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可达智灵受邀参加2026全球数字经济大会，共同构建智能体工厂

公司动态
2026.7.3
7月2日，2026全球数字经济大会智能体互联网论坛在北京国家会议中心成功举办。论坛汇聚工业和信息化部、北京市经济和信息化局、中国信息通信研究院、高校科研院所、头部科技企业等政产学研生态代表，围绕智能体互联网技术演进、标准体系搭建、产业落地路径展开深度研讨。
出席论坛的重要嘉宾包括：工业和信息化部总工程师韩夏、北京市经济和信息化局党组成员李辉、中国信息通信研究院副院长王志勤等各界代表。
可达智灵作为企业代表之一，受邀参与了论坛期间"智能体工厂"发布仪式环节。

 

论坛现场：智能体互联网从概念走向落地

这次论坛集中发布了三项重要成果：
1、首批智能体工厂正式发布
中国信息通信研究院联合产业优势伙伴，加速人工智能从资源调用走向任务交付。
2、智能体互联网试验网络启动，智能体身份标识平台正式发布
基于分布式数字身份打造智能体互联网标识体系，解决"智能体是谁、怎么找到它、怎么信任它"的问题。
3、智能体科研协同示范网启动
推动AI for Science从工具应用走向科研组织创新。
三项成果同时发布，标志着智能体互联网已经从"讨论是什么"进入了"一起把它建出来"的阶段。

智能体工厂的三道坎

智能体工厂的方向业界已经基本形成共识，但真正要把它从概念变成可运行的系统，有三道坎是绕不过去的。
第一，多智能体协同的工程复杂度。
单个智能体做一件事不难，难的是让几十个智能体协同完成一个复杂的研发流程——需求理解、架构设计、编码实现、测试部署、运维管理，每个环节都有专门的智能体。它们之间需要高效传递上下文、妥善处理冲突、保证最终结果的一致性——这些都不是模型能力能直接解决的问题。
第二，智能体的"记忆"和"经验"怎么沉淀。
人类工程师的价值，很大一部分来自经验——踩过的坑、解决过的问题、形成的判断。智能体有没有"经验"？能不能把一个项目里的经验迁移到下一个项目？如果做不到，每个项目都是从零开始，那所谓的"工厂"就是空架子。
第三，企业最关心的：数据安全和可控性。
智能体工厂要处理的是企业的核心研发资产——代码、架构、业务逻辑。这些数据必须不出域，智能体的每一次决策必须能被审计、被追溯、在必要时被回滚——否则企业不敢用。
这三道坎，织灵平台从诞生第一天起，就是奔着这些问题去设计的。

织灵平台：我们在智能体工厂里扮演的角色

可达智灵的织灵（Coda Loom）平台，就是冲着这三道坎去的。
1、多智能体协同
这块，织灵平台从架构设计阶段就围绕"多ADE协同"展开。ADE（AI R&D Engineer）不是某一个具体的智能体，而是一整套可以协同工作、拥有记忆、在私有环境内部署的研发智能体架构。每个ADE有自己的角色定义和记忆空间，但它们共享一个项目级记忆，保证协作的上下文不打折扣。
这套协同机制，已经在头部金融机构的实战场景中跑通——覆盖需求分析、代码生成、测试用例生成、合规检查全流程，研发团队的人效和吞吐能力提升了一个数量级。
2、智能体的"经验"沉淀
是通过企业私有知识库和SKILL能力中台来解决的。企业可以把自己的研发规范、架构模式、代码风格，沉淀成私有Skill，在平台里复用——这不是事后加的功能，而是从第一天就嵌进去的。
在芯片科技公司的落地案例里，这一点尤其关键：芯片研发的知识体系高度专有，通用大模型根本用不了，只有把企业自己的经验沉淀下来，智能体才能真正上手。
3、数据安全
这块，织灵平台从架构级就支持私有化部署。平台内置的审计与追溯能力，记录每一次ADE的决策路径。
有芯片科技公司把织灵平台私有化部署在自己的研发环境里，ADE直接读写C++驱动代码和Windows系统接口——这件事，通用AI编程工具做不到，因为环境太特殊、数据不能出域。
这些案例背后的共同点是什么？

不是AI能力强，而是工程化能力强——知道怎么把AI真正"装进"企业的研发体系里，而不是让企业来适应AI。

 

与中国信通院一道，与产业各界一道，可达智灵将作为智能体工厂，规模化“生产”赋能研发AI生产力的ADE，并与业界共同构建互联互通、互信协作的“智能体互联网”，让研发工程回归创造。

 
让研发工程回归创造
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