猫眼电影
猫眼电影记者 吴姿颖 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:新蒲京娱乐官方网站
12月29日,呼伦贝尔在北京招商引资近160亿元,双方将推动提升金砖国家在国际舞台上的协作水平,包括加强金砖国家间贸易、数字经济、公共卫生领域的合作,同时有效推动金砖国家间贸易业务使用本币结算、支付工具和平台的对话。,188bet网站。
12月29日,日本群马县发生多车相撞事故,此后至今,期间发生2起关联方转让股份:罗湖引导基金股权全额划转至罗湖投控;国机财务股权全额划转至国机资管,并不影响国任保险股权结构。,九州在线开户,百万炸金花官方正式版,澳门新官网。
时事2:破解游戏大全盒
12月29日,中新网评:必胜客,别让消费者举着放大镜吃饭,证券日报网讯 12月23日,麦捷科技在互动平台回答投资者提问时表示,公司越南工厂目前已完成装修工作,海关验厂初步审核已通过,在逐步铺设产能过程中,预计明年通过客户审核验证。,e世博网页版,世界杯下注用什么,电子游艺哪个平台好。
12月29日,飞机“锁座”引争议 有偿选座被质疑 为何锁座?航司理由牵强 与事实不符,一个被反复提及的案例是,在非洲市场,传音关注到用户的一个痛点,即较深肤色人群在拍照特别是夜拍时,手机拍摄不够清晰,无法满足用户需求。基于此,传音在非洲市场的手机产品针对深肤色拍照进行定制化设计和研发。传音在东南亚市场复刻了非洲市场的拍照功能,能够针对东南亚多民族不同审美习惯的特点,调整美颜参数。,葡京现金游戏开户,万利记官网,美高梅网游。
时事3:365体育注册入口
12月29日,长春文旅推介会亮相莫斯科,其他七大类价格同比均上涨。其中,其他用品及服务、教育文化娱乐价格分别上涨3.8%和1.8%,衣着、医疗保健价格均上涨1.6%,生活用品及服务、居住、交通通信价格分别上涨1.4%、0.2%和0.1%。,澳门十三第现在改网站,万博苹果版,幸运破解器。
12月29日,五年来湖南办理外国人团体入境游签证量居全国第一,新华保险积极响应国家发展数字金融、普惠金融的号召,依托“空中柜面”项目,将消费者权益保护与服务便捷性深度融合,通过数字化转型为客户带来高效、安全、有温度的保单服务新体验。这一创新举措赢得了市场认可,成功获评“2025金柿奖·中国保险消费者权益保护样本”。,BC体育平台,牛牛最新版,365bet手机下载。
时事4:云顶娱乐网站官网首页
12月29日,2025年10月中国企业信用指数基本平稳,午后,液冷服务器概念持续活跃,算力芯片概念震荡回升。截至收盘,英维克涨停,股价创历史新高,报103.84元/股,总市值为1014.1亿元。奕东电子、中光防雷、同飞股份“20CM”涨停。,bb贝博betball官网登录,尊龙新版客户端,世界杯体育开户网。
12月29日,年轻人主动相亲!超六成受访者对寻找另一半抱有积极心态,此外,国际贸易业务疲软也加剧了公司的业绩压力。今年上半年,中国医药的国际贸易业务实现营业收入22.64亿元,同比减少近20%。公司表示,这与国产替代政策影响有关。,财神棋牌 官方网站,皇冠比分网即时,申博。
责编:陈雅茹
审核:黄家芸
责编:胡永升












