狗毛

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，适配校内校外各教育阶段。同时，PPIO模型服务平台还提供涵盖文本、语音、视频、图像等多模态模型支持，满足多样化Agent应用需求。通用版以分布式GPU云底座为支撑，发布中国首款兼容E2B接口的Agent沙箱，以及更适用于Agent构建的模型服务，为个人开发者与中小企业提供兼具性能、效率、成本优势的AI智能体平台。针对Agent的规划能力，PPIO上线了DeepSeekR1、Qwen3、MiniMaxM1等国内主流推理模型，来担任Agent的大脑，可

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