猫眼电影记者 塔利 报道首次登录送91元红包

现在，AI 正在变得越来越聪明，但是一个现实的问题是：重要的事情可以直接交给它去完成吗？

ChatGPT、豆包、元宝能帮你查天气、订机票，但你敢用它做投资决策吗？问题的关键不在于现在的大模型不够强，而在于它们尚不具备真实世界的感知和行动能力。

需要了解的是，要想得到高质量的金融分析报告，仅靠大模型本身编码的静态知识是远远不够的，大模型需要像投研专家一样实时动态的获取最新的政策、新闻、产业链、舆情、行情等多维信息和数据，并使用专业的金融分析工具进行精密和精确计算，如此才能得到一份真正可用的金融分析报告。

而现实的问题是，现阶段大模型智商很高，具备强大的理解、分析和规划能力，但在现有的数字世界中“眼瞎手残”，像被困在玻璃缸中的“缸中之脑”，无法高效、便捷、低成本地感知和操作现实世界。

要有效解决这个问题，就需要为大模型接入一套感知和行动层的基础设施，让它成为在数字世界中无所不知、无所不能的真正的超级智能体。

一家名为 Qveris AI 的初创公司，聚焦于 Agent 时代的 Infra 层，正致力于为 Agent 设计原生搜索和行动路由引擎。据悉，截至目前该公司已获得近千万元种子轮融资。

如果说具身智能是为 AI 安上了与现实世界交互的“身体”，那么 Qveris AI 正在做的事就是给智能体（Agent）装上了数字世界的“眼、耳、手、脚”。也就是说，接入这套基础设施之后，大模型和智能体就能自己查数据、用工具，真正实现与现实数字世界的连接和互动。

“简单来理解我们做的事情，是构建 AI 时代可被大模型和智能体使用的所有开放服务、资源和能力的 AI-Ready 数字孪生引擎，帮助大模型和智能体在数字世界中快捷、高效、低成本、实时动态的搜索和调用所需的专业、权威、可信的数据和工具能力。”Qveris AI 创始人兼 CEO 王林芳告诉 DeepTech。

Agent 接不上真实世界，问题出在哪里？

互联网的数据与工具生态为人类设计，Agent 缺少统一、可信、标准化的供应层。从领域现状来看，不同的专家分散在不同的平台，例如金融、理财、计算等等。

举例来说，你要做金融投资，正在考虑买黄金、比特币、股票或债券。这是一项复杂的任务，即使人类去做也可能需要咨询各类专家，包括金融银行经理、理财经理、投资顾问，还可能需要去网络上看一些专家发言等作为参考资料。

现在人们常用的做法是：让大模型用深度研究（Deep Research）模式，或找专业的金融 Agent 帮忙做全面的信息调查和推荐建议。

那么问题来了：面对海量数据查询和对比、海量的免费和付费信息和跨供应商、跨平台的挑战，大模型的能力能行吗？实际上，Agent 现在仍处于技术的早期阶段，如果它拿不到真实、可信和高质量的数据，它生成的报告或未必正确，或质量水平很低。

尽管现阶段大模型性能高、能对话聊天，但当面临专业数据、专业工具甚至专业服务时，大模型的能力便“捉襟见肘”：即便是当下前沿团队开发的产品，能够调用的数据源和工具数量大概在数十个到百个，且搜集、对比、接入、评估、验证的难度、成本和时间周期都很高。

面对专业级别难度的问题，AI 极有可能因找不到实时、可信、权威、专业的数据，仅靠训练时的记忆给出推测的答案。所以，AI 最大的问题不是不够聪明，而是被困在“光说不练”的世界里。这并不是某个模型、某个产品的单一局限性，而是当前整个 Agent 生态普遍面临的结构性问题。

AI 会思考，但缺一层“行动基础设施”

事实上，行业已经达成共识：大模型已经具备了惊人的“大脑”思考能力，但极度缺乏感知和改变现实世界的“手脚”。为了填补这一空白，市场正在经历从单一的技术探索向系统化基础设施建设的转变。放眼整体生态，目前主要存在三类关键的建设路径：标准协议层、模型算力层以及新兴的“行动基础设施”层。

第一类是标准协议层，以 Anthropic 等机构推出的 MCP（Model Context Protocol）为代表。这类协议制定了 AI 与世界沟通的语法规则，解决了如何连接的标准化问题。但这仅仅是铺设了管道，管道中流动的内容——丰富、可用的工具资源，仍然处于匮乏状态。

第二类是模型算力路由层，例如 OpenRouter。它们聚合了来自全球不同厂商的顶尖模型 API，解决了开发者获取智力资源的便利性问题。

“这类平台解决了‘大脑’的供给问题，属于核心算力层。但对于一个完整的 Agent 而言，光有大脑是不够的。”王林芳表示，Agent 要真正落地，需要面对的是一个复杂、非标、数据分散的现实世界。而 Qveris AI 聚焦的正是模型之外的行动能力——将各行各业的技能与服务，转化为 AI 可理解、可调用的资产。

从技术演进的宏观视角来看，我们正处于一种全新的运行模式切换期：互联网时代是“人类搜索+人类执行”；大模型初期开启了“人类辅助+AI 生成”；而现在，我们正在进入“Agent 自主资源调度+Agent 自主执行”的新阶段。

然而，现有的互联网是为人类设计的，而非为 Agent 设计的。这导致了一个巨大的范式鸿沟（如下表所示）：

（内容来源：王林芳；制图：Nano Banana Pro）

由此可见，强行让 Agent 去使用为人类设计的网页或接口，效率极低且极不稳定。Qveris AI 的核心定位正是基于此，来构建互联网上可被大模型和智能体使用的“AI-Ready”数字孪生引擎。

Qveris AI 不仅仅是简单的工具聚合，而是对数字世界的重构。它将互联网上开放的服务、资源和能力进行深度的清洗、建模与封装，把原本适合人类阅读的“网页互联网”，转化为适合机器调用的“能力互联网”，使得大模型能够快捷、高效、低成本且实时动态地搜索，并调用所需的专业数据与工具。

这与 2000 年代初的电商市场颇为类似。彼时，虽然商品丰富，但由于缺乏统一的支付、物流和信用体系，交易成本极高。而 Qveris AI 正在建设的“行动基础设施”，相当于 Agent 经济时代的“商业操作系统”：它把所有数字世界的信息交换产品，包括跨领域、跨平台的资源集合在一起，打通了从搜索、发现、比较到调用、交易的全链路。

未来，当 Agent 需要查询最新的法律条文、预定复杂的差旅服务或调用特定的 SaaS 功能时，它不再需要像人类一样去浏览网页，而是通过 Qveris AI 的基础设施，直接以机器的速度连接真实世界。这不仅是技术架构的升级，更是智能体时代释放生产力的关键一环。

为 AI 而生的搜索引擎，解决的不是查信息，而是“找能力”

在 Agent 赛道中，头部玩家的目标往往是打造 AI 时代的超级应用，成为新的流量入口。凭借强大的工程资源与商务拓展能力，大厂往往倾向于通过自建或深度定制的方式，直接接入高频、核心的数据与服务（如地图、支付、主流电商）。然而，现实世界的复杂性远超单一平台的覆盖能力。

对于核心且排他性强的场景，自建连接是合理的选择；但对于海量、长尾、分散在各行各业的专业工具与数据（如特定行业的合规查询、垂类 SaaS 操作、实时供应链数据），构建一个跨平台、中立的行动基础设施，显然是比单点逐一接入更具性价比的系统化解法。

对于广大中小 Agent 开发者而言，痛点更为直接：他们拥有敏锐的场景洞察力，却往往受困于有限的工程与商务资源。要验证一个创新场景，可能需要对接几十个不同的 API，每个接口的鉴权、调试、维护都耗时耗力。他们迫切需要一套现成的基础设施，以极大地缩短开发周期，将验证成本降至最低。

由此可见，Agent 时代的瓶颈，已不再是算力或模型智商，而是连接成本。

如果说 ChatGPT 等聊天机器人解决了 AI 的思考问题，那么 Qveris AI 致力于解决的便是 AI 的行动问题。

Qveris AI 通过构建 AI-Ready 的数字孪生引擎，为开发者带来三大核心价值：

·语义级快速发现（Semantic Discovery）：AI 获取工具不再局限于预置的几十个插件。面对用户的复杂意图，Qveris AI 能够基于语义理解，在海量资源库中以秒级速度匹配最适合当下的工具或数据源，实现从关键词搜索到意图匹配的进化。

·标准化一键调用（Unified Execution）：将原本需要耗时数月的商务谈判与 API 对接工作，压缩为几行代码。通过统一的 Schema（数据结构）定义，Qveris AI 屏蔽了底层数万个工具的异构差异。开发者只需对接一个标准接口，即可调度万级以上的标准化工具，极大降低了集成复杂度。

·动态路由与高可用（Dynamic Resilience）：这是企业级 Agent 稳定运行的保障。Qveris AI 充当了智能路由器的角色，当某个工具因网络波动、服务中断或价格调整不可用时，系统能自动寻找并切换至同类备选方案。

王林芳解释说道：“我们接入了全网的工具和搜索+调用的能力，包括进行 Agent 的搜索排序。例如，在同花顺无法使用时，这套基础设施可以查询东方财富、彭博等同类数据。这样一来，开发者始终能够获得实时的替代方案，不会受到单一服务提供方的限制或中断的影响。”

从搜索到 Agent：一个长期主义者的判断

要把搜索、调用、评估和交易整合成一套系统，本身并不是一个轻量级工程。回顾王林芳的职业经历，她在搜索领域的积累为创业奠定了基础。

其本科和硕士毕业于清华大学电子系，研究生时期曾在微软亚洲研究院实习，毕业后加入微软，在 Bing 搜索引擎负责工作包括百亿级网页爬虫、索引、多模态理解、知识图谱等。

后来，她加入了一家创业公司 Opera News 做大规模推荐引擎。2018 年，王林芳来到京东 AI 研究院，主要聚焦于 AI 视觉算法及应用。2022 年底 ChatGPT 出现后，她意识到这是 AI 领域的一个重大机遇。于是她 2023 年中从京东离职开始探索创业之路，以 CTO 的身份加入了 Liblib AI，打造了国内领先的开源开放多模态模型社区和工具平台。

图丨王林芳（来源：王林芳）

2025 年 6 月，她正式成立了 Qveris AI。据了解，目前该公司已与数家企业达成合作，其中包括知名通用 Agent 开发商，以及多家专注于金融与科技领域的 Agent 公司，年收入已到达数百万元。

在王林芳看来，云厂商、SaaS 服务商以及各类数据工具提供方，本质上属于资源供给侧；而 Qveris AI 则处于连接供给与需求的索引分发层，两者生态位截然不同。

“我们希望成为 Model Agent 体系中的‘Google’。”王林芳形象地比喻道，“正如 Google 不生产网页但索引全网信息一样，Qveris AI 的核心价值在于其跨平台的中立性。我们不绑定任何单一云厂商，而是广泛兼容各类底层基础设施，将分散在不同云端的服务聚合起来，统一分发给上层的各类模型与开发者。无论你的资源在哪里，无论你使用什么模型，我们都是中间那个高效的连接器。”

Agent 经济的长期想象

Agent 经济给我们留下了想象空间：Agent 的发展可能是非线性的，并在各种业务中得到广泛应用。

王林芳指出，未来 10 年内，有可能 90% 的业务都会由 Agent 自主完成。“尽管每个领域都有最好的工具，但发展路径总是先有再优，就像搜索引擎的覆盖面优于人工精选一样，我认为搜索模式更适合现在和未来较长一段时间的需求。”

当 Agent 开始自主搜索、比价、决策并执行，人类与技术的关系或许会再次发生改变。在这个过程中，真正重要的，不只是模型有多聪明，而是它能否被接入一个更开放、更透明、更可信的世界。

如果说过去的互联网连接的是人，那么正在形成的 Agent 网络，连接的将是能力本身。

排版：刘雅坤

  时事1：老虎机现金电子

  12月28日,广西海上风电装备批量出口欧洲,公器私用，将地质调查、矿产开发等权力作为敛财纳贿的工具，搞权钱交易，利用职务便利为他人在企业经营、项目承揽、矿权审批等方面谋利，并非法收受巨额财物；,365体育在投注网站真的页面。

  12月28日,黑龙江伊春森工集团有限责任公司原总经理杨公伟被“双开”,今年4月25日，烟台市交通运输局相关负责人表示，目前当地出租行业经营年龄延长问题已经被列入烟台2024年立法计划，并对外征求意见，相关条款也规定从业年龄不超过65周岁，争取最快年内实现地方立法在出租车司机运营年龄上限的突破。,传奇捕鱼官方下载,百人牛牛炸金花,伟德注册。

  时事2：KU体育手机网址

  12月28日,（经济观察）明确“路线图” 中央经济工作会议部署八项任务,“掌”握科技鲜闻 （微信搜索techsina或扫描左侧二维码关注）,二八杠棋牌规则,澳门老虎机的网站,AGGAME。

  12月28日,人这一辈子，一定要去一趟黄庭坚故里！,靳东平时善于伪装，身边人所不知道的是，早在2009年上半年，时任小金县委常委、县政府常务副县长的靳东便收受了项目承建商姜某某送上的一张内有20万元的存折，这是他人生中第一次收受大额贿赂。而姜某某如此“大方”，主要是因为在靳东的帮助下，姜某某以580余万元的价格顺利拿下了小金县某还建房工程，获得不菲利润。,澳门大富豪真人炸金花,letou499,美高梅手机版。

  时事3：万人牛牛百灵版

  12月28日,专家提醒：北上冰雪游需防范冻伤风险,另有证券公司研报显示，近年来，我国高层住房的得房率在70%~80%左右。,优博2022世界杯,188网球比分直播吧,注册就送200现。

  12月28日,第二届浙江海外社团联谊大会举行,哈《实业报》总编辑科尔茹姆巴耶夫表示，中亚-中国峰会令人期待的将是中哈之间的互免签证制度。签证便利化必定对两国之间的商业往来产生积极影响。排队和长时间等待签证的情况将逐渐消失，密切的人员交流将推动经贸合作发展。另外，取消签证将对旅游业的发展带来有利影响，包括医疗旅游。传统的中医在哈萨克斯坦民众中可能会变得非常流行。,天博客户端,手机版金沙下载,mg真钱送28。

  时事4：188体育网站大全

  12月28日,成都混团世界杯签表出炉 中国队与中国香港队同组,早在4月11日，中科曙光曾公告称，李国杰配偶张蒂华于2023年3月3日至2024年3月14日期间通过集中竞价交易方式买卖公司股票，上述交易构成短线交易，累计成交金额合计1.544亿元；扣除交易佣金、印花税等税费后累计收益58.98万元，所获收益已全额上交至公司。,ag捕鱼官方网站,皇冠体育真钱骰宝,澳门永利官网视讯。

  12月28日,专家：建设现代化人民城市，给城市发展更多路径选择,该公司成立第五年便实现盈利，不过盈利数额较小，且持续时间不长。2013年至2015年间共计盈利0.48亿元，2016年再度出现亏损2.31亿元，次年净亏损进一步放大。成立至2017年累计亏损达到了12.94亿元。,十大真钱直营,百老汇技巧网站,宝马娱乐线上电子游戏。