螞蟻數科外灘大會推出Agentar能源版，助力能碳行業打造智能體超級工廠

　　/朝聞通/随着AI to B持續升溫，企業對智能體的需求正從“能不能接入”轉向“能不能真正用起來”。尤其在能源、電力、碳管理等場景中，智能體能否深入企業實際業務流程，在保證安全合規的前提下提升效率、創造價值，成為當下關注的焦點。

　　在這一背景下，9月10日下午，在外灘大會見解論壇上，螞蟻數科正式推出面向能碳行業的智能體超級工廠Agentar能源版，為能碳企業提供覆蓋智能體開發、部署、協作和治理等能力的一體化平台，讓 AI智能體更高效接入能碳産業的生産系統。

　　據介紹， Agentar能源版将能碳行業的 know-how 和實踐方法封裝為開箱即用的标準化技能包和數字專家智能體，同時支持企業沉澱自身經驗、搭建可複用的智能體能力，編排标準化流程，并協同多個子智能體與垂直行業SaaS系統聯動，實現AI智能體完成端到端的價值交付。

　　例如，在電力交易場景中，數字專家智能體可調度多個子Agent協同完成預測、感知、分析、決策、申報、風控和複盤，形成完整的智能交易閉環。在新能源出行場景中，數字專家智能體以新能源車、充電樁和動力電池可信數據為基礎，調度充電選址、智能運營、電池服務、預測性維護等多個子Agent，實現出行市場的“決策與運營智能”。

　　在應用層面，螞蟻數科已圍繞“源、網、荷、儲、碳”等場景構建多種能碳數字員工，覆蓋電力交易、零碳管理、可信出行等20多個行業細分場景，并已服務協鑫科技、林洋能源等多家行業頭部企業。

　　與通用辦公場景不同，能源行業對結果的準确性和交付的确定性要求更高。無論是電力交易、電網調度，還是能源資産運營、零碳園區服務，AI不僅要具備行業理解能力，還要能夠嵌入具體業務流程，識别安全與合規邊界，

　　作為Agentar能源版核心引擎之一，螞蟻數科能源時序大模型 EnergyTS 3.0 也同步升級。該模型增強了多因素學習、曆史條件檢索、概率預測和長期适應能力，訓練數據覆蓋超過 1億條電力交易數據，預測區間覆蓋率超過 95%。

　　目前，模型已可服務光伏、風電、負荷、電價等多類預測任務，其氣象要素預測誤差在多項公開基準中大幅領先同類模型，預測周期最長可達45天。在多個實際項目中，有效提升了能源資産運營、電力交易和電網調度的價值收益。