需求且难保洞察一致性。
  • 4. 信息处理瓶颈:面对海量非结构化数据,人工筛选低效且易漏关键信息。

因此,特赞科技希望通过广泛可用的混合推理模型,依托 Agentic AI 突破 4 大挑战,为商业研究提供更多可能。

2025 年 4 月,特赞科技发布了首个商业研究 Agent 框架 atypica.AI。该 Agent 框架使用了 Amazon Bedrock Claude 作为底层大模型之一。该 Agent 上线后,特赞科技发现应用了 Agentic AI 后,有效解决了以上挑战。

解决方案

特赞科技将 atypica.AI 构建在基于亚马逊云科技的现代化、高可用云原生架构之上,并以 Amazon Bedrock Claude 作为核心 AI 引擎,在 AI 引擎、基础设施、容器化编排、数据库和安全性等方面获得了全面技术支持,有效保障 Agent 运行的稳定性、连续性与安全性:

  • 1. 核心 AI 引擎:通过 Amazon Bedrock 调用 Claude 大模型的长文本理解与深度推理能力,对信息进行交叉分析、提炼观点、识别趋势并生成高质量分析内容,形成独到商业洞察。
  • 2. 基础设施即代码 (IaC):使用 Pulumi 定义和管理从 VPC 网络到 EKS 集群及应用部署的全部云资源,实现架构可版本化、可审计、可复现,提升部署一致性与可靠性。
  • 3. 容器化与编排:将应用容器化并部署在 Amazon EKS 上,结合 Helm Charts 与 IaC 工具,构建高效、自动化的 CI/CD 流程。
  • 4. 全球数据库架构:采用 Amazon Aurora Global Database 实现跨区域单一数据库部署,主区域处理写操作,全球只读副本可在低于 1 秒延迟内同步,确保近乎实时的全球数据访问与洞察。
  • 5. 安全与权限:通过 IAM Roles for Service Accounts(IRSA) 为 EKS 中每个服务 Pod 分配临时精细化访问权限,避免硬编码密钥,严格遵循最佳安全实践。

在此基础上,特赞科技还将 Agent 能力延伸至:

  • 1. 内容资产管理 (DAM):自动分析并标注图片、视频等素材的业务维度、品牌元素、场景情绪等多维标签,提升内容检索与复用效率。
  • 2. 内容效果分析 (Content Hub):持续追踪多渠道内容表现,结合标签进行归因分析,主动提出优化建议与新创意方向。

成效

1. 加速产品上市:Amazon Bedrock 让特赞科技免去自建和维护复杂大模型推理基础设施的投入,可直接、按需、可扩展使用 Claude 等前沿模型,将 atypica.AI 的研发周期缩短 6–9 个月,使团队专注于 Creative Reasoning Agent 框架与业务逻辑。

2. 优化成本与性能:通过 Amazon Bedrock 的多模型选择和按需付费模式,为不同研究任务匹配最合适的模型,实现成本与性能的平衡。

3. 提升创新能力:借助 Amazon EKS 和 Amazon Bedrock 等托管服务,工程师从底层运维中解放,投入更多前沿 AI 技术实验与迭代。

4. 快速交付商业洞察:在可行性测试、竞品分析、营销策略规划等场景中,atypica.AI 可在 10–20 分钟内生成高质量商业研究报告,大幅优于人工分析所需的数天至数周。

5. 增强敏捷性:利用 Amazon Bedrock 新模型或更新可当日完成 atypica.AI 的适配与测试,并在亚马逊云科技专业团队指导下减少试错。支撑业务扩展:基于 Amazon EKS 和 Amazon Bedrock 的架构可自动、无缝扩展,应对流量高峰,并依托亚马逊云科技安全合规体系保障数据安全与保密。

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