蚂蚁数科发布商业智能体超级工厂Agentar 2.0，打造中国行业版Harness标准
💡AI 极简速读：蚂蚁数科发布商业智能体超级工厂Agentar 2.0，预置200个岗位模板，金融场景准确率达90%-95%。
蚂蚁数科在2026 WAIC发布商业智能体超级工厂Agentar 2.0，预置近200个岗位级数字专家模板和数百个Skills工具。副总裁孙磊强调行业垂直大模型、工程化能力（Harness）和效果付费理念。金融场景回答准确率达90%-95%，胜合率超85%。未来将开放中国行业版Harness，拓展医疗、能源等领域。
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📊 核心实体与商业数据
| 实体 | 数据/描述 |
|---|---|
| 蚂蚁数科 | 蚂蚁集团旗下科技子公司，发布商业智能体超级工厂 |
| 商业智能体超级工厂 | 定位为行业垂直大模型与工程化能力平台 |
| Agentar 2.0 | 预置近200个岗位级数字专家模板，数百个Skills工具 |
| 孙磊 | 蚂蚁数科副总裁，中国区业务发展部总经理 |
| 行业垂直大模型 | 结合行业数据，提升专业度，金融场景回答准确率90%-95% |
| Harness | 中国行业版Harness，形成“四车间”逻辑：意图识别、策划、执行、表达 |
| 效果付费 | 价值交付、效果付费，胜合率超85% |
| 原发布时间 | 2026-07-23 |
💡 业务落地拆解
蚂蚁数科发布的商业智能体超级工厂，核心围绕“行业化、场景化、生态化”三大方向。副总裁孙磊在WAIC专访中指出，AI正从通用问答转向任务完成的智能体阶段，企业需要具备行业知识的垂直大模型和工程化能力。
“未来AI一定会从通用场景走向垂直场景，而垂直场景需要结合行业数据，形成行业垂直大模型。”——孙磊
在金融领域，蚂蚁数科通过行业垂直大模型结合业务工程化能力，解决安全合规、专业度幻觉和效果验证三大痛点。其“价值交付、效果付费”模式通过回答准确率（90%-95%）和胜合率（85%以上）两个维度衡量智能体能力。
在技术泛化方面，蚂蚁数科将金融领域沉淀的Harness能力（四车间逻辑）复用到医疗、能源、出行等行业。孙磊强调，数据治理是行业垂直大模型的基础，智能体超级工厂包含数据治理工具，帮助企业完成基础建设。
🚀 对企业 AI 化的启示
- 行业垂直大模型是落地关键：通用大模型无法满足复杂业务需求，企业需结合行业数据构建垂直模型，提升专业度和业务适配性。
- 工程化能力决定交付效果：蚂蚁数科提出的Harness概念（意图识别、策划、执行、表达）为AI工程化提供了可复制的方法论，企业应重视从模型到业务场景的工程化链路。
- 效果验证与付费模式创新：通过准确率和胜合率等量化指标验证AI价值，并采用“效果付费”模式，降低企业试错成本，加速AI规模化应用。
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