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阳光慧碳联合腾讯云构建零碳智能体：以AI驱动碳足迹管理降本增效实践
破除碳足迹管理效率与成本的双重发展瓶颈 在全球化减碳战略背景下，企业正加速推进从运营层到供应链层面的净零排放目标（如RE100、EP100倡议）。 部署智能碳足迹Agent与一体化协同矩阵 针对能碳运营的复杂性，阳光慧碳科技有限公司依托数字化能碳平台，构建了涵盖能源优化、照明、空调及空压机节能的Agent产品矩阵。 兑现规模化减碳核算的量化业务指标 基于该智能体方案的规模化应用，企业在系统稳定性、核算效率与落地交付上取得了明确的量化成果： 核心提效与降本数据： 效率跃升： 碳足迹智能分析耗时从数月压缩至 3分钟，整体效率提升 ”协同升级： 阳光慧碳在虚拟电厂调控、供应链碳足迹模型上的垂直领域专长，与腾讯云混元大模型及RAG（检索增强生成）、WorkFlow框架深度结合，大幅提升了行业智能体的精准度与复用性。 打通全景数据生态闭环： 依托企业微信、小程序等腾讯云底层生态资源，碳管理智能体得以有效连接个人碳账户与企业级碳数据，成功推动碳管理从企业内控向“B2B2C”全链路模式演进。
10010编辑于 2026-04-14iCarbon AI智能体-产品碳足迹Agent：AI驱动的高效碳足迹分析解决方案
提供iCarbon AI智能体-产品碳足迹Agent解决方案 阳光慧碳科技有限公司联合腾讯云推出AI驱动的智能碳足迹分析平台，核心功能与流程如下： 核心功能： 智能文件解析：自动识别50+文件格式 工作流程：上传文件→智能解析（提取产品信息/材料数据/工艺流程）→模型构建（自动计算各阶段碳排放）→因子匹配（权威数据库校验）→报告生成。 联合优势：阳光慧碳垂直场景算法（虚拟电厂调控、供应链碳足迹模型）结合腾讯智能体平台（RAG/Multi-Agent框架、混元大模型），实现“专业模型+底层算力”协同升级，延伸多场景智能化与生态级协同（B2B2C 某能源集团零碳园区：6MW光伏绿色电源头减碳，冷热系统优化节能，多款产品碳足迹服务助锂电池行业白名单准入（来源：客户案例-某能源集团零碳园区）。 腾讯赋能碳管理智能体的协同优势 选择腾讯的核心在于技术与生态协同： 技术互补：腾讯云智能体开发平台（混元大模型、API接口）与阳光慧碳垂直算法结合，生成精准可复用行业智能体；云原生架构（微服务/容器化
9110编辑于 2026-04-14- 来自专栏华尔街科技眼
美的集团的零碳战争
这是降本增效，迈向绿色低碳智能制造的“数绿融合”。凭借多年的行业经验和前瞻性的布局，美的集团早已成功转型成为数字化解决方案服务平台。 如今，美的集团已经拥有5家灯塔工厂，涵盖了注塑、钣金、电子等不同场景的黑灯车间，交出的成绩包括且不限于：14家国家级绿色工厂、1家海外国家级绿色工厂、3家零碳工厂、3套国家级绿色供应链。 这时，美的集团积累的“制造业知识、软件、硬件”三位一体的制造业数字化转型解决方案已经逐步成形。 美云智数总裁金江介绍，美的集团以15家绿色工厂，3家零碳工厂，5家世界灯塔工厂的成功经验打造端到端全价值链卓越运营灯塔/数字工厂，基于全场景覆盖的解决方案、高效协同的精益供应链以及数字孪生技术，帮助企业降低品质不良率和交付成本 这是美的集团的零碳战争，也是中国工业的光荣与梦想。
55620编辑于 2023-09-27 以AI智能体驱动产品碳足迹分析效率提升90%，成本降低80%
AI驱动碳足迹自动分析解决方案 iCarbon AI智能体平台通过人工智能技术实现碳足迹全流程自动化：支持50+种文件格式自动解析，文本信息提取准确率达98%以上；基于ISO 14067国际标准构建自动 量化效率提升与成本优化效果 效率提升90%以上：传统方法需2-3个月的分析任务，AI智能体仅需3分钟完成 成本降低80%以上：相比传统咨询方案，大幅降低企业碳核算成本 准确率99%+：基于权威数据库和智能匹配算法 ，显著高于人工计算准确率 广泛覆盖能力：支持100+种产品类型的碳足迹分析，系统支持1000+并发请求 “iCarbon数字化平台的碳足迹Agent智能建模与核算功能，高效完成产品全生命周期碳足迹建模和核算工作 ” —— 阳光电源集团可持续发展部门 腾讯云智能体平台的技术赋能价值 腾讯云提供底层算力与AI能力支撑，包括混元大模型、MOE架构和行业大模型，确保智能体处理精度与稳定性。 全球基础设施（多地域CDN、合规支持）助力碳管理解决方案的国际化部署，SOC2、ISO27001等安全认证保障企业数据安全。开放平台生态加速碳管理智能体技术标准化与行业应用推广。
6610编辑于 2026-04-14- 来自专栏自然语言处理
体验智能体构建过程：从零开始构建Agent
什么是智能体？ 智能体（Agents）是一种能够感知环境、做出决策并采取行动来实现特定目标的自主实体。 智能体的复杂程度各不相同，从简单的响应式智能体（对刺激直接做出反应）到更高级的智能体（能够学习和适应）都有。常见的智能体类型包括： 响应式智能体：直接对环境变化作出反应，没有内部记忆。 基于模型的智能体：使用内部世界模型来做决策。 基于目标的智能体：基于特定目标规划行动。 基于效用的智能体：通过效用函数评估潜在行动，以优化结果。 智能体的例子包括聊天机器人、推荐系统和自动驾驶汽车，它们各自使用不同类型的智能体来高效智能地执行任务。 我们智能体的核心组件有： 模型：智能体的大脑，负责处理输入并生成响应。 步骤6：运行智能体 最后，让我们把所有内容放在一起并运行我们的智能体。
3.7K10编辑于 2025-04-13 智能体案例分析：IT新闻聚合智能体
智能体案例分析：IT新闻聚合智能体 IT新闻聚合智能体通过自动化技术抓取、分析和呈现最新的IT行业动态。这类智能体通常结合自然语言处理（NLP）和机器学习技术，从多个来源筛选高价值信息。 核心功能包括： 实时爬取主流科技媒体（如TechCrunch、Wired、The Verge） 自动分类（人工智能、网络安全、云计算等） 情感分析判断新闻倾向性 生成摘要简化阅读 典型应用场景： 投资机构追踪技术趋势
35410编辑于 2025-12-17- 来自专栏科技向令说
两会关注绿色低碳发展 云智一体助力实现双碳目标
近日，落基山研究所（RMI）联合百度智能云共同发布《数智碳中和》白皮书，提到实现双碳目标亟需降碳技术与数智技术的重大突破和紧密结合，该白皮书的观察对象就是百度智能云“云智一体”加速产业低碳转型的创新实践和国内外精选案例 在实现双碳的道路上，工业互联网、物联网、大数据、人工智能等数智技术正在城市和区域低碳治理、发电端减碳降本、用能端用能优化等不同领域发挥强有力的助推作用和深刻价值，“云智一体”已见成效。 例如，工业园区作为制造业发展的主要载体，也是行业、区域、城市碳减排的关键，百度智能云的“零碳园区解决方案”以AI推动电站智能巡检、智能调度、能耗监测和分析、碳中和监测等能力，已经覆盖到了工业园区的能源生产 百度智能云依托“云智一体”的技术，通过打造数字新基建、全场景解决方案等不同方式，持续推动云计算、人工智能等同产业深度融合。百度智能云或可成为企业绿色低碳的的首选合作伙伴。 重点关注领域 1人工智能 |区块链 |汽车产业链| 内容创业 |新零售 2 电商 |新媒体营销 |企业级服务| 家居业 |社区O2O 3智能手机 |网红| 体育IP |互联网金融 |无人机 4共享经济
55360编辑于 2022-03-16 双碳目标下企业零碳转型的 MyEMS 碳流可视化支撑体系：路径探索与效能评估
在 “双碳” 目标向实体经济渗透的过程中，企业零碳转型正从 “口号式响应” 迈向 “精细化落地”。 一、企业零碳转型的碳流管理痛点：为何需要可视化支撑？ 企业在零碳转型中，碳流管理的 “不透明” 是制约减排成效的关键瓶颈，具体表现为四大痛点： 1. 二、MyEMS 碳流可视化支撑体系的构建路径 MyEMS 碳流可视化支撑体系以 “全链路碳流透明化、决策辅助智能化” 为核心，通过 “数据层 - 建模层 - 可视化层 - 应用层” 四层架构，实现从 应用层：全场景零碳决策支撑 应用层是体系的 “价值出口”，将碳流可视化数据转化为可落地的减排行动，覆盖企业零碳转型全场景： 高碳环节定位与优化：通过可视化数据识别碳流瓶颈，生成针对性优化建议 —— 从江苏重型机械企业的 13.9% 减排率，到零售企业供应链碳足迹 18% 的降低，该体系已证明：零碳转型不是 “高成本负担”，而是 “精细化管理的收益点”。
31510编辑于 2025-09-28智能体来了！2026智能体开发全面指南
智能体来了！2026智能体开发全面指南 一、 繁华落尽后的“平静”：技术背后的选择逻辑“真正深入使用 AI 之后，我反而更平静了。” 在过去这段时间里，我深入钻研了 Python 编程、探究了 AIGC 的视觉极限、搭建了复杂的流程智能体、甚至深入到了 STM32 的硬件底层。 而顶级的 AI 大模型与 Agent（智能体），正是我能遇到的认知最高、脾气最好、思维最完善的存在。在我的「心枢」系统里，AI 不仅仅是执行任务的“器”，它更是我最好的老师、朋友、教练和员工。 核心逻辑：我们将 Coze 的智能、n8n 的连接、Dify 的稳定组合在一起。工具只是加速器，而你才是那个将零件组装成自动化生产线的指挥官。 礼包内包含（持续更新）：多维提示词库：包含智能体设计规范、AI 绘画精准词簇、AI 视频叙事 Prompt。ComfyUI 极客工作流：从零搭建好的 json 配置文件，导入即用。
32210编辑于 2026-01-24- 来自专栏ceshiren0001
小白必看：AI智能体零基础搭建全攻略！
你是不是经常听到"AI智能体"、"大模型"这些高大上的词，总觉得那是技术大牛的专利？别担心，这篇教程就是为你准备的！我们将用最通俗的语言，从注册账号开始，手把手带你搭建第一个能用的AI智能体。 第三章：第二步 - 搭建智能体"工作室"我们使用 Dify 这个可视化平台：访问 Dify 官网：https://dify.ai注册账号：用邮箱快速注册，完全免费创建工作区：就像创建你的第一个"智能体工作室 "第四章：第三步 - 创建你的第一个智能体！ 你已经连接了AI大脑4.2 设计智能体角色现在来定义你的智能体是什么"性格"：在"提示词"区域输入：你是一个友好的测试助手，专门帮助软件测试新手解决问题。你的特点是：1. 回顾一下你的成就： ✅ 注册了AI服务账号 ✅ 获取了API密钥 ✅ 搭建了可视化平台 ✅ 创建了自定义智能体 ✅ 测试了智能体功能看，AI智能体搭建并没有想象中那么难！最重要的是迈出第一步。
1.7K11编辑于 2025-09-12 - 来自专栏算法之名
AI智能体
messages) print(response.content) 这里的 ZHIPUAI_API_KEY 需要你自己去智普网站 https://open.bigmodel.cn 去注册就有，运行结果 智能助手显神通 你的角色是一个诗人.'), HumanMessage(content='用七言绝句的形式写一首关于AI的诗')] streaming_chat(messages) 运行结果 智能助手显神通
78010编辑于 2024-09-29 - 来自专栏开源能源管理系统
零碳园区：绿色发展新引擎，MyEMS 助力启航
在全球积极应对气候变化、全力推进碳达峰碳中和目标的大背景下，零碳园区应运而生，成为了经济社会绿色转型的关键突破口。 国家发展改革委、工业和信息化部、国家能源局联合印发的《关于开展零碳园区建设的通知》，为零碳园区的建设指明了方向，注入了强大动力。 MyEMS：零碳建园区设的智慧伙伴在零碳园区建设的复杂系统工程中，MyEMS 作为一款先进的能源管理系统，发挥着至关重要的作用，与零碳园区建设的各项重点任务紧密结合，为园区的绿色转型提供全方位支持。 通过 MyEMS，园区管理者可以实时掌握园区的能源消耗和碳排放情况，实现对能碳数据的可视化管理和智能化分析。 通过与零碳园区建设各项重点任务的深度融合，MyEMS 助力园区实现能源绿色转型、产业优化升级、资源高效利用、管理精准智能，推动零碳园区从蓝图逐步变为现实，为我国乃至全球的碳达峰碳中和目标贡献力量，引领绿色发展的新时代
29910编辑于 2025-07-11 - 来自专栏云时之间
智能体结构
智能体的结构 迄今为止我们通过描述行为—在任何给定的感知序列下采取的行动—讨论了智能体，现在我们不得不将知难而进，去讨论智能体内部是如何工作的，AI的任务是设计智能体程序，通过它来把感知信息映射到行动的智能体函数 注意智能体程序和智能体函数之间的差别。智能体程序在于当前感知为输入，而智能体函数是以整个历史为输入的。智能体程序只把当前感知作为输入是因为环境无法得到更多的东西。如果智能体的行动依赖于整个感知序列。 那么该智能体不得不记住全部感知的信息。 *智能体程序骨架还有其他的选择。例如我们可以让智能体程序成为协同程序。 行动表明确的表示了每个智能体程序实现的智能体函数。要用这种方式来建造理性智能体。作为设计者，我们必须构造包括各种可能的感知序列的适当行动的函数表。 在这个文章的以下部分，我想概述四种基本的智能体程序，他们几乎涵盖了所有智能系统的基础准则： 1：简单反射型智能体 2：基于模型的反射型智能体 3：基于目标的智能体 4：基于效用的智能体 然后我们将概括的解释如何把这些智能体转换成学习智能体
1.4K70发布于 2018-04-11 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用LangGraph从零构建多智能体AI系统：实现智能协作的完整指南
而多智能体系统将复杂任务分配给专门化的AI智能体，每个智能体在特定领域发挥最佳性能，通过精确协调实现整体目标。 多智能体架构将复杂任务分解为专门化角色：研究员智能体专精于信息检索和综合，作家智能体专注于内容创作，事实核查智能体负责声明验证和引用检查，编辑智能体负责最终输出的润色和完善。 workflow = StateGraph(ResearchState) 此架构创建了所有智能体可以读写的共享状态空间，类似于团队成员共享的信息交换平台，每个智能体都能访问其他智能体的贡献并添加自己的分析结果 智能体协作流程编排 系统通过逻辑工作流连接各个智能体，每个智能体的输出成为下一个智能体的输入： # 定义工作流序列 workflow.add_edge(START, "researcher") 每个智能体明确了解自己的工作时机和输入来源。 高级架构模式 动态智能体选择机制 在某些应用场景中，系统需要根据运行时条件动态选择合适的智能体。
1.2K10编辑于 2025-08-20 零碳园区：绿色转型的关键实践与智慧支撑
国家发展改革委、工业和信息化部、国家能源局联合印发的《关于开展零碳园区建设的通知》，为零碳园区的规范化、高质量建设提供了行动指南，开启了绿色发展的新篇章。 零碳园区建设的核心路径零碳园区建设并非单一领域的变革，而是涵盖能源、产业、资源、管理等多维度的系统工程，其核心路径聚焦五大重点任务：（一）能源结构绿色革命：从 “化石依赖” 到 “绿电主导”能源转型是零碳园区的基石 内蒙古鄂尔多斯蒙苏经济开发区零碳产业园的企业通过技术革新与设备升级，显著提升能源利用效率，部分企业更以 “极致能效工厂”“零碳工厂” 为目标，为园区树立节能标杆，推动整体能耗与碳排放持续下降。 MyEMS：零碳园区的智慧引擎在零碳园区的复杂建设过程中，MyEMS 能源管理系统以数据驱动为核心，深度融入各项重点任务，成为绿色转型的 “智慧伙伴”。 （五）能碳管理的 “中枢平台”作为园区能碳管理的核心载体，MyEMS 整合数据采集、分析、管理全流程功能，实现能碳数据可视化与智能化管理。
35210编辑于 2025-08-14智能体（Agent）全面解析：什么是智能体agent
一、什么是智能体（Agent）？智能体是一个能够自主思考、决策、调用工具的智能代理系统。 它不仅仅是简单的问答机器人，而是具备以下核心能力的自主系统：思考能力：理解用户意图，分析任务需求决策能力：规划执行步骤，选择合适工具行动能力：调用外部工具，执行具体操作记忆能力：记住上下文，积累经验智能体的价值智能体的出现 智能体的核心优势大脑：LLM提供强大的理解和推理能力undefined记忆：记住对话历史，保持上下文连贯工具：灵活调用各种外部能力二、两种搭建智能体的路径根据技术门槛和应用场景，智能体的搭建主要有两种方式 四、RAG vs Agent智能体RAG（检索增强生成）和Agent是两种不同的技术路线，但可以相互配合。 随着LLM能力的不断提升和工具生态的日益丰富，智能体将在更多领域发挥重要作用，成为我们工作和生活中不可或缺的智能伙伴。您好，我是肥晨。
2.4K21编辑于 2026-03-02- 来自专栏农民工前端
智能体（Agent）全面解析：什么是智能体agent
一、什么是智能体（Agent）？ 智能体是一个能够自主思考、决策、调用工具的智能代理系统。 智能体的出现，让AI从单纯的"对话者"进化为真正的"执行者"。 智能体的核心优势 大脑：LLM提供强大的理解和推理能力 记忆：记住对话历史，保持上下文连贯 工具：灵活调用各种外部能力 二、两种搭建智能体的路径 根据技术门槛和应用场景，智能体的搭建主要有两种方式： 1️⃣ 四、RAG vs Agent智能体 RAG（检索增强生成）和Agent是两种不同的技术路线，但可以相互配合。 随着LLM能力的不断提升和工具生态的日益丰富，智能体将在更多领域发挥重要作用，成为我们工作和生活中不可或缺的智能伙伴。
92810编辑于 2026-03-03 Agent Skills | Spring Ai Alibaba从零构建可扩展 AI 智能体
在当今AI应用开发领域，让AI智能体具备灵活的工具调用能力和可扩展的技能体系，是落地复杂业务场景的核心挑战。 SpringAIAlibaba原生提供了完善的Skill技能支持，能让智能体实现「技能发现→按需加载→工具执行」的全流程自动化。 二、核心组件解析SpringAIAlibabaSkill体系由四大核心组件构成，各司其职、协同工作：2.1对话模型（ChatModel）对接阿里通义千问大模型，是智能体的「大脑」，负责推理决策：展开代码语言 (hook))//绑定技能钩子.build();三、实战场景场景一：技能发现（智能体自我认知）让AI智能体主动披露自身具备的所有技能，验证技能加载是否成功。 开发与调试优化开发阶段开启enableLogging(true)，查看智能体推理全流程；测试使用MemorySaver快速验证，生产环境替换为持久化存储。
34410编辑于 2026-04-02- 来自专栏ceshiren0001
MCP零基础学习（7）｜实战指南：构建论文分析智能体
在本篇教程中，我们将通过一个实际案例，演示如何运用 MCP 构建一个能够分析学术论文的智能体。这个智能体将具备读取 PDF 文件、提取关键信息的功能，并能回答用户有关论文内容的问题。 一、项目概述我们将构建一个具有以下功能的论文分析智能体：读取和解析 PDF 论文提取论文的基本信息（标题、作者、摘要等）分析论文内容并回答用户问题提供论文关键信息的总结二、环境准备首先，确保你已经安装了以下工具 [调用 analyze_paper 工具]七、进阶功能扩展你可以进一步扩展这个智能体：集成 NLP 库：添加自然语言处理功能，如实体识别、关系提取等添加引用分析：解析论文的参考文献和引用关系实现可视化： 生成论文内容的可视化分析报告添加缓存机制：提高重复查询的响应速度支持多种格式：扩展支持 Word、HTML 等其他文档格式八、总结通过本教程，你学会了如何：创建一个基于 MCP 的论文分析智能体实现 PDF 解析和内容提取功能配置 MCP 服务器与 Claude 客户端的集成构建实用的论文分析工具这个项目展示了 MCP 在实际应用中的强大能力，通过组合不同的工具和资源，可以构建出专门针对特定领域的高效智能体
34010编辑于 2025-08-26 - 来自专栏AI人工智能
LangChain智能体开发实战：从零构建企业级AI助手
LangChain智能体开发实战：从零构建企业级AI助手开篇摘要作为一名深耕AI领域多年的开发者，我见证了从传统聊天机器人到智能体(Agent)的技术演进。 正如OpenAI CEO Sam Altman所说："智能体将是下一个重大技术突破，它们不仅能理解语言，更能主动解决复杂问题。"在实际企业项目中，我发现传统的单轮对话AI已经无法满足复杂业务需求。 企业需要的是能够自主规划、工具调用、多步推理的智能助手。 本文将基于我在多个企业级项目中的实战经验，详细介绍如何从零开始构建一个生产级的LangChain智能体。 参考资源：LangChain官方文档LangChain GitHub仓库OpenAI Functions文档企业级AI部署最佳实践白皮书关键词：LangChain Agent, 智能体开发, 企业级AI
1.4K10编辑于 2025-07-14
腾讯云开发者
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