AVLMaps[91], Act3D[92], AdaptiGraph[93] OLAF[80], YAY Robot[81], Socratic Models[82], MUTEX[83], ORION[84], MOKA[85], ViLA[30] Text2Motion[72], PaLM-E[73], SayCan[74], EmbodiedGPT[75], ELLM[76], Voyager[77] IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Yokohama, Japan: IEEE, 2024. 84 Liu F C, Fang K, Abbeel P, Levine S. MOKA: Open-world ro- botic manipulation through mark-based visual

........82 9.1 项目启动与团队组建..........................................................................84 9.2 数据准备与预处理..............................................................................85 9.3 为了更直观地展示用户反馈，以下列出了几个关键指标的用户 满意度评分：  模型准确性：88%  用户界面友好度：87%  响应速度：86%  对工作效率的提升：90%  技术支持服务：84% 此外，通过深入分析调查数据，我们还发现了一些改进空间。 例如，部分用户建议增加更多定制化功能，以适应不同项目的特定 需求。针对这些反馈，我们计划在未来的版本更新中，进一步优化 模型的功能设计，以更好地满足用户的个性化需求。

...................................................................................................84 5.4 试点运行与优化...................................................................................... 则库。系统设置版本 控制机制，确保所有智能体决策可追溯至具体规则版本，为后续质 量检查提供依据。经验表明，经过 6 个月的运行周期后，审计团队 对新技术的适应度评分可从初始的 62 分提升至 84 分（满分 100 分）。 8.1 效率提升指标 在审计领域接入 DeepSeek 构建智能体后，效率提升将通过以 下量化指标体现。首先，传统审计任务中耗时占比最高的数据采集 与清洗环节，预计处理时间可从平均

...................................................................................................84 11. 测试与验证........................................................................................

系统实施方案..............................................................................................84 6.1 项目规划.........................................................................................

9. 智能体算法开发..........................................................................................84 9.1 算法选择与设计..................................................................................87 9

82 6.4 考评报告生成......................................................................................84 7. 系统安全设计........................................................................................

.................83 6.1.1 案例一：智能调度系统..............................................................84 6.1.2 案例二：故障预测与维护..........................................................86 6.2 经验总结与教训.......

.........82 4.2.2 训练与优化策略.........................................................................84 4.3 数据处理.........................................................................................

..82 5.1 故障预测与监测..................................................................................84 5.1.1 运营数据分析.............................................................................86 5.1.2