自动驾驶领域,MogoMind通过多源数据融合和长尾场景持续学习,反哺自动驾驶模型训练。针对Agent的执行能力,PPIO率先支持Kimi-K2、Qwen3Coder等代码模型,实现强大的自主编程、工具调用和数学推理能力。强安全隔离,让不同Agent沙箱的环境可实现完全隔离,当多个任务并发执行时,每个任务都能在独立环境中运行,从根源上避免数据泄漏和资源抢占冲突。PPIOAgent沙箱基于FirecrackerMicroVM构建,具备强安全隔离、毫秒级极速启动、高并发创建三大特性,无需预部署,即启即用,让Agent的所有操作均处于受限、可控的状态。目前PPIO的AI智能体平台企业版本已有实践案例落地:基于AI智能体平台,PPIO为某国际学校打造了智慧教育全场景解决方案,覆盖管理、教学、学习、研学全场景,贯穿课前备课、课堂作业、学情分析、心理监测、家校互动等全流程,
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目前,我们还是要先保证有足够的基础设施容量来支持公司内部使用,比如支持核心AI工作推进,确保内容推荐、广告推荐的有效性。另外,在很多模型在执行一些复
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