在高度精密的半导体制造领域，知识的价值不亚于任何一台光刻机。然而，现实却常常令人扼腕：一位资深工程师退休，带走的是数十年积累的设备调校经验；新入职的技术人员面对成百上千页的操作手册和零散的故障记录，往往无从下手；而那些关键问题的解决思路，可能就藏在某个部门三年前的一份PPT里。这种“知识孤岛”与“经验断层”的现象，正悄然侵蚀着工厂的运行效率与创新潜力。
针对这一行业顽疾，格创东智推出了名为“智匠”的知识库Agent。它并非简单的文档检索工具，而是一个融合“向量+图”双数据库架构、具备多模态交互能力的企业级知识中枢，旨在将碎片化、非结构化的信息流，转化为可沉淀、可推理、可复用的体系化知识资产。
半导体制造的知识管理困境主要体现在三个方面。其一，知识极度碎片化——设备说明书、标准作业流程（SOP）、故障日志、案例复盘等资料分散在不同系统中，格式杂乱，难以整合；其二，隐性经验难以传承——专家头脑中的“手感”与“直觉”无法有效转化为可共享的知识，叠加行业人才流动频繁，导致新人培养周期漫长；其三，知识获取效率低下——工程师在产线突发故障时，常需耗费大量时间翻查资料，延误处理时机，影响良率与产能。
智匠的突破性在于其“双擎”知识底座：向量数据库负责语义理解与智能检索，即使用户以口语化或模糊的方式提问，也能精准匹配相关内容；图数据库则构建起设备、工艺、参数、故障之间的逻辑关联网络，赋予系统推理能力。例如，当工程师询问“刻蚀机腔体压力异常”，系统不仅能调出操作指南，还能自动关联历史相似案例、影响该参数的关键工艺节点，甚至推送预防性维护建议，形成完整的决策支持闭环。
这种能力已在多个实际场景中释放价值。在MFG（制造执行）环节，智匠整合SOP、实时数据与报表，提升生产透明度；在设备维修现场，工程师佩戴AR眼镜即可语音调取3D拆装指引，平均故障修复时间缩短30%；在日常运维与培训中，员工通过自然语言快速获取告警处理方案，知识检索效率提升90%，显著压缩新人上岗周期。
更值得强调的是，智匠并非孤立运行。它深度嵌入格创东智的CIM AI Foundation整体架构：与章鱼AI Agent平台协同，可定制设备知识管理专用Agent；与GT Insights联动，为良率根因分析注入工艺知识；与AI FDC结合，则为预测性维护提供知识支撑。由此，智匠从一个被动响应的查询工具，进化为智能制造系统的“主动知识大脑”——在合适的时间，将精准的知识推送给需要的人，真正实现“知识找人”。
随着智匠在多家半导体客户的成功落地，知识管理正从静态的“文档仓库”迈向动态的“赋能引擎”。在这个以知识密度定义产业高度的时代，智匠不仅解决了传承难题，更在为企业构筑一座持续增值、永不枯竭的智能知识矿藏。
