7月4日，新一期国家超算互联网生态沙龙・“超” 话坊以 “数据赋能，AI 创新：从技术到实践的生态构建” 为主题，在国家超级计算乌镇中心举办。沙龙汇聚政府部门、科研机构及企业代表，就气象数据如何深度融入大模型、如何促进成果转化等议题展开深入探讨。

和鲸科技受邀出席，客户成功总监郑凯少以《和鲸气象智能体编排平台与示范应用构建》发表主题报告。他以四川省气象探测数据中心的天气数据查询智能体为例，展示了平台如何通过自然语言交互实现传统数据的秒级查询。

四川省气象探测数据中心的天气数据智能体应用是和鲸在气象智能体领域的重要实践成果。该应用针对传统天气数据查询分析过程中的痛点，通过智能体技术实现了根本性改进。它不仅是一项技术演示，更是气象业务流程再造的成功范例，可以为其他地区的气象部门提供可复制的经验和模式。

在传统模式下，天擎数据查询涉及多个系统，流程割裂，需要查阅大量专业材料，耗时耗力，且对查询人员要求极高。以查询降水情况为例，整个流程包括查找目标数据、获取数据、获取访问接口代码、分析与可视化四个步骤。查询过程繁琐，需通过 Web 界面逐层点选；读取方式门槛高，需根据查询到的接口代码通过编程方式读取数据；分析绘图流程复杂，需使用代码进行统计分析并生成图表；专业性门槛高，需根据查询要素、时间、站号等修改代码。整个过程可能耗时 3.5 小时以上。

通过引入天气数据查询智能体，和鲸助力四川省气象探测数据中心实现了一站式气象数据查询智能体应用。用户只需简单提问 “降水情况如何？”，智能体便能自动完成整个查询分析流程。其具体特点包括：

• 问答式交互，通过自然语言问答理解预报员的查询需求；
• 多源数据整合，整合实况数据、历史数据、预报数据等；
• 智能检索，根据查询关键词智能匹配相关数据并进行筛选排序；

• 可视化展示，将查询结果以图片形式可视化展示。

整个过程无需复杂查询流程，获取接口无感，能轻松获取分析可视化结果，将数小时的工作量缩短至数分钟。

智能体编排能力，一站式构建气象智能体应用

基于在四川省气象探测数据中心的成功实践，和鲸构建了一套完整的智能体应用构建体系。

智能体应用构建体系围绕 AI 2.0 基础设施建设核心，提供从算力设施层、MaaS 层到应用编排层的全栈能力。通过这套体系，气象部门可快速构建各类智能体应用，包括工作流应用、对话机器人应用、API 应用等多种形态，满足不同业务需求。

算力设施层接入多源异构算力，兼容信创算力，可灵活分配调用以支撑模型算力需求；MaaS 层支持大小模型统一存储及快速服务构建，为智能体提供大模型推理服务及小模型工具；应用编排层结合知识库、工具调用及大模型进行编排，构建业务智能体应用；应用广场汇总智能体应用，对外提供智能体服务，赋能业务。这种分层架构确保了系统的可扩展性和可维护性。

通过工作流编排，将模型供应商管理、外部知识接入、MCP 工具调用和业务逻辑处理有机结合。在安全沙箱执行环境中，智能体可以标注处理流程、编排复杂逻辑，同时保持模型自行推理的能力。这种设计既保证了智能体的灵活性，又确保了执行过程的安全性和可控性。

构建完成的智能体支持发布为 API 服务，并提供基于 API Key 的权限管理。这使智能体能够与其他气象业务系统无缝集成，真正实现智能体技术在气象业务中的落地应用。通过标准化的 API 接口，气象部门可将智能体能力集成到现有业务系统中，实现智能化升级。

和鲸科技深耕气象领域多年，与国家气象信息中心及多个地方气象局围绕预报大数据挖掘分析、气象算法服务与业务化人才培养等方面开展深入探索。大模型技术的发展为气象智能化带来机遇，使气象 AI 应用不再局限于特定任务和场景，而是能够赋能整个生态。若您对报告中的气象智能体编排平台与示范应用感兴趣，欢迎点此前往和鲸官网了解更多，或联系我们进一步沟通。

此外，和鲸 ModelWhale 大模型应用平台已于7月1日全新上线，在 RAG 知识库构建、大小模型协同调度、可视化 AI 工作流编排三大方向取得突破性升级，现已正式启动开放体验。