[目的/意义] 大语言模型驱动的智能体正从依赖预设流程的任务执行走向面向复杂任务的自主规划与动态执行，科技文献情报工作也随之由阶段式信息处理延伸至连续性情报分析。OpenClaw作为开放式智能体执行框架，具备强大的多消息渠道接入、闭环执行、工具调用、记忆维持与持续运行等智能化能力，其在科技文献情报工作中的应用及可能带来的影响，亟须研究思考。 [方法/过程] 全面梳理分析OpenClaw技术架构体系及核心技术要素，结合科技文献情报工作中的科技文献组织、情报分析流程与知识服务场景，提出未来可能面临的挑战及变化。 [结果/结论] 面向未来“智能科情体系”的快速构建，提出“建立高价值科技情报场景任务清单、通用与专用大模型及特色工具的混合基模模式、一键式自主科学发现与智能情报服务模式、适配智能科情体系场景的国家级文献情报资源语料库建设、垂直领域大模型与智能体协同模式、安全可控的渐进式部署实施路线及全流程闭环治理机制设计”7个方面协同推进建议，期望对行业学科发展有所启示借鉴。

[目的/意义] 随着人工智能技术从对话生成向自主执行加速演进，图书馆传统服务模式、业务架构与治理体系面临系统性重构压力。以OpenClaw为代表的AI智能体能够自主规划任务、调用外部工具并交付结构化工作成果，为观察智能体时代图书馆服务逻辑变化提供了切口。 [方法/过程] 综合采用技术架构剖析、案例比较与政策文本分析等方法，解读视觉驱动代理、本地优先架构、心跳机制与模型上下文协议（MCP）等4项核心技术机制。并在此基础上，提出狭义与广义OpenClaw的分析框架，系统考察智能体技术对图书馆服务入口、交付模式、信息行为和商业生态的多层面影响。 [结果/结论] 研究发现，图书馆引入智能体的关键不在于部署某一具体产品，而在于是否具备系统接口开放、事件驱动、权限治理与可观测4项基础条件，其中系统开放性不足是当前核心瓶颈。本研究提出3条差异化服务重构路径：新一代图书馆服务平台路径、智能体原生路径和渐进式过渡路径，以及分阶段实施策略；构建了涵盖系统安全、数据治理、伦理规范、版权合规、人机协同与标准化建设6个维度的治理框架，并提出“智能体沙盒实验区”等制度创新建议。图书馆业务流程的结构化特征使其具备较高的智能体应用潜力，但落地成效取决于技术准备度、治理成熟度与组织变革能力的协同提升。本研究旨在为图书馆理解和应对智能体技术变革提供分析框架与实践参考。

[目的/意义] 基于技术演进视角，围绕开源智能体的技术演化、应用场景与安全治理三大核心问题展开系统性分析。 [方法/过程] 在演化维度，提出开源智能体经历了技术前史、单点智能、系统智能、生态智能四阶段，演进的底层逻辑是从单纯依赖基座模型能力，逐渐形成具备自主运行能力、多主体协同机制与跨平台互操作的智能体生态。OpenClaw作为生态智能阶段的代表性实践，标志着人工智能从“模型即服务”（MaaS）向“智能体即服务”（AaaS）的范式转换。在应用维度，构建知识密集型辅助、工具密集型执行、协同密集型流程3层递进场景框架，强调其价值在于以可验证、可审计、可持续的方式完成整个任务。在治理维度，提出协议层、平台层、执行层与生态层4重嵌入式治理框架。 [结果/结论] 研究表明，开源智能体的竞争重心已由模型性能转向生态可控性与治理可信度，其能否成为支撑科研、公共治理等的多元应用场景，根本取决于能否实现技术能力与制度信任的深度融合。

[目的/意义] 利用大模型开展专利文本挖掘是近年来专利情报分析的热点研究方向，但现有研究多集中于特定任务的大模型应用研究，缺乏对微调大模型在多场景中的应用效果系统评估。 [方法/过程] 以支持本地微调的开源大模型ChatGLM为例，围绕技术术语抽取、专利文本生成和专利自动分类3类专利文本挖掘任务，在统一实验框架下从不同数据量、不同提示词（Prompt）、不同训练轮数、不同前缀长度、不同数据集、单一任务及多任务微调6个角度对比评估应用效果。 [结果/结论] 在专利文本挖掘工作中微调大模型时并不简单地遵循“大力出奇迹”的规律，而是需要结合任务的特点进行训练数据量、训练轮次、前缀长度等参数的研究和最优参数的确定，相关结论为实际专利情报工作中开展大模型微调提供参考启示。

[目的/意义] 利用在线评论数据，提出一种以“问题-建议”为导向的产品创新机会识别方法，开展产品创新机会识别研究，可以帮助企业高效利用用户资源开展产品创新工作。 [方法/过程] 进行普通用户和领先用户评论数据的收集和预处理；进而利用BERT预训练模型和LDA主题模型进行情感分类和主题聚类，挖掘普通用户问题和领先用户建议；基于语义相似度分析，实现“问题-建议”主题映射，最终识别具有较高创新价值的产品创新机会。 [结果/结论] 以运动相机为案例分析对象，验证该产品创新机会识别方法的可行性。结果表明，本研究所提研究框架可以准确发现产品创新机会，帮助企业挖掘产品创新潜力，做出具有竞争力的产品研发决策。

[目的/意义] 旨在从生成式人工智能模型的技术迭代视角出发，构建以风险分级为核心的个人信息安全治理框架，探索生成式人工智能技术革新过程中兼顾创新发展与个人信息安全保护的可行路径，弥补现有研究缺乏技术演进视角的不足。 [方法/过程] 比较国内外主流大模型技术差异，剖析生成式人工智能在各环节面临的个人信息安全风险。基于DeepSeek技术创新要点，结合中国现行治理政策，提出一个以包容审慎为核心、风险分级为导向、覆盖各运行阶段的综合治理框架。 [结果/结论] 基于个人信息敏感程度构建覆盖数据采集、模型运行与内容生成的全流程风险分级治理体系。DeepSeek的开源可溯、决策透明和灵活部署等技术特性，为实施分级治理提供了关键支撑，有助于实现安全管控与技术创新的动态平衡，为中国构建适应技术发展的个人信息安全治理模式提供了实践参考。

[目的/意义] 推动数字技术深度融入公共文化服务体系是实现其高质量发展的关键路径。系统分析数字技术赋能公共文化服务高质量发展的影响效应与作用机制，有助于从评估视角深化两者内在关系的理论认识，助力现代公共文化服务体系科学构建。 [方法/过程] 基于2015—2023年中国31个省的面板数据，综合运用固定效应模型、中介效应模型、门槛回归模型与空间计量模型展开实证分析。 [结果/结论] 结果发现：数字技术对公共文化服务高质量发展具有显著的赋能效应，呈现出“促进-弱化-增强”的非线性特征，且该效应在中西部地区显著强于东部地区，体现出明显的区域差异性。同时，数字技术不仅赋能本地公共文化服务高质量发展，还对邻近省份产生正向空间溢出效应。此外，通过提升政府治理能力实现技术红利向服务效能转化，是其发挥作用的重要中介机制。

[目的/意义] 生成式人工智能融入图书馆服务后，读者在使用相关功能的同时，对生成内容的可靠性和责任边界仍有疑虑。现有研究多基于网络环境，较少从图书馆视角分析AIGC对信息信任的影响。本研究从技术特征、读者能力和图书馆制度环境3个方面，探讨AIGC介入后读者信息信任的形成机制。 [方法/过程] 以河南省部分公共与高校图书馆为调查场所，发放读者问卷，将信息信任划分为认知、情感和行为3个维度，围绕技术特征、能力指标和制度安排设计量表，在信度效度检验基础上，采用结构方程模型和回归分析识别主要作用路径。 [结果/结论] 研究表明，认知信任是情感和行为信任的基础，情感信任在其中起承接作用；内容质量和生成透明度显著提升认知信任，交互性有利于增强情感信任；图书馆在人工审核、结果标注和使用规范等方面的制度安排，能够增强技术特征对信任的正向影响，体现出图书馆在维护信息可信性方面的作用。

[目的/意义] 为探索人工智能大模型如何推动图书馆智能咨询服务发展，研究通过分析国内外实践案例，旨在为构建适应本土文化的智慧服务模式提供参考。 [方法/过程] 选取30所应用AI大模型的国内外图书馆，通过网络调研梳理其服务内容与技术特点，比较技术应用、功能设计及服务模式的差异，并从服务响应、资源组织、用户改进与模式创新等维度分析其服务效能。 [结果/结论] AI大模型有效提升了图书馆咨询服务的效率与知识组织能力，并在用户体验与服务创新上展现出潜力。基于案例对比，从技术融合、服务优化与本土适配等方面提出发展建议，以支持智慧图书馆建设。