2025爱分析：神州问学Agent开发管理平台评估报告

神州数码集团股份有限公司是国内领先的数字化解决方案提供商。2023年，该公司推出AI原生赋能平台“神州问学”，初期定位为连接模型、算力、数据与应用的企业级AI基础设施。到2025年，该平台完成战略升级，转型为企业级Agent中台，致力于通过全栈解决方案推动AI技术的规模化落地。目前，神州问学平台已在金融、能源、汽车制造、医疗健康、消费零售及政务服务等多个行业实现商业化应用。

01 厂商评估：神州问学

产品服务介绍

神州问学作为企业级Agent中台，紧密贴合TO B客户实际应用场景设计构建。平台包含多种企业级Agent应用类型，能适配不同企业业务流程中对智能体应用的多样化需求。在交付方案上，提供信创与非信创两种模式，还支持私有化部署，可依据客户特定要求和环境条件适配。私有化部署保障了企业数据的安全性和自主可控性，且具备开箱即用的特性，降低了企业的部署门槛和时间成本。其内置的AI工程流水线，优化了开发流程和资源配置，缩短了大模型的开发部署周期，提升了企业运营效率。

厂商评估

神州问学在效率、精准度、成本控制及安全性四个维度优势显著。在开发效率上，通过工程化工具链和MCP协议支持，大幅缩短Agent开发周期；采用“技术调优 + 知识治理”双轮模式，在银行审核等场景实现97%准确率；创新性融合轻量化模型与记忆管理机制，让7B/13B模型在特定场景表现优于百亿参数大模型，降低了算力成本；安全方面构建了私有化部署、多租户隔离、安全围栏和全链路审计的立体防护体系，满足金融、政务等行业的强合规要求。该平台适用于对效率、精度和安全性有严苛要求的高价值业务场景。

在技术优势上，通过工程化工具链和标准化协议支持，加速企业级Agent开发流程。平台预置能力库和模块化设计降低了AI应用开发门槛，提供即开即用的模型切换功能，支持开发者快速测试不同模型在特定业务场景中的表现，缩短开发周期。其技术架构兼容MCP协议体系，可调用MCP Server生态中的标准化工具集，也能将企业现有工作流和工具链接入MCP框架，实现公私域能力的协同调用。同时，具备高度结构化的全链路Tracing调试能力，有助于开发者定位问题、优化Agent行为路径和调优响应时间，提升开发效率与交付可控性。

在提升Agent响应精准度和抑制模型幻觉方面，采用监督微调（SFT）、强化学习（RL）与检索增强生成（RAG）相结合的技术方案，将通用大模型转化为具备领域专业知识的企业级智能体。以某银行智能审核场景为例，实现了97%的业务准确率。平台的核心竞争力在于创新的知识治理体系，支持结构化与非结构化数据的统一处理，提供可模板化的处理流程，建立从数据到向量数据库的全链路标准化处理，确保知识要素达到“大模型就绪”状态。

在成本控制上，通过轻量化模型部署、智能记忆复用和算力优化技术的三重组合，为企业构建了兼顾性能与成本效益的Agent实施路径。在一些特殊或小范围场景中，微调小参数模型就能满足对极致准确度的需求，如7b和13b模型在特定场景下调用特定工具的准确度比未经训练的大模型更高。小参数模型所需算力远低于大型模型，成本优势明显。此外，支持企业记忆的多层次分级管理，减少对公域大模型的调用，降低调用成本。良好的记忆能力提升了用户智能体验，提高了任务执行的效率和准确性。最后，依托HICA推理加速套件与HISO异构算力调度套件，实现了服务性能10倍提升与算力利用率40%的优化，破解了私有云环境下算力成本与工程投入的ROI困局。

在安全防护方面，构建了完善的企业级安全防护体系。基于私有化部署模式，业务数据在企业内网闭环处理，杜绝了公网传输的信息泄露风险。实施严格的多租户隔离机制，对用户账号权限和数据访问权限进行分级管控和颗粒度管理。在应用安全层面，引入安全围栏机制，拦截高风险查询请求，配备全链路审计系统，记录平台所有行为，满足强监管行业的合规审计要求。还具备完整的SSO能力，提供便捷、合规的单点登录体验，增强了系统安全性。

典型客户

天士力医药集团、成都太古里、嘉岳数智、某国际知名食品饮料企业

02 入选证书

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