根据应用场景和目标人群的不同，可以将大模型分为通用大模型和行业大模型两大类。但由于专业知识与行业数据累计不足，通用大模型的服务提供往往很有限，而行业大模型的出现，可以弥补通用大模型无法最优化适配到各行各业中的不足。

　　土豆数据作为行业大模型服务提供商，致力于打造行业大模型的开发与应用基础设施。据了解，其自主研发了行业大模型、场景大模型的工程化开发工具和多种能力引擎，不仅能够持续完善大模型服务能力，还在高效支撑AI Agent产品的构建。

　　据悉，在针对行业大模型、场景大模型的工程化开发时，土豆数据自研发工具在数据工程、模型工程、模型安全等方面持续丰富和完善大模型的能力体系建设。行业大模型、场景大模型工程化开发工具解决了行业用户想要在通用行业大模型基础上进行定制开发的难题，实现了降本增效，并确保模型成果在应用上的安全可靠。

　　另外，在针对能力引擎开发时，土豆数据提出知识引擎、插件引擎以及提示词引擎、记忆引擎帮助进一步提升行业大模型和场景大模型成果的服务水平，从而帮助行业用户解决更复杂的任务和需求。

　　在行业大模型/场景大模型开发和各种能力引擎的加持下，土豆数据AI Agent开发应用平台让各行业领域、各细分场景用户能够更加轻松地一站式开发多元化的智能业务助理产品。其优势在于不仅能够降低业务在专业流程操作或专业软件使用上的门槛，还能够基于对数据价值的智能挖掘，推动业务职能决策。与此同时，土豆数据AI Agent开发应用平台能够智能化执行各类复杂的工作任务，拆解需求并一一调用引擎等落地执行，实现产品服务能力快速迭代，高效相应业务需求变化。

　　目前土豆AI Agent重点聚焦在三大应用方向，分别是：（1）针对业务日常中的文案撰写等重复性工作，AI Agent在行业知识问答和专业内容生成方面的能力实现公文、报告、总结纪要等内容聚合生成；（2）围绕业务需求对数据的价值，利用AI Agent从多源异构、错综复杂的海量数据资产中发现并建立数据间的关联进行深入挖掘；（3）帮助行业快速构建数字孪生场景，满足数据十块可视化展示、分析等需求。

　　土豆数据在5月重磅发布“弗雷时空大模型”，该模型成果以AI Agent形式，深入服务自然资源和智慧城市领域的政府用户，依托端到端的人机交互方式，快速触达日常业务处理办理、数字孪生三维重建、数据分析洞察等服务，助力高效管理与决策。

　　从目前市场现状来看，大模型竞赛从通用大模型转向行业大模型似乎正成为一种趋势。土豆数据AI Agent开发应用平台的推出能够加速各行业的数字化和智能化进程，并立足于跨行业领域上下游合作伙伴的通力合作，在广度和深度层面持续丰富AI Agent的服务场景，深耕行业大模型在应用场景中落地的最后一公里。