智能體矩陣構建核工業宣傳智慧中枢
面向核科技工業主體融媒體傳播場景，構建涵蓋熱點捕捉、宣傳策劃、採訪準備、活動統籌四大業務鏈的智能體矩陣。以多模態大模型與GraphRAG知識增強為核心，實現從信息感知、內容生成到方案落地的全流程智能化，顯著壓縮響應週期、釋放人力、提升專業深度。
背景與挑戰
中核集團作為國家核科技工業主體，在融媒體傳播時代面臨宣傳內容時效性弱、熱點反應滯後、創意同質化三大挑戰。傳統人工選題模式需投入大量精力進行全網信息筛查，且難以實時捕捉突發熱點與行業動態，導致宣傳內容傳播力不足。 同時，宣傳策劃方案構思耗時4-6小時/套，採訪準備需2-3小時收集背景資料，活動策劃需參考12份歷史資料耗時超20小時。資訊過載與多平台分發需求進一步放大人力瓶頸，內容生產时效、質量與規模無法兼顧，急需以智能體替代重複腦力勞動，實現全流程智慧化升級。
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信息過載篩選難
人工篩選效率低，漏檢率超40%，需跨8+平台手動整合線索。
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熱點應對延遲
從發現熱點到策劃落地方需1-3天，錯過最佳傳播窗口。
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創意枯竭與同質化
重複選題佔比達35%，方案環節同質化率超65%。
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專業準備低效
採訪準備耗時2-3小時，深度問題佔比不足40%；活動策劃僅35%方案含完整應急預案。
解決方案
以「業務定義—數據治理—模型訓練—場景封裝—持續運營」五步推進，構建核工業語境智能體矩陣。基於混合大模型架構（豆包大模型1.5 + ChatGLM3-6B + Qwen-14B-Chat），採用RAG與GraphRAG雙路召回實現知識增強，通過自研低代碼引擎實現節點級模型熱插拔與全鏈路流程編排。智能體能力封裝為即用模塊，嵌入現有採編系統，實現單點登錄與權限管控，無需改造現有CMS即可部署。
DATA SENSING — 資料感知層
500+信源實時採集；歷史稿件結構化處理；節日熱點/採訪記錄庫；核工業垂直知識庫。
AI ENGINE — 智能體引擎層
豆包大模型1.5主模型；多模型路由（ChatGLM/Qwen）；RAG + GraphRAG雙路召回；低代碼流程編排引擎。
APPLICATION — 智能體應用層
熱點雷達智能體；宣傳策劃智能體；採訪導航儀智能體；活動策劃智囊智能體。
核心特點
熱點雷達智能體
構建“四維感知+AI生成”閉環系統，實時采集500+信源，通過“傳播力+相關性+時效性”三維評分模型進行熱點評估。熱點響應速度從>24小時壓縮至<30分鐘，主題創新度提升62%，人力成本節約80%。
宣傳策劃智能體
搭建「時空感知-熱點融合-智能生成」三位一體引擎，支持3500+全球節氣節氣識別，自動生成差異化創意方向與跨平台適應文案。方案生成速度從＞4小時壓縮至＜3分鐘/套。
採訪導航儀智能體
通過NLP解析被訪者歷史言論構建觀點演變圖譜，動態生成「核心問題-追問點-應急路徑」三維結構提綱，並標注敏感話題預警。準備時間從2-3小時壓縮至＜8分鐘。
活動策劃智囊智能體
通過NLP解構方案要素並匹配TOP3相似案例，整合氣象、交通、舆情等12類外部數據生成三維風險矩陣，實現三级應急預案全覆蓋。
收盆與價值
以智能體矩陣構建核工業語境智慧宣傳中枢，實現全鏈路秒級洞察與分鐘級生成。