随着AI to B持续升温，蚂蚁企业对智能体的数科时序S升需求正从“能不能接入”转向“能不能真正用起来”。尤其在能源、大模的气电力、型E象预碳管理等场景中，长可测智能体能否深入企业实际业务流程，支持在保证安全合规的未天前提下提升效率、创造价值，蚂蚁成为当下关注的数科时序S升焦点。

在这一背景下，大模的气9月10日下午，型E象预在外滩大会见解论坛上，长可测蚂蚁数科正式推出面向能碳行业的支持智能体超级工厂Agentar能源版，为能碳企业提供覆盖智能体开发、未天部署、蚂蚁协作和治理等能力的一体化平台，让 AI智能体更高效接入能碳产业的生产系统。

据介绍， Agentar能源版将能碳行业的 know-how 和实践方法封装为开箱即用的标准化技能包和数字专家智能体，同时支持企业沉淀自身经验、搭建可复用的智能体能力，编排标准化流程，并协同多个子智能体与垂直行业SaaS系统联动，实现AI智能体完成端到端的价值交付。

例如，在电力交易场景中，数字专家智能体可调度多个子Agent协同完成预测、感知、分析、决策、申报、风控和复盘，形成完整的智能交易闭环。在新能源出行场景中，数字专家智能体以新能源车、充电桩和动力电池可信数据为基础，调度充电选址、智能运营、电池服务、预测性维护等多个子Agent，实现出行市场的“决策与运营智能”。

在应用层面，蚂蚁数科已围绕“源、网、荷、储、碳”等场景构建多种能碳数字员工，覆盖电力交易、零碳管理、可信出行等20多个行业细分场景，并已服务协鑫科技、林洋能源等多家行业头部企业。

与通用办公场景不同，能源行业对结果的准确性和交付的确定性要求更高。无论是电力交易、电网调度，还是能源资产运营、零碳园区服务，AI不仅要具备行业理解能力，还要能够嵌入具体业务流程，识别安全与合规边界，

作为Agentar能源版核心引擎之一，蚂蚁数科能源时序大模型 EnergyTS 3.0 也同步升级。该模型增强了多因素学习、历史条件检索、概率预测和长期适应能力，训练数据覆盖超过 1亿条电力交易数据，预测区间覆盖率超过 95%。

目前，模型已可服务光伏、风电、负荷、电价等多类预测任务，其气象要素预测误差在多项公开基准中大幅领先同类模型，预测周期最长可达45天。在多个实际项目中，有效提升了能源资产运营、电力交易和电网调度的价值收益。