工程师需求反向定义AI智能:首个制造业AI质量工程师“Q同学”的诞生

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作者：微信文章
智能体革命：伴随基础大模型的快速进化，以任务导向的专业智能体正在垂直领域加速落地



随着AGI技术迈入第三阶段， 2025年被业内普遍认为将成为智能体爆发元年。在这场技术浪潮中，各种垂直行业的专业智能体开始崭露头角



相比通用型智能体，垂直领域的专业智能体更加聚焦行业痛点，提供深度职能化的解决方案。这些专业智能体充分理解行业知识和“人”的工作流程与专业工具的使用，高效协助从业者完成复杂任务。

易智唯思EGV聚焦制造业推出首个基于工程师任务职责的垂类智能体 “Q同学”

“Q同学”是易智唯思针对制造业生产质量环节的AI工程师，在与20多家制造业企业的质量工程师深度调研后，我们通过观察质量工程师一天的工作内容得到一个启发，智能体可以帮助工程师解决两类问题：

1． 如果你有一个小助手，你会把什么工作任务让他来帮你执行？

比如：基于自然语言交互的高效数据加工和查询、整体生产状态汇总、全自动总结性报告生成和推送等

2． 如果你有一位老师傅，你会请教什工作任务让他来给你建议？

比如：故障根因分析、产品质量解读、工艺优化建议、KPI参数预测等

总结来说：工程师任务的智能体的进化路径是

•从人往智能体的知识/经验/逻辑的传授

•从私域数据中的知识/经验/规律的学习

•动手能力的扩展：专业工具/模版/流程的调用

基于这样一个背景，“Q同学”诞生了

“Q同学”是国内首家制造业垂类AI Agent，她兼具流程确定性和推理的Agentic workflow，基于高质量专有数据训练优化的行业大模型。



她面向质量、工艺等日常高强度数据工作流的工程师用户





她是基于制造业生产私域部署的AI工程师，解决了数据安全合规，可靠性与现有系统集成的底层问题





她能够为工程师日常工作的40%的职责提供完整的端到端任务驱动的解决方案，

“把“任务”交给Q同学，把“创新”还给工程师。”

这种方式将制造业的任务从基于人+培训+软件的方式转变为基于大模型+私域数据+专业工具，为智造提供了新的范式

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