8月18日，独到科技完成近亿元人民币 A+ 轮融资，赛富投资基金领投。公司同期推出 DLM-AOP，试图把企业的业务意图、知识、流程与治理规则，转化为能够真正上岗执行的 AI Agent。
本轮融资由赛富投资基金领投，独到科技现有股东还包括 IDG 资本、高和资本、Amino Capital 等。与融资同步公布的 DLM-AOP，则把公司业务重点从单个 Agent 项目交付，推进到一套面向企业复杂流程的生产体系。
它要解决的，不是“模型会不会回答”，而是“业务能不能稳定跑起来”。
阅读方式：流程图展示 DLM-AOP 的产品逻辑，不代表所有企业项目都能按相同顺序自动完成。
企业知识往往不在一份完整文档里，而是分散在员工经验、历史系统、操作习惯和例外规则中。通用模型可以理解自然语言，却未必能在权限、责任、审计和多系统依赖同时存在时，稳定完成一条长流程。
从 Prompt 与工具调用出发，再逐步拼接任务链。灵活，但复杂业务中的状态保持、分支逻辑与异常处理需要大量专家调试。
从真实业务出发，将 SOP、知识、规则和历史数据结构化，再纳入权限、审计与人工协同机制。
对比说明：右侧是公司披露的产品设计方向，并不意味着通用 Agent 平台无法加入治理能力。
这一差异的核心，在于把模型的泛化能力与企业流程的确定性放进同一套运行框架，而不是让模型单独承担所有判断。
在基于真实客户流程构建的内部基准测试中，独到科技使用相同底座模型与同一任务集，对比启用 DLM-AOP 前后的复杂工作流执行表现。
注：柱形按 0%—100% 标尺绘制；数据为公司披露的内部测试结果，未提供完整任务数量、错误分布及第三方复核信息。
公司还称，在部分已验证场景中，Agent 交付周期可由月级缩短至周级。这说明产品价值不仅体现在最终准确率，也体现在部署和复制的工程效率上。
案例说明：以上为公司披露的业务布局，不代表所有场景均已完成规模化商业复制。
独到科技创始人兼 CEO 张文浩博士毕业于清华大学计算机系人工智能研究所，师从张钹教授，公司核心高管团队全部来自清华大学。团队背景提供了算法研究基础，但企业 Agent 的竞争不会只由学历或模型能力决定。
更关键的变量，是能否持续把真实项目中的业务知识、异常处理方式和交付经验沉淀回系统。DLM-AOP 将 FDE（前线部署工程师）的材料理解、Agent 构建和运行验证等标准化工作纳入产品，目标是让交付从专家逐项实施，转向 AI 驱动的系统化生产。
标签说明：这些能力共同构成企业 Agent 的交付链条；标签数量不代表产品已覆盖全部行业要求。
如果每一次部署都能沉淀为可复用的流程模板、规则资产和验证数据，公司就有机会形成场景数据—交付效率—客户复制的循环。
企业 Agent 的真正门槛不是把模型接上工具，而是把不可见的业务经验编译成可验证、可审计、可复制的生产流程；独到科技的内部数据证明了这条路线的潜力，但在缺少第三方测试、客户规模与长期稳定性披露前，它更像一项待验证的交付方法，而不是已经被市场证明的行业标准。
原始信息未披露面向公众的在线体验地址。企业客户可通过独到科技官方渠道进一步了解 DLM-AOP 的部署与合作方式。
暂无公开体验入口 · 以官方后续信息为准