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NiuL AI是怎样低价、高效地完成科研领域复杂任务的
NiuL AI是怎样低价、高效地完成科研领域复杂任务的
近期，NiuL AI在金融科技领域的学术研究中大放异彩，与高等院校、研究所、实验室等科研机构达成了初步的沟通和合作。这些成绩不是偶然的，而是我们的技术与运营团队共同努力得来的，在这个特殊的日子里，我将和亲爱的读者朋友们分享下我们取得的成果以及为目标冲刺的过程中踩过的坑、越过的山和我们的喜悦。 NiuL AI自月初上线以来，取得了不少业内朋友和以前共事过的家人们的关注，他们在后台，或者通过私信找我了解了我们的产品的目标定位、发展策略、背后的技术机制以及打算如何推广。我提出了以下三点： 首先，介绍下我自己。1988年生人，本科双非、硕士211院校毕业，2013年在北京参加工作，经历过互联网变化最快的10年，先后在国内TOP5的一线互联网公司任职后端工程师和基础架构师。2025年初开始，由于发现AI能力已经实现了极大突破，萌生了创业的念头，在走遍了深圳、青岛、杭州、成都、上海等城市后，最终还是决定在2026年9月的北京开启我的OPC（One Person Company，一人公司）生涯。 现在由我来分享下我是怎样使用NiuL AI低价、高效解决金融科技领域的复杂科研任务的过程： 【关于NiuL AI的介绍我日后将单独写一篇，读者朋友们可以先将其简单理解为一款AI FinOps（Financial Operations，财务运营）工具看待】
首先，我们和合作的高等院校（由于涉及机密，暂不方便透露院校名称）金融系的对接老师深入沟通了下，达成以下要解决的问题的共识： 这样类似的场景，我们团队已经做过一些成功案例，但深入到金融科技领域，我们发现过往的一些经验不一定能够完全复用。虽然我们具备可以建立一套可信、可复核、可直接用于科研分析的文献资料库的能力，然而能否满足老师的真实需求，以及是否能够花费远小于$15的价格完成任务，还有待真正的FDE验证。
我们的后端数字员工先行分析，目前的NiuL AI的能力，它仅是一个FinOps产品，能够接管这样的复杂任务吗？ 它像一位同时具备资深工程师代码能力和运维专家经验的人，在云端的容器里执行大量指令，排查了线上整套代码库，遍观架构的各个环节，从接入层、到引擎层、再到观测层。总结出最适合的方案还是在接入层统一纳管资料库构建的工作：先通过NiuL AI天然的上游丰富模型层的灵活调度能力，可以在整个构建过程中的每个细分场景，使用大模型榜单上垂直作业（分为Text、Search、Document、Code、Image等）最具性价比的Models，然后将他们按照指定配额（TPM）和对应擅长分配到每个自定义的“泳道”中，最后通过科研工作台上下发任务的Prompt，搭建整个文献资料库。 而后，我们的架构数字员工出动，它要对以上得出的架构设计结论进行整体review。这时问题来了，对于前面两个架构点，他没有提出过多疑问，但对于最后一点——搭建科研工作台保留看法，他认为NiuL AI作为一款FinOps工具平台，不应接管如此过重的垂直智能体工作，而且市面上已经存在了多款Agentic（如Deepseek Plugin、OpenCode、Openclaw、HermesAgent等），他们都具备可以自定义模型供应商的能力，完全可以将我们的最优模型组合作为API接入现成的轮子中。 于是，我在做技术决策时采纳了架构数字员工的建议，决定将FinOps层坐稳之后，通过暴露API接入已有Agentic平台。
完成了架构设计，下面就需要工程数字员工和运营数字员工齐力将FDE工作落地。 工程负责打通整个技术环节，包括代码、测试、部署；运营负责设计基于榜单的财务模型，对齐与上游模型池的倍率比。 在这个过程，我们还是收获了很多欢欣，具体踩坑过程犹如能力的一次次升级。通过不断试错打造技术和经验的壁垒，我觉得是AI时代最值得持续磨练的东西。 比如我们的工程数字员工往往会陷入解决一个个429、503、400等问题的循环排错中，我们的运营需要我引导它主动对齐和上游的倍率差，因为这会是未来用户量级膨胀后最关键的可能导致客诉的点，必须在早期流量不那么大时就要严格按照规则执行。 最终，我选择了Deepseek Plugin，这个新“玩具”作为我们的Agentic选型，在接入并调用成功的那一刻，悬着的心放下了一些些。 
我们按照老师的要求，搭建起了可以重复验证和优化的文献资料库，跑出了一些成果交付给她。她提出来一些关于文献丰富性和结果准确性的意见，我们也通过调整Prompt等手段进行了针对性的优化和解决。最终，经过反复实验，整个搭建过程稳定耗时在30分钟，Token消耗$3.5。和单纯使用Codex的2小时，Token消耗$15相比，完成了飞跃似的提升。 老师很满意，此时悬着的心终于落下来了。 
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现在各个行业已经开始离不开LLM了，而我们在垂直领域相比于各种AI Agent公司是毫无优势的，那我们出发点就是做他们的中间层 我们的技术是透明的，在符合开源领域AGPL协议的前提下，扩展优化现有技术、并且适当地融合、进而实现商业化本身是合理的，所以我们已经站在了巨人的肩膀上 关于如何做推广，我相信一句话：好饭不怕晚。我们前期放弃采用激进的推广策略，而是将FDE等思想落地下来，辅助我们的客户搭建出最理想的业务架构、财务模型，实现科研成果和利润曲线的线性增长
背景介绍
如何从大量真假混杂、相关性不一的文献中，筛选并建立一个以“社交网络与慈善捐赠”为中心、经过全文核查、分类准确、证据可追溯的高可信文献数据库。 老师已经在使用Codex订阅套餐，然而在构建这个场景花费了3张重置卡，如果按照$20/月的价格拆开算，在没有重置卡的条件下，任务完成需要花费3/4的订阅总价（按照1月=4周计算），也就是$15，这对于需要频繁大量做资料库构建工作来说，是一笔不小的费用。
架构设计
FDE落地
客户验收