摘要：当前AI多停留在“效率工具”阶段，但设计院的终极需求是构建可传承、可审计、可进化的知识体系。本文提出“工程智能体”新范式，阐述如何通过Agent架构、私有知识闭环与人机协同机制，打造下一代工程知识基础设施。

一、从工具到智能体：范式的根本跃迁

在全球AI浪潮加速演进、“发展新质生产力”上升为国家战略的背景下，企业数智化转型已从“可选项”变为“生存题”。正如多位能源与工程领域CIO所强调：“数智化不是技术升级，而是组织能力的重构。” 在这一进程中，电力工程设计作为新型电力系统建设的源头环节，其智能化水平直接决定产业链整体效率、质量与创新潜力。

然而，当前多数工程AI仍停留在“高级搜索引擎”或“自动化脚本”阶段：用户提问，AI回答；输入参数，AI生成图纸。这种模式虽能提升局部效率，却无法解决知识断层、经验流失、流程割裂等结构性问题。真正的突破，在于让AI具备理解、推理、记忆与进化的能力——即成为“工程智能体”（Engineering Agent）。

所谓工程智能体，指能自主感知任务上下文、调用多源知识、执行复杂决策链、并从交互中持续学习的AI系统。它不再被动等待指令，而是主动串联“立项→数据调取→方案生成→图纸绘制→合规审查”全链条；它不仅知道国标条文，更理解“本院在西北项目中为何选择28°支架倾角”；它还能在每次项目结束后，自动提炼经验反哺知识库，实现组织能力的滚雪球式增长。

这一范式转变，标志着工程AI从“效率工具”升级为“知识基础设施”，正是新质生产力在工程领域的具体体现——以数据驱动、智能协同、知识复用为核心，替代传统依赖个体经验的粗放模式。

二、工程智能体的三大核心能力支柱

要实现上述愿景，需构建三大能力支柱：

第一，深度理解企业专属知识体系。
通用大模型缺乏对工程语境的理解，而工程智能体必须融合国标、行标、院颁导则、地域规则、历史项目、专家习惯等多维知识。例如，当用户说“做一个青海光伏项目”，智能体应自动加载高海拔设备降额规则、冻深数据、防风沙结构要求，并参考同类项目最优方案。这要求AI不仅能处理公开标准，更能激活沉睡于PDF、图纸与口述中的隐性经验。

第二，任务自主规划与跨系统协同。
传统AI功能孤立，而智能体需具备任务分解与调度能力。例如，接到“110kV变电站初设”指令后，它能自动：调取站址气象数据 → 校验接入系统批复 → 生成主接线方案 → 绘制电气平面图 → 启动短路计算 → 检查规范引用有效性 → 输出可研文档初稿。整个过程无需人工切换软件，仅在关键节点请求确认（如设备选型），真正消除心流中断。

第三，持续学习与可审计进化机制。
智能体必须能从每次人机交互中学习：若用户多次修改某类推荐方案，系统应识别偏好并调整策略；若某项目因特定参数导致施工问题，系统应自动更新风险规则。同时，所有决策过程需可追溯、可解释、可审计——包括引用了哪条标准、版本是否现行、计算依据是否合规，确保“AI辅助，责任清晰”。

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三、良策金宝AI的智能体演进路径

良策金宝AI正沿着“工具 → 协作者 → 智能体”三阶段推进工程AI进化：

• 当前阶段（工具+协作者）：平台已在多家甲级电力设计院验证落地，完整覆盖“规范智能查询、工程计算、技术文档生成、CAD原生绘图、合规审核、标准版本动态治理”六大核心能力，所有功能在同一界面内无缝协同，支持企业私有知识融合，并提供完整的私有化部署方案；

• 中期目标（2025–2026）：引入轻量级Agent架构，支持任务自动串联与跨模块协同，试点“方案自动生成+人工校核”模式，实现从“被动响应”到“主动规划”的跃迁；

• 长期愿景（2027+）：构建可自主进化的工程智能体，具备知识沉淀、风险预判、创新建议能力，成为设计院的“数字首席工程师”。

目前，良策金宝AI正面向电力、光伏等工程设计企业开放内测招募，限时邀请100家单位参与。平台支持私有化部署，确保项目数据、企业标准与交互日志全程运行于内网；同时提供垂直领域模型定制开发服务，可深度融合院颁导则、地域规则与评审逻辑，共同探索智能体落地路径。

四、实践前瞻：某央企设计院的智能体试点

该单位在良策金宝AI平台上启动“智能体雏形”试点：针对分布式光伏项目，系统自动完成从资源评估、方案比选、经济分析到图纸输出的全流程，仅需主设确认关键参数。三个月内，项目启动准备时间缩短70%，新人独立承担子项比例提升至85%。

更关键的是，系统开始主动提出优化建议：“根据近3个月青海项目数据，建议将逆变器间距增加0.5m以改善散热”——这是知识从“复用”走向“创新”的标志。一位技术总监评价：“我们不是在用AI画图，而是在培养一个懂本院、会思考、能成长的数字同事。”

五、结语：以数智化筑牢新质生产力根基

工程设计的本质，是将人类经验、科学原理与现实约束转化为可靠解决方案。在“双碳”目标与新型电力系统加速构建的今天，设计院比任何时候都更需要可传承、可扩展、可进化的智能能力。

当前，中国企业正站在“数智化转型升级”的关键路口。如沃太能源CIO陈丽所言：“数智化不是选择题，而是生存题。” 对设计院而言，真正的转型不在于购买多少AI工具，而在于能否构建一个以知识为中心、以合规为底线、以进化为特征的智能体系。良策金宝AI的实践表明：通过私有化部署筑牢安全底座，通过企业知识融合激活隐性资产，通过一体化工作流释放创造力，通过动态版本治理守住合规红线，最终走向自主进化的工程智能体——这不仅是技术演进，更是培育新质生产力的战略路径。

未来的竞争力，不在于拥有多少工程师，而在于能否构建一个持续学习、永不离职、越用越聪明的数字知识中枢。当AI真正成为组织智能的有机组成部分，设计院便能在全球AI浪潮中，以中国方案定义工程智能的新范式。