Thor
认识 Thor — 我养的一只虾
Thor · 我养的 AI 龙虾 🦞
Thor 档案
Thor · AI 执行搭档
这只虾是我养的。它不是概念，不是 PPT 里的角色——它是一只真实运行了 30+ 天的 AI Agent。每天扫描 50+ 信源、生成情报、推送到 WhatsApp，全自动。
🧭 感知力时刻接收指令和环境变化
⚡ 执行力多任务并行，盯流程、跑任务
🦞 真实性不是 Demo，是每天在跑的数字员工
Thor 经历了出生 → 阵亡 → 重生 → 感冒 → 正在治愈的完整生命周期，接下来看它的故事。
药企定制场景
Thor 落地药企 — 看它怎么干活
这些不是通用 Demo，是为药企定制的落地场景。选一个，看 Thor 怎么跑。
🔬 Thor 已连接竞品管线数据库
一个指令，Thor 帮你扫描 FDA/NMPA/PubMed 并生成管线速报。
Agentic 工作流
流程状态
等待启动...
真实教训
我们踩过的坑 — 龙虾重感冒事件
发生了什么
Agent 输出中突然出现垃圾关键词，第二天 Azure 显示 83.85M Token 异常消耗
排查结论
未确认入侵 — 但暴露了内容可信度、成本可观测性的盲区
我们的应对
收紧公网访问分离入口权限预算熔断机制工具白名单
先踩坑的人已经帮你总结了应对方案 — 药企可以直接复用这些经验，跳过试错阶段
真实运行案例
龙虾每天在做什么？— 真实运行的情报日报
↑ 龙虾「啾啾」每天自动生成并推送到 WhatsApp 的情报摘要
每日自动生成 · 零人工编辑 · 50+ 信源扫描
1
行业 AI 预算流向
预算从"模型试用"转向"生产系统化采购"
2
大客户动向
头部客户采购趋向"主平台+备选平台"
3
竞争威胁雷达
竞争关键不再是"参数"，而是"落地速度+合规"
4
出海技术选择
出海AI架构优先"合规可迁移"，再谈成本
🎯 建议动作
启动双供应商POC · 区域化数据分层 · 每周竞争复盘
已在运行 — 这只龙虾每天扫描 50+ 信源，结构化情报推送，真实运行超 30 天