Agent之家由清华、北大计算机博士团队创立，自主研发行业级智能体大模型 Aurora-Genius（辉光速语），为企业设计、部署并持续优化 AI Agent，把系统孤岛、人力瓶颈这些老问题，交给能自主决策、真正干活的智能体。
Agent之家旗下全部产品的底层引擎，自主研发的行业级智能体大模型。
市面上大多数大模型停留在"问答"阶段——你问，它答，仅此而已。Aurora-Genius 是我们针对企业真实业务场景训练和调优的智能体大模型：它能自主拆解任务、调用企业内部系统的接口、连续执行多个步骤直到任务完成，而不是把最后一步的操作留给你自己去做。目前已在金融、制造、零售等多个行业完成场景适配。
不讲空话，直接说清楚 Aurora-Genius 具体解决什么。
从数据查询到报告生成，展示智能体如何自主编排多个工具完成一次完整任务。
任务：分析 2026 年 Q2 的销售数据，找出增长最慢的 3 个产品线，并生成一份包含图表建议的分析报告。
# 任务：分析 2026 年 Q2 销售数据，找出增长最慢的3个产品线，生成分析报告
agent = Agent(model="Aurora-Genius", tools=[SQL_Executor, Python_Analyzer, File_Writer, Web_Searcher])
# 步骤 1：查询数据
data = agent.run(SQL_Executor, query="SELECT product_line, sales_q1, sales_q2 FROM sales_2026_q2")
# 步骤 2：计算增长率并定位最慢的 3 个产品线
growth = agent.run(Python_Analyzer, func="calculate_growth", data=data)
slowest = agent.run(Python_Analyzer, func="get_slowest", data=growth, n=3)
# 步骤 3：生成图表建议 + 搜索市场背景
chart_code = agent.run(Python_Analyzer, func="suggest_charts", data=slowest)
market_info = agent.run(Web_Searcher, query="2026 Q2 market trends for slowest products")
# 步骤 4：生成最终报告
report = agent.run(File_Writer, content=slowest, charts=chart_code, background=market_info)
return report覆盖企业全链路，从咨询设计到持续运维。
拖动滑块估算，具体数字以实际业务测算为准。
来自客户实际部署环境的运行数据。
分层解耦、灵活扩展，从数字化走向自主协调。
每个场景都对应可落地的 Agent 方案。
三个不同行业的真实部署结果。
应客户要求做匿名化处理，反馈内容真实。
Agent之家 由清华、北大计算机系博士团队创立，核心成员拥有多年 AI 与企业服务经验。我们自主研发了行业级智能体大模型 Aurora-Genius，并将其转化为企业可用的生产力，提供从咨询、设计、部署到持续优化的端到端服务。
这些是客户在签约前问我们最多的问题。
留下您的需求，专家将为您定制专属 Agent 方案。
我们会认真倾听您的需求，为您设计最适合的 AI Agent 解决方案，包括是否适合接入 Aurora-Genius 大模型。