前Liblib CTO创业：Qveris AI如何让Agent拥有数字世界的“手脚”

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引言：从“会聊天的脑”到“能干事的智能体”

在当前的生成式人工智能浪潮中，我们见证了 ChatGPT、Claude 和豆包等大模型在理解与表达上的惊人跃迁。然而，一个尴尬的现实始终存在：虽然这些 AI 能写诗、能编程，但在面对订机票、做深度金融投资决策或操作复杂 SaaS 软件时，往往显得力不从心。

问题的核心不在于智商（IQ）不足，而在于大模型目前仍像是一个被困在玻璃缸中的“缸中之脑”。它们拥有强大的静态知识储备，却缺乏感知实时世界并采取行动的“手脚”。前 Liblib CTO 王林芳看准了这一行业断层，创立了 Qveris AI，致力于打造 Agent 时代的基础设施，让智能体能够秒级调用上万种工具，真正实现从“生成内容”到“完成任务”的跨越。更多前沿 AI资讯 和 AGI 动态，请关注 AI门户。

大模型的现实困境：数字世界的“眼瞎手残”

现有的互联网生态是为人类设计的，而非为机器设计的。网页的 UI、复杂的验证码、非标准化的 API 接口，对于人类来说直观易懂，但对于 Agent 而言却是巨大的障碍。

以金融分析为例，一个高质量的报告需要实时获取政策、新闻、产业链数据以及舆情信息，并调用专业计算工具。目前的大模型往往只能依靠训练时的记忆进行推测，导致结果时效性差、准确度低。这种由于缺乏统一、可信、标准化供应层而导致的“感知鸿沟”，是 LLM 走向实际生产力的最大绊脚石。

Qveris AI 的核心武器：AI-Ready 数字孪生引擎

Qveris AI 的核心定位是构建一套可被大模型直接使用的“AI-Ready”数字孪生引擎。简单来说，它不仅是工具的聚合器，更是对数字世界的重构。

语义级快速发现：传统的插件模式只能预置少量工具，而 Qveris AI 能够基于语义理解，在海量资源库中秒级匹配最适合的工具或数据源。

标准化一键调用：它将异构的、复杂的底层接口封装成统一的 Schema。开发者不再需要耗费数月进行 API 对接，只需几行代码即可调度万级以上的标准化工具。

动态路由与高可用：当某个数据源（如特定金融终端）不可用时，系统能自动切换至备选方案，确保 Agent 任务的不间断执行。

这种架构将原本适合人类阅读的“网页互联网”，转化为了适合机器调用的“能力互联网”，为 人工智能 的自主化铺平了道路。

行业生态位：行动基础设施层的崛起

在 AI新闻 频出的今天，我们可以清晰地看到 Agent 生态的三层架构：

标准协议层：如 Anthropic 的 MCP，解决了“如何连接”的语法问题。

模型算力层：如 OpenRouter，解决了“大脑供给”的问题。

行动基础设施层：这正是 Qveris AI 聚焦的领域。它不生产网页，而是索引并分发全网的能力。

王林芳认为，Qveris AI 的目标是成为 Model Agent 体系中的“Google”。正如 Google 索引信息供人类搜索，Qveris AI 索引能力供 Agent 调用。这种跨平台的中立性，使其能够广泛兼容各种底层云厂商和模型，成为连接供给与需求的枢纽。

创始人背景与长期主义判断

Qveris AI 的诞生并非偶然。创始人王林芳拥有清华大学背景，曾在微软 Bing 搜索引擎负责百亿级网页爬虫与知识图谱工作，随后在京东 AI 研究院和 Liblib AI 积累了深厚的视觉算法与社区工具经验。

这种“搜索+AI”的双重基因，让她敏锐地察觉到：Agent 的发展是非线性的。未来 10 年内，可能 90% 的业务都会由 Agent 自主完成。而在这个过程中，最重要的不是模型单点的突破，而是它能否接入一个开放、透明、可信的行动网络。

结语：Agent 经济时代的生产力释放

当 Agent 开始能够自主搜索、比价、决策并执行任务时，人类与技术的关系将发生本质改变。Qveris AI 所建设的“行动基础设施”，相当于 Agent 经济时代的商业操作系统，打通了从发现到交易的全链路。

对于开发者而言，这意味着更低的集成成本和更快的创新周期；对于行业而言，这标志着 人工智能 真正从“实验室玩具”走向“现实生产力”。想要获取更多关于 Prompt 优化、AI变现 及 大模型 应用的深度指南，欢迎访问 AI日报，掌握 chatGPT 与 claude 时代的最新脉搏。