AI的“眼耳手足”：Qveris AI构建Agent时代行动基础设施
当前大模型虽具备强大的理解、分析与规划能力，却普遍面临“眼瞎手残”的困境——缺乏实时感知和操作现实世界的能力。其知识多源于静态训练数据，难以动态获取最新政策、新闻、产业链、舆情与行情等多维信息，更无法调用专业金融工具进行精密计算，导致在投资决策等高价值场景中可靠性不足。
Agent落地的核心瓶颈：连接成本过高
互联网生态本为人类设计，分散于不同平台的专业服务（如金融、法律、SaaS）缺乏统一、可信、标准化的供应层。即便前沿Agent产品可调用数十至百个数据源或工具，但跨平台接入、鉴权、调试、验证的成本极高，严重制约其在真实业务中的规模化应用 [2] 。
当AI仅依赖训练记忆应对专业问题，极易因缺失实时、权威、可信的数据而生成推测性答案——这并非单点技术缺陷，而是整个Agent生态面临的结构性挑战 [3] 。
从“大脑”到“手脚”：三层基础设施演进
行业共识正从单一模型突破转向系统化基建：标准协议层（如MCP）解决AI交互语法问题；模型算力路由层（如OpenRouter）优化“智力资源”供给；而亟待补全的是“行动基础设施层”——即让大模型真正连接并操作数字世界的能力底座 [4] 。
Qveris AI：打造AI-Ready数字孪生引擎
成立于2025年6月的Qveris AI，聚焦Agent原生搜索与行动路由引擎研发，已完成近千万元种子轮融资。其核心是将互联网开放服务、资源与能力进行深度清洗、建模与封装，把面向人类的“网页互联网”重构为面向机器的“能力互联网” [5] 。
该公司不直接提供数据或工具，而是构建中立、跨平台的索引分发层，屏蔽底层异构差异，使开发者通过一个标准接口即可调度万级以上工具资源 [6] 。
三大核心能力支撑Agent稳定运行
- 语义级快速发现（Semantic Discovery）：基于用户意图，在海量资源库中秒级匹配最适配工具或数据源，超越关键词检索局限 [7] ；
- 标准化一键调用（Unified Execution）：将数月级API对接压缩为几行代码，显著降低中小开发者集成门槛 [8] ；
- 动态路由与高可用（Dynamic Resilience）：当某服务中断或失效（如同花顺不可用），自动切换至东方财富、彭博等同类备选方案，保障业务连续性 [9] 。
创始人王林芳拥有清华大学电子系本硕背景，曾任职微软Bing搜索引擎（负责百亿级爬虫、索引与知识图谱）、Opera News推荐引擎及京东AI研究院。2023年起投身Agent基础设施探索，2025年创立Qveris AI。目前公司已与多家通用Agent开发商及金融、科技领域垂直Agent企业达成合作，年收入达数百万元 [10] 。
王林芳将Qveris AI定位为Model-Agent体系中的“Google”——不生产能力，但索引、聚合、分发全网AI-Ready服务，兼容各类云厂商与底层模型，成为连接供给侧与需求侧的关键枢纽 [11] 。
展望未来，王林芳指出：Agent经济或将呈现非线性爆发，十年内90%的常规业务有望由Agent自主完成。其发展路径遵循“先有再优”，正如搜索引擎以广覆盖胜过人工精选——高效、开放、可信的行动基础设施，才是释放智能体生产力的关键支点 [12] 。
