11月11日，在中国新闻技术工作者联合会2026年学术年会上，中科闻歌正式发布媒体原生智能体平台MediaOne。

平台基于原生多智能体协同架构，深度融合媒体专业能力与决策智能技术，构建可协同、可决策、可进化的媒体智能体底座，推动媒体业务从单点AI工具应用向智能协同与专业决策升级。

原生多智能体协同，重构媒体工作方式

人工智能加速进入媒体行业，如何让不同模型、智能体与业务系统协同工作，成为媒体AI深入业务的关键。

MediaOne的核心创新，在于其原生多智能体协同架构。不同于以固定功能和预设流程为中心的传统媒体AI系统，MediaOne能够围绕具体业务目标，自主理解任务、规划执行路径，智能组织媒体领域专业智能体与工具协同工作，将分散的AI能力转化为可交付的业务成果。

这一架构深度融合媒体行业知识、专业方法与业务规则，将选题研判、内容创作、质量审核等专业能力沉淀为可复用、可组合的Skills，并通过MCP连接现有媒体业务系统。不同专业智能体能够根据任务需求自主分工、协同执行，并在结果验证与反馈中持续优化。

媒体人无需在不同系统中寻找功能、衔接任务。只需提出业务需求，MediaOne即可自主组织专业智能体协同完成工作，任务进度与执行结果全程可追踪、可调整，让媒体工作方式从“人围着系统转”走向“系统主动服务人”。

不止于协同执行，更具专业决策力

真实媒体业务往往需要综合研判。重大报道如何调配采编力量？什么报道角度更有新闻价值？不同传播方案怎样选择？MediaOne将媒体专业知识与决策智能相结合，为关键业务决策提供支撑。

面对重大报道、突发事件等复杂任务，MediaOne能够综合事件属性、人员技能、地域分布及资源条件，智能优化采编力量与资源配置，支撑指挥调度决策；同时，结合事件发展推演与受众画像分析，MediaOne可多维度研判报道角度和传播方向，提供兼顾新闻价值与传播效果的选题建议。

在内容创作方面，MediaOne通过多智能体协同，将专业技能与自动化执行融入生产流程。以视频创作为例，平台围绕创作目标，自主组织AI导演、编剧、摄影、剪辑及质检等专业智能体，协同完成视频成果交付，并根据反馈自我修正，形成可检查、可继续精编的专业成果。

在传播决策方面，MediaOne可在方案落地前，进行传播效果推演。依托通用决策大模型Decitron，平台能够推演不同传播策略下的效果与风险，比较方案效果，实现传播路径的更优选择。

从资源调度、报道研判到专业生产与传播策略，MediaOne将专业智能体的协同执行能力与媒体决策智能相结合，推动AI更深入地参与媒体关键业务。

真实业务验证，推动媒体智能化变革

通过原生多智能体协同，MediaOne让专业能力围绕业务目标协同工作，推动决策AI进入媒体生产的具体环节。目前，平台相关能力已在新华社、中国日报社、湖南红网等媒体智能化项目中获得验证。

未来，中科闻歌将持续深化决策AI与媒体业务融合，推动专业智能体、行业Skills及智能决策能力协同发展，为主流媒体系统性变革提供技术支撑。

来源：数据猿