英特尔在半导体工厂（晶圆厂）核心设备管理中引入智能体 AI，实测结果显示：设备异常征兆的检出速度较此前提升 30%，仅单一场景每年就可节约约 750 万美元成本。

据报道，英特尔近 8 个月以智能体 AI 平台 Seeq 作为协调器，部署多组 AI 智能体，取得了上述成效。

Seeq 平台采用多 AI 分工协作模式，由一个 " 协调器 " 统一调度各个 AI 智能体。一旦监测到异常信号，系统可自动完成原因分析、生成作业指令初稿，最终由工程师负责审批确认。核心价值在于大幅省去工程师以往在多个系统间来回切换、人工排查的流程。

双方的合作始于约 3 年前，当时英特尔正在寻找可大规模开发、部署分析能力的自助式分析平台。随着英特尔全面推进 AI 落地，合作现已拓展至智能体 AI 方向。

落地对象为超纯水设备、冷水机组、特种气体、化学品供给装置等支撑晶圆厂运转的核心公用工程设备。这类设备虽不直接参与晶圆制造，但只要其中一台出现故障，极易造成晶圆污染或是产线停摆。尤其是超纯水系统，哪怕极微量杂质都不被允许，快速捕捉异常直接关系良率水平。

过去的模式是警报触发后，工程师再打开多个界面调取数据、排查根因；现在系统捕捉到异常信号后，会自动汇总关联数据、历史同类案例、推荐处置方案并推送给工程师。工程师只需核验内容并审批，即可生成作业工单。

带来的效益不止异常识别提速。自动生成工单还将技术人员的工作量降低 15%~20%，每年节省超 12 万工时；冷水厂的能源效率提升约 15%。

Seeq 已接入英特尔全球约 70 处厂区的系统，整合 6500 万至 7000 万条标签（时序信号数据），可直接调用。目前每周约有 1000 名英特尔工程师在使用该软件。