继 DeepSeek 火遍全球后，以 OpenAI Deep Research 与 Manus 为代表的深度推理与通用 Agent 框架再次引爆科技圈，展现了惊人的智能推理与执行能力。

然而，在企业级关键任务场景中，这类通用型架构的局限性日益凸显：企业内部信息整合不足导致复杂问题分析的准确性受限；依赖有限的工具难以满足各类场景的多样化需求；而一味追求深入推理则往往使决策链冗长，难以满足实时响应的要求。这些挑战均对企业级应用所需的可靠性、灵活性及快速响应能力提出了严峻考验。

面对市场爆炸性的需求，耀途早期投资组合数巅科技率先推出企业级Multi-Agent 框架AskBot。

AskBot 不仅能够迅速整合海量行业知识与企业数据，更能精准识别与拆解用户的模糊需求和专业问题。更为重要的是，AskBot 具备灵活调用各类工具的能力，针对企业数据智能中无论是海量数据查询、深度智能分析还是实时预警响应，都能根据业务场景自动选择最优工具组合。真正做到用户随心提问，AskBot 轻松作答。

凭借这种“随心所欲”的特性，AskBot 从简单问题的秒级响应到复杂任务的深入推理均游刃有余，完美平衡速度与精度。

据测算，在某头部央国企的智能数据分析场景中，AskBot 的查数准确率高达 99% 以上，并实现了秒级响应，充分满足了现代企业对数据决策的高性能需求。

AskBot 具有四点核心优势：

Multi-Agent 系统与深度知识融合

传统 RAG 在企业内部信息汇总往往不足，而类 Deep Research 的推理框架又难以与企业内部数据充分整合。 AskBot 在企业场景的信息深度和融合度上具有显著优势，能零成本打通各类数据源，深度融合企业内外部专业信息，并依赖于“规划-反馈-再规划”的路径在推理中不断动态调整策略，直至精准解决用户问题。

灵活工具集成，高效并行执行

相对于通用 Agent 企业工具常常受限的情况，AskBot 自配百余种核心数据分析工具，采用  Multi-Agent 并行调度策略，可同时调用并执行多种工具，相比于 workflow 式的串型策略，可极大提升任务执行效率与信息处理能力，让决策更快、更精准。

自适应响应与智能决策

最近火爆的深度推理模型及框架显著提升了问题解析能力，但往往伴随较长的等待时间。AskBot 采用智能分层响应策略，针对不同难度的任务灵活调整处理方式——对简单问题提供秒级反馈，对复杂问题自动进入深度推理，确保既能高效处理简单问题，又能精准应对复杂挑战。

超越问数，全面智能

传统 BI 分析工具往往将大模型的能力局限于数据查询，而 AskBot 的 Multi-Agent 系统不仅能够实现 BI 级别的精准分析，还充分发挥大语言模型的通用推理与决策能力，让企业数据分析更智能、更高效。

AskBot 已在金融、能源等多个领域成功部署，客户反馈其在智能数据分析、风险预警等关键业务场景中表现出优秀智能，极大提升了决策效率和业务安全性，有可能成为企业数据领域的 AGI 初级形态。

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