当工厂老板还在为 “找不到懂能源的工程师” 发愁，当运维人员对着复杂的能耗数据无从下手时，思安新能源甩出的 “AI Engineer Agent”，像把一整个 “能源工程师天团” 装进了系统里 —— 它既懂 “人话” 又懂 “能源话”，能当运维、做调度、搞研发，把以前需要专业团队干的活儿，变成企业自己能上手的 “家常操作”。

工业能源管理的 “门槛”，曾是很多企业减碳的 “拦路虎”：想做能源规划，得找懂工艺、懂算法的专家；要调设备运行，得有经验丰富的调度员；连日常运维，都得配能看懂能耗曲线的技术员。但专业人才难找、成本又高，不少企业只能 “看着能耗高，却无从下手”。思安的 AI Engineer Agent，就是来拆这道 “门槛” 的 —— 它是行业首创的能源领域大模型 Agent，基于用户侧能源的 “工具矩阵” 训练，跳出了通用大模型 “懂语言不懂行业” 的局限，成了真正 “懂能源的智能助手”。

这个 “天团” 里，有三个核心角色：第一个是Si-Me™运维工程师 Agent，相当于工厂的 “能源管家”。它能盯着能碳数据、分析用能习惯，甚至能预判设备异常 —— 比如车间的空调能耗突然涨了，它会自动排查是滤网堵了还是设定温度太高；月底的计量结算，不用人工对账，它能把各环节的能耗、费用算得明明白白，连资产维护的巡检计划都能提前排好。以前要三四个运维员干的活，现在它一个就能盯全程。

第二个是Si-De™调度工程师 Agent，是能源系统的 “指挥家”。工厂的源、网、荷、储怎么协同最省钱？虚拟电厂的资源怎么聚合收益最高？清洁能源怎么消纳不浪费？这些需要 “算尽细节” 的调度活儿，它能用算法快速给出最优解 —— 比如谷电时段该存多少热、光伏发的电该优先供哪个车间，它能实时跟着生产节奏调，比人工调度更精准，还不会 “累”。

第三个是Si-Pe™研发工程师 Agent，堪称企业的 “能源产品经理”。想要定制可视化的能耗监测界面？需要适配工厂流程的流程管理功能？这些个性化需求，它能基于能源领域的知识储备快速响应，不用企业再找外包团队从零开发，相当于把 “研发能力” 变成了随用随取的工具。

这不是 “花架子” 式的 AI 概念，是能扎进工厂场景的 “实用工具”。比如某机械加工厂，以前运维人员看不懂能碳监测数据，设备异常往往要等故障发生才发现，每月因设备低效运行多耗几万度电。用上 Si-Me™运维工程师 Agent 后，系统能自动预警异常能耗，提前排查设备隐患，光这一项每月就能省出 1.2 万电费；某园区的虚拟电厂调度，以前靠人工统计资源，响应速度慢、收益低，Si-De™调度工程师 Agent 上线后，聚合效率提高了 40%，调峰收益直接翻了倍。

更妙的是，AI Engineer Agent 刚好和思安的 “全生命周期软件产品” 形成了 “互补 buff”。从设计阶段的 Si-PTM™规划仿真，到运行阶段的 Si-WOM™优化调度，这些软件工具的数据和功能，都能通过 AI Engineer Agent “翻译” 成企业能听懂、能用好的操作 —— 比如规划仿真算出的节能方案，调度工程师 Agent 能直接落地执行；运行中的能耗数据，运维工程师 Agent 能整理成直观的报表。相当于给企业的能源管理搭了个 “从规划到运营” 的智能闭环，不用再 “各环节脱节”。

现在工业减碳已经进入 “普惠化” 阶段，不是只有大企业能玩得起专业团队，中小企业也需要 “低成本、易上手” 的减碳工具。思安的 AI Engineer Agent，就是把 “专业能源能力” 做成了 “平民化服务”—— 企业不用养专家团队，只要对着系统说 “我想省电费”“帮我看设备”，AI 就能给出解决方案，让减碳从 “少数人的专业活”，变成 “多数企业的家常事”。

思安做 AI Engineer Agent 的逻辑，其实是 “把行业经验装进 AI 里”—— 它把多年服务工业能源的知识、案例、算法，都沉淀在这个 Agent 里，让企业能直接 “复用” 这些经验。而这个小小的 AI 助手，也成了工业能源智能化的 “破局点”：以前能源管理是 “人围着系统转”，现在是 “系统围着人转”，不管是老板、运维还是车间主任，都能通过它把能源账算明白、把减碳事做落地。