隨著2025年被視為智能體落地的元年，智能體技術(shù)正逐漸成為市場(chǎng)上的新熱點(diǎn)。這篇文章深入探討了智能體在實(shí)際應(yīng)用中的關(guān)鍵作用，以及它們?nèi)绾沃厮苌虡I(yè)模式和軟件架構(gòu)。

智能體采購(gòu)，正在成為市場(chǎng)熱點(diǎn)。

“如果說(shuō)2023年項(xiàng)目中標(biāo)主要圍繞智算中心、模型中臺(tái)建設(shè)，那么從今年下半年起，眾多客戶(hù)的招標(biāo)內(nèi)容全都轉(zhuǎn)向應(yīng)用，且越來(lái)越細(xì)分?！?眾數(shù)信科聯(lián)合創(chuàng)始人汪中告訴數(shù)智前線(xiàn)，智能體開(kāi)始走上臺(tái)前。

智能體已成為客戶(hù)、大模型企業(yè)以及各類(lèi)服務(wù)商關(guān)注的核心故事。甚至一家企業(yè)能把智能體做好，就能越過(guò)大廠(chǎng)，成功中標(biāo)。

對(duì)于大模型企業(yè)而言，智能體技術(shù)及工具鏈的支撐能力已成為基本要求。若在這方面表現(xiàn)欠佳，大概率難以與其他模型競(jìng)爭(zhēng)。單純靠刷榜體現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)，如今已很難得到客戶(hù)認(rèn)可。

不過(guò)，業(yè)界對(duì)于智能體的定義、涵蓋的具體內(nèi)容，尚未達(dá)成共識(shí)。有人認(rèn)為OpenAI 推出的 GPTs 是智能體；也有人認(rèn)為，只有能調(diào)用工具的才算是智能體。從形式上說(shuō)，不管對(duì)話(huà)機(jī)器人還是各種形式的大模型應(yīng)用，從廣義上都屬于智能體范疇。

但有一點(diǎn)是業(yè)界公認(rèn)的，那就是智能體必須能切實(shí)解決業(yè)務(wù)問(wèn)題，至少在降本增效方面要有 10 倍、20 倍的提升，才能獲得客戶(hù)認(rèn)可。因?yàn)闃I(yè)界越發(fā)意識(shí)到，大模型模式更難實(shí)現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)，單純的燒錢(qián)模式基本難以為繼。

而業(yè)界這種認(rèn)知，不僅重構(gòu)了軟件架構(gòu)，甚至在促使大模型生態(tài)企業(yè)重塑了商業(yè)模式。正如王堅(jiān)博士所說(shuō)，AI 不應(yīng)被視為工具的革命，而應(yīng)被當(dāng)作革命的工具。

01 “客戶(hù)要求10倍~20倍效果”

“你說(shuō)電商直播數(shù)字人好，那你就幫我賣(mài)東西。一單二三十元，我分你兩元。”從事生成式AI虛擬人研發(fā)的中科深智CTO宋健告訴數(shù)智前線(xiàn)。在電商領(lǐng)域，今年客戶(hù)在購(gòu)買(mǎi)工具時(shí)變得格外謹(jǐn)慎，他們更傾向于按照效果付費(fèi)，采用分潤(rùn)或CPS（按銷(xiāo)售付費(fèi)）模式。宋健預(yù)測(cè)，到明年，他們的直播電商數(shù)字人客戶(hù)可能 100% 都會(huì)采用這種模式。

“國(guó)內(nèi)外智能體存在很大差異。國(guó)外可能仍類(lèi)似于傳統(tǒng) SaaS 模式，只是利用智能體重構(gòu)了以往的軟件架構(gòu)?！?宋健表示，國(guó)內(nèi)的情況則更為激進(jìn)一些，在一些競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)，比如電商領(lǐng)域，不僅重構(gòu)了軟件架構(gòu)，還重塑了商業(yè)模式。

這是因?yàn)榭蛻?hù)關(guān)注的是智能體能否切實(shí)解決問(wèn)題?！盁o(wú)論是降低成本還是提高效率，綜合起來(lái)至少要有 10 倍、20 倍的提升才行?！?宋健進(jìn)一步解釋道。

“客戶(hù)現(xiàn)在對(duì)大模型技術(shù)已經(jīng)祛魅了?！北姅?shù)信科汪中向數(shù)智前線(xiàn)坦言，這些客戶(hù)從之前單純的基礎(chǔ)性采購(gòu)，轉(zhuǎn)變?yōu)橐詰?yīng)用效果為導(dǎo)向，要求智能體在降本、提效或拓展新業(yè)務(wù)方面創(chuàng)造價(jià)值。

“客戶(hù)不關(guān)心你是怎么實(shí)現(xiàn)的，只要看效果?！蓖糁姓f(shuō)。目前行業(yè)內(nèi)的采購(gòu)模式通常是，技術(shù)廠(chǎng)商先迅速為客戶(hù)進(jìn)行一個(gè) PoC（概念驗(yàn)證）場(chǎng)景驗(yàn)證，雖然語(yǔ)料范圍可能較小，交互形式也較為單一，但要證明能夠完成客戶(hù)場(chǎng)景中的業(yè)務(wù)邏輯，并運(yùn)用客戶(hù)專(zhuān)屬的業(yè)務(wù)知識(shí)。之后，客戶(hù)才會(huì)啟動(dòng)采購(gòu)流程。當(dāng)然，他們也愿意為這些創(chuàng)新投入一定成本。

眾數(shù)信科最近做的一個(gè)PoC是氣象部門(mén)的緊急預(yù)警方案助手。廈門(mén)每年都會(huì)遭受臺(tái)風(fēng)侵襲，氣象部門(mén)預(yù)測(cè)后，需要向港務(wù)局、城管等多個(gè)部門(mén)發(fā)送應(yīng)急通知。這些應(yīng)急報(bào)告原來(lái)需要4個(gè)專(zhuān)家花費(fèi)3個(gè)小時(shí)才能完成。PoC的演示效果顯示，借助助手，只需1位專(zhuān)家1小時(shí)就能完成，效率大約提升了12倍。

在另一個(gè)案例中，原本無(wú)法實(shí)現(xiàn)的事情，現(xiàn)在成為了可能。

在高校學(xué)生培養(yǎng)計(jì)劃中，存在大量評(píng)測(cè)維度。如果依靠現(xiàn)有的編程技術(shù)，針對(duì)上萬(wàn)乃至數(shù)萬(wàn)學(xué)生，只能進(jìn)行一些通用評(píng)測(cè)，很難實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制。在這個(gè)案例中，針對(duì)課堂環(huán)節(jié)，多個(gè)智能體協(xié)同合作，實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)新。例如，有的智能體負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)錄授課語(yǔ)音，有的進(jìn)行授課水平的分析對(duì)比；有的生成隨堂小測(cè)試卷，有的現(xiàn)場(chǎng)批改試卷；還有的針對(duì)每個(gè)學(xué)生的薄弱點(diǎn)，進(jìn)一步推薦學(xué)習(xí)材料…… 因此，在學(xué)生評(píng)價(jià)系統(tǒng)中，新增了多個(gè)評(píng)測(cè)維度。

“每一步背后都有智能體的支撐。” 汪中總結(jié)道，隨著基礎(chǔ)模型能力的發(fā)展，智能體的能力和形態(tài)更為豐富，已經(jīng)初步具備協(xié)同的基礎(chǔ)。汪中說(shuō)，他們?cè)趯?shí)踐中認(rèn)識(shí)到，每個(gè)智能體都要扮演一個(gè)人類(lèi)的社會(huì)角色，進(jìn)行社會(huì)化分工并有產(chǎn)出，進(jìn)而有可能形成群體智慧。智能體不再是單一的工具，未來(lái)也不僅僅是單個(gè)超級(jí)智能體的出現(xiàn)。

為了達(dá)到這樣的狀態(tài)，智能體需要具備三個(gè)主要特征：能夠進(jìn)行交流和理解；依據(jù)反饋和結(jié)果進(jìn)行反思和自我規(guī)劃；與外部能力單元，如業(yè)務(wù)系統(tǒng)、其他智能體、工具級(jí)應(yīng)用等進(jìn)行互動(dòng)和協(xié)同。

在智能體落地應(yīng)用過(guò)程中，客戶(hù)從購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品向購(gòu)買(mǎi)服務(wù)的轉(zhuǎn)變趨勢(shì)愈發(fā)顯著。智能體與以往信息技術(shù)的不同之處在于，它需要持續(xù)優(yōu)化和調(diào)整，而目前客戶(hù)完全依靠自身力量實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，還存在難度。汪中發(fā)現(xiàn)，以規(guī)模在200萬(wàn)元左右的項(xiàng)目為例，后續(xù)每年服務(wù)費(fèi)的占比已從傳統(tǒng)信息化項(xiàng)目的 10%~15% 提升到 25%~30%。

而在競(jìng)爭(zhēng)更為激烈的電商領(lǐng)域，變化更是翻天覆地。宋健注意到，電商直播數(shù)字人的迭代速度已經(jīng)以天計(jì)。一旦從銷(xiāo)售工具轉(zhuǎn)變?yōu)樘峁┓?wù)，涉及的環(huán)節(jié)會(huì)變得極為繁雜。例如，需要密切關(guān)注平臺(tái)的各種規(guī)則及其調(diào)整變化；之前那種研發(fā)、產(chǎn)品和業(yè)務(wù)相互分離的模式已經(jīng)行不通了，現(xiàn)在必須協(xié)同作戰(zhàn)，技術(shù)人員要深入一線(xiàn)，每天查看數(shù)據(jù)、分析運(yùn)營(yíng)情況，進(jìn)行優(yōu)化迭代；當(dāng)優(yōu)化措施不再奏效時(shí)，要果斷更換產(chǎn)品、調(diào)整客戶(hù)群體?！癈PS 模式的優(yōu)勢(shì)就在于，各方更容易達(dá)成共識(shí)?！?/p>

02  生態(tài)全都動(dòng)起來(lái)了

在智能體的落地巨變中，雖然大廠(chǎng)仍是當(dāng)下的主要推動(dòng)者，但人們認(rèn)為，由于智能體更看重對(duì)客戶(hù)需求的響應(yīng)，未來(lái)行業(yè)智能體的產(chǎn)出來(lái)源主要將是兩類(lèi)玩家：

一類(lèi)是有AI原生能力的服務(wù)商。另一類(lèi)則是行業(yè)傳統(tǒng)信息化服務(wù)商。智能體的落地并非易事，核心技能有業(yè)務(wù)場(chǎng)景遴選、知識(shí)萃取、智能體訓(xùn)練和編排。如果不了解業(yè)務(wù)場(chǎng)景以及大模型的能力邊界，那么在技術(shù)響應(yīng)、經(jīng)驗(yàn)和效率上就會(huì)非常低。這需要人工智能人士和業(yè)務(wù)人士的雙向奔赴。

而大廠(chǎng)在這一過(guò)程中，將扮演生態(tài)鏈普及角色。百度、阿里、字節(jié)、騰訊等大廠(chǎng)均推出了一站式智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)。他們走的是標(biāo)準(zhǔn)路線(xiàn)，目的是降低智能體落地門(mén)檻、應(yīng)用廣度和深度。比如，無(wú)論百度、智譜還是浪潮云，最近發(fā)布的新品，都在關(guān)注用智能體接管手機(jī)等設(shè)備的能力，實(shí)現(xiàn)一些擬人化操作。

“大家目前都在基于自身大模型，構(gòu)建整體的智能體生態(tài)?！盜DC中國(guó)高級(jí)分析師楊雯告訴數(shù)智前線(xiàn)，差異在于各家應(yīng)用場(chǎng)景、數(shù)據(jù)積累不同，發(fā)力的優(yōu)先場(chǎng)景和方向選擇也有所不同。業(yè)界觀(guān)察，這些企業(yè)在智能體支撐策略上差異也較大：

業(yè)界反饋，百度生態(tài)布局上覆蓋較全，有基礎(chǔ)模型，APP builder、Agent builder平臺(tái)，也有對(duì)應(yīng)的硬件如一體機(jī)，可直接在客戶(hù)機(jī)房中部署。百度也支撐聯(lián)合方案開(kāi)發(fā)，定制化產(chǎn)品適配。業(yè)界分析，這與李彥宏號(hào)召業(yè)界不卷模型、卷應(yīng)用有關(guān)。

一些人士建議，千帆平臺(tái)可以加強(qiáng)除文心之外的商業(yè)化模型納管，并支持更多常見(jiàn)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的插件開(kāi)發(fā)。

在智能體方面，今年11月，百度推出工具流Agent?！癆gent去年一出來(lái)特別火，但很快一盆冷水潑下來(lái)，大家發(fā)現(xiàn)很難用起來(lái)。我們的客戶(hù)里，90%是RAG，10%是Agent?！鼻Х獳ppBuilder產(chǎn)品負(fù)責(zé)人朱廣翔告訴數(shù)智前線(xiàn)。因?yàn)橐瓿梢粋€(gè)企業(yè)級(jí)任務(wù)，可能需要幾步甚至更多，如果每一步準(zhǔn)確率是95%，多步驟下來(lái)，衰減將非?？臁Ｋ鼪](méi)辦法支撐長(zhǎng)思考和推理。采用工作流方式，專(zhuān)家把流程描述好，Agent就會(huì)穩(wěn)定很多，會(huì)更加落地。

阿里的通義千問(wèn)模型能力在國(guó)內(nèi)較強(qiáng)、反饋好，其開(kāi)源模型在業(yè)界應(yīng)用較多。阿里更多通過(guò)云端形態(tài)支撐應(yīng)用，私有化支撐較少。這可能與阿里云的“AI驅(qū)動(dòng)、公共云優(yōu)先”戰(zhàn)略有關(guān)。在智能體產(chǎn)品方面，阿里通義實(shí)驗(yàn)室新推出了自適應(yīng)規(guī)劃的多模態(tài)檢索智能體OmniSearch，能模擬人類(lèi)，將復(fù)雜問(wèn)題逐步拆解進(jìn)行智能檢索規(guī)劃。

字節(jié)目前在大力推廣扣子私有化部署產(chǎn)品，即今年8月推出的HiAgent企業(yè)專(zhuān)屬AI應(yīng)用創(chuàng)新平臺(tái)。與年初打響大模型價(jià)格戰(zhàn)異曲同工，這次仍通過(guò)價(jià)格戰(zhàn)，搶占市場(chǎng)。不過(guò)，它目前還不搭配模型，即字節(jié)豆包模型還沒(méi)有私有化；不做應(yīng)用，沒(méi)有硬件，嘗試基于HiAgent平臺(tái)教會(huì)客戶(hù)去搭建Agent應(yīng)用。它的打法和支撐條件還有待體系化，這與其剛剛啟動(dòng)大模型私有化業(yè)務(wù)線(xiàn)不無(wú)關(guān)系。

而騰訊在智能體上的布局，也和其在大模型落地上優(yōu)先賦能自身產(chǎn)品矩陣的“全家桶”策略類(lèi)似，更加關(guān)注與自身?yè)碛旋嫶罅髁康淖约耶a(chǎn)品的結(jié)合。比如今年9月，騰訊元器上線(xiàn)的新功能，就支持公眾號(hào)運(yùn)營(yíng)者自主打造專(zhuān)屬智能體應(yīng)用，在公眾號(hào)內(nèi)提供陪伴、互動(dòng)、答疑、知識(shí)交流等智能化功能，目的是提升用戶(hù)體驗(yàn)和公私域運(yùn)營(yíng)效率。

除了大廠(chǎng)，“AI六小虎”的智譜AI最近不斷更新智能體技術(shù)。智譜的優(yōu)勢(shì)在于科研能力較強(qiáng)，一些開(kāi)發(fā)者反饋，其模型的某些性能，超過(guò)了通義千問(wèn)。但目前生態(tài)方面的支持還有待加強(qiáng)。

在前不久召開(kāi)的智譜Agent OpenDay上，智譜CEO張鵬表示，Agent可以看作是大模型通用操作系統(tǒng)的雛形，理論上，可以將其推廣到手機(jī)端、PC端、車(chē)端等各類(lèi)智能設(shè)備上，實(shí)現(xiàn)基于大模型的互聯(lián)互通。

“將來(lái)的智能體，一定是跨系統(tǒng)操作的，這是0跟1的區(qū)別，而不是60分和70分的區(qū)別?！币晃毁Y深行業(yè)人士觀(guān)察，跨系統(tǒng)、跨App的能力，目前已成為兵家必爭(zhēng)之地。

中國(guó)電信在今年9月開(kāi)始智能體平臺(tái)的開(kāi)發(fā)，近期展出了星辰智能體應(yīng)用平臺(tái)。中國(guó)電信相關(guān)人士告訴數(shù)智前線(xiàn)，目前針對(duì)政企的標(biāo)桿項(xiàng)目正在打造之中。

雖然大廠(chǎng)動(dòng)作不斷，但業(yè)界期望他們支撐智能體的速度要更快?！澳壳暗乃俣葻o(wú)法跟上廣泛的客戶(hù)需求。更多業(yè)務(wù)邏輯沒(méi)有充分體現(xiàn)，也就是客戶(hù)專(zhuān)屬知識(shí)與大模型技術(shù)的結(jié)合問(wèn)題，這也是業(yè)界在落地上非常關(guān)注的。這側(cè)面說(shuō)明，大模型企業(yè)向客戶(hù)方向靠攏，尚需一個(gè)過(guò)程。

03 智能體，何時(shí)爆發(fā)？

智能體的大方向已成，但何時(shí)能夠真正爆發(fā)？

多位行業(yè)人士均向數(shù)智前線(xiàn)表示，這很大程度取決于模型能力的發(fā)展及市場(chǎng)教育進(jìn)程。

“我們有一個(gè)簡(jiǎn)單判斷，GPT5什么時(shí)候能出來(lái)，會(huì)是一個(gè)很直觀(guān)的對(duì)標(biāo)時(shí)間點(diǎn)。”眾數(shù)信科聯(lián)合創(chuàng)始人汪中說(shuō)。

智譜AutoGLM 技術(shù)負(fù)責(zé)人劉瀟也告訴數(shù)智前線(xiàn)，去年智能體還只能滿(mǎn)足用戶(hù)10%-20%的預(yù)期，用戶(hù)就不太愿意買(mǎi)賬，今年達(dá)到了50%-60%，一些用戶(hù)開(kāi)始意識(shí)到這件事情有用，而當(dāng)智能體能滿(mǎn)足用戶(hù)70%-80%的預(yù)期時(shí)，應(yīng)用鋪開(kāi)的速度將非常快。他判斷大模型能力達(dá)標(biāo)大概還需半年。

中科深智CTO宋健則表達(dá)了不一樣的觀(guān)點(diǎn)。他認(rèn)為，Agent要真正爆發(fā)，必須真的滲透到行業(yè)里頭，但To b鏈條的爆發(fā)，“明年應(yīng)該還到不了特別大的規(guī)?！?。

IDC中國(guó)高級(jí)分析師楊雯也告訴數(shù)智前線(xiàn)，于B端來(lái)說(shuō)，若無(wú)法徹底解決大模型的幻覺(jué)問(wèn)題，達(dá)到100%的精準(zhǔn)度，大規(guī)模應(yīng)用仍然難以實(shí)現(xiàn)。智能體爆發(fā)，預(yù)計(jì)可能要1至1.5年時(shí)間。

“目前而言，智能體仍處于市場(chǎng)混戰(zhàn)階段，距離成為終極入口標(biāo)準(zhǔn)還有一定的路程。”楊雯說(shuō)。

但不可否認(rèn)的是，面向這一確定的方向，處在智能體爆發(fā)前夕的玩家們，無(wú)一例外，都在通過(guò)各種工程化的能力和一系列技術(shù)，彌補(bǔ)模型能力不足，提前搶占先機(jī)。

“我們測(cè)試過(guò)大量基礎(chǔ)模型，它們的Function Call能力在10個(gè)工具里去選，還是比較準(zhǔn)的，一旦超過(guò)10個(gè)，準(zhǔn)確度就大幅衰減，但在實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中，執(zhí)行步驟大概率都超過(guò)了10個(gè)，為了更好的實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)可控性，我們首創(chuàng)了基于狀態(tài)機(jī)的智能體workflow（工作流），在保證智能體自規(guī)劃、自治性能力不受影響的前提下，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的精準(zhǔn)可控?！蓖糁姓f(shuō)。

智譜劉瀟也透露，他們正通過(guò)更好的強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，讓智能體能夠執(zhí)行更長(zhǎng)的步驟操作。

業(yè)界目前也都在研究工作流?！罢?yàn)橛辛斯ぷ髁?，我們發(fā)現(xiàn)雖然只增加了一層，但是Agent的落地增長(zhǎng)就非?？?，能看到很快到兩成?！卑俣戎鞆V翔說(shuō)，預(yù)測(cè)明后兩年，Agent會(huì)逐漸超過(guò)RAG應(yīng)用，因?yàn)镽AG場(chǎng)景較少，只是問(wèn)答；但Agent可以實(shí)現(xiàn)客服、營(yíng)銷(xiāo)、企業(yè)調(diào)度、一站式平臺(tái)，天花板更高。

有行業(yè)人士認(rèn)為，智能體的應(yīng)用可以至少分為從低到高三個(gè)應(yīng)用層級(jí)，目前市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)不少初級(jí)應(yīng)用和中級(jí)應(yīng)用，高級(jí)應(yīng)用則還需進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)。

比如豆包、kimi、文小言等，被認(rèn)為可以看作是最為初級(jí)的智能體。它們具備簡(jiǎn)單的語(yǔ)言交互和任務(wù)理解能力，聽(tīng)得懂人話(huà)，能夠根據(jù)指令，去執(zhí)行一些簡(jiǎn)單的操作?！澳壳敖^大多數(shù)的智能體是單智能體的初級(jí)應(yīng)用，包括很多GPTs，能夠簡(jiǎn)單的做問(wèn)答等任務(wù)執(zhí)行。”IDC楊雯說(shuō)。

中級(jí)應(yīng)用還要更深一層，展現(xiàn)形式已經(jīng)脫離單純的Chatbot形態(tài)，不再僅僅是對(duì)話(huà)框模式，規(guī)劃能力和復(fù)雜度也進(jìn)一步提升，使用的工具不再是聯(lián)網(wǎng)搜索、天氣查詢(xún)等簡(jiǎn)單插件，而是需要有對(duì)應(yīng)場(chǎng)景內(nèi)的專(zhuān)業(yè)插件和能力，能完成更復(fù)雜的場(chǎng)景任務(wù)。

“比如智能客服，就是非常典型的一個(gè)Agent應(yīng)用，比以前可能會(huì)有10倍甚至20倍的一個(gè)變化，現(xiàn)在我們接到的很多電話(huà)，其實(shí)都是新的Agent打出來(lái)的，你跟它聊半天，可能還以為它是個(gè)真人。”宋健說(shuō)，而且，與傳統(tǒng)客服相比，軟件設(shè)計(jì)也變得更加簡(jiǎn)便。

“第三個(gè)級(jí)別，也是我們現(xiàn)在在努力去實(shí)現(xiàn)的。它除了更豐富的交互形態(tài)，能夠完成復(fù)雜任務(wù)，還會(huì)額外再增加兩個(gè)標(biāo)簽。”汪中告訴數(shù)智前線(xiàn)。

其一是能夠了解場(chǎng)景背后的業(yè)務(wù)邏輯和知識(shí)脈絡(luò)?！八赡懿辉倌敲赐ㄓ?，但它的專(zhuān)業(yè)性更強(qiáng)。而如果沒(méi)有，它還會(huì)主動(dòng)去尋求這些行業(yè)知識(shí)的支撐。”

其二，從插件和工具的使用能力上來(lái)說(shuō)，它能夠讀懂現(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，將現(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)作為其能力插件來(lái)源的一部分，而不再只能使用為它定制的插件。

汪中舉例說(shuō)，他們正在與船舶貨運(yùn)公司進(jìn)行港務(wù)調(diào)度助手的研發(fā)試點(diǎn)，在他看來(lái)就是一種高級(jí)應(yīng)用。

一艘船靠岸后，往往需要進(jìn)行卸貨、轉(zhuǎn)運(yùn)、洗艙、船員登記、物資補(bǔ)給等大量工作，原來(lái)這些工作主要靠人工去安排和調(diào)度，再登記進(jìn)入車(chē)輛管理系統(tǒng)、補(bǔ)給管理系統(tǒng)等對(duì)應(yīng)的若干個(gè)系統(tǒng)里，給到對(duì)應(yīng)的執(zhí)行單位執(zhí)行。而現(xiàn)在，客戶(hù)提出，希望用AI智能體來(lái)幫助現(xiàn)場(chǎng)員工，在繁雜的信息流和工作流中，由智能體進(jìn)行初步的信息收集、分析、業(yè)務(wù)建議，成為現(xiàn)場(chǎng)員工的“數(shù)字同事”。

當(dāng)然，更高級(jí)的應(yīng)用，仍然有賴(lài)于模型能力和工程化能力的提升。