面向能源行业构建的工业智能体框架
KaiwuDB 时序大模型平台是一款面向能源行业构建的工业智能体框架，深度融合 KaiwuDB 时序基础模型（KaiwuDB TSFM）、大语言模型（LLM）与多 Agent 协作技术，让一线人员也能通过自然语言对话自主完成数据分析、预测与优化任务。
平台覆盖从底层数据资产到上层智能应用的全栈能力：以 KaiwuDB 时序数据库为数据基座，通过 TSFM 引擎实现精准的时序预测与模型微调，通过 LLM 引擎实现意图理解与专家路由，再以可视化的 Agent 编排与技能配置，将复杂工业任务拆解为可自动执行的智能流程，实现从数据驱动到知识驱动、从辅助分析到自主决策的智造升级。
平台价值
更低的专家依赖
"对话即优化"的交互方式，让一线人员无需深厚专业背景，也能完成过去需要专家介入的分析与优化任务。
更快的知识沉淀
成功的对话可保存为案例，可复用的流程可封装为 Agent，让个人经验转化为团队可复用的知识资产。
更准的预测能力
基于底层时序大模型，结合工厂历史数据定制微调，模型越用越贴合业务，预测精度持续提升。
更稳的生产运行
从数据采集、模型推理到闭环控制，平台覆盖工业智能化的关键环节，为生产运行效率、稳定性与安全性提供支撑。
更灵活的部署选择
私有化、混合云、SaaS 三种模式按需选择，支持云边端协同，兼顾安全、成本与便捷性，适配金融、政府、制造、能源等不同行业需求。
核心能力
AI Agent 驱动、时序专精、流程编排、数据全生命周期管理
AI Agent 与对话
会干活的工业智能员工
以 AI Agent 与对话为核心入口，用户用自然语言提问，系统自动匹配专家、执行工作流，直接交付分析报告、优化方案或可执行指令。
对接工业系统、调数据、跑预测、查设备、生成报表，一次对话即一次完整任务交付
内置能源、设备、交易、数据等多类工业 Agent，按需选择，也可自定义扩展
关键操作主动暂停、用户确认后再执行，安全可控、责任清晰
断线不丢、任务不丢，状态持久化、自动恢复，适应复杂工业网络
时序专精
更懂工业数据的 AI 引擎
深度集成 KaiwuDB，融合自研时序基础模型（TSFM）与大语言模型（LLM），专注工业时序数据的处理与分析。
时序预测、微调训练、协变量建模、跨领域泛化
意图识别、专家路由、工具调用、结果解释与方案生成
能源预测、设备运维、交易分析、数据分析，覆盖工业核心场景
流程编排
拖拽即用的自动化流水线
可视化拖拽构建 Agent 执行流程，内置标准模板，也支持自由配置，让复杂任务自动跑起来。
数据选取 → 数据清洗 → 模型预测 → 结果输出
适配电力负荷预测、设备故障诊断、交易收益分析等场景
顺序、并行、条件分支、循环迭代，复杂任务端到端自动化
数据全生命周期管理
让数据真正可用
覆盖数据接入、存储、查询、导出、权限控制全链路，是模型训练与 Agent 运行的数据基座。
KaiwuDB、CSV、MySQL/PostgreSQL、REST API、MQTT 统一接入
基于角色的访问控制，租户级隔离，权限精确到数据集
数据访问记录、操作追踪、异常告警、合规检查
规范时间戳、目标列、特征列，确保数据满足训练要求
覆盖广泛高频的工业场景
能源运营、政策检索、交易分析、趋势预测、能耗优化
能源运营分析
快速查询运营数据、分析收益趋势、统计电站数量，辅助管理决策。
能源政策知识检索
查询行业政策法规、市场规则、建设要求，替代人工翻阅文档。
能源交易数据分析
查询现货电价、节点电价、申报数据，分析价格走势与交易单元信息。
时序趋势预测
预测未来电价、负荷、新能源出力等关键指标，支持多种预测模型。
能耗分析与优化
分析虚拟电厂及场站能耗数据，生成能耗趋势图与优化建议。