作者 | 凌敏

SaaS 用不好?？ㄔ凇白詈笠还铩?。但 Al Agent 用不好，問題會出在“每一公里”。

2025 被普遍視為企業(yè)級 Al Agent 的落地拐點：企業(yè)從“試試看”走向“用起來”，技術敘事讓位于業(yè)務結果。美國著名通信 API 服務機構 Plivo 的調研顯示，超過六成企業(yè)將 Al Agent 列為未來 12 個月的關鍵布局，“價值導向型”采購興起，RaaS（結果計費）正壓過傳統(tǒng)SaaS（功能交付）。讀懂MCP / GraphRAG / AgentDevOps / RaaS四大趨勢，基本就抓住了“能干活的 Al Agent ”的工程化答案。

1 企業(yè)級 Al Agent 究竟缺什么？四大趨勢給出可復用的工程化解法

趨勢一：MCP 讓 Al Agent 可擴展

2024 年年末，Claude 母公司 Anthropic 首次在《Introducing the Model Context Protocol》一文中提出 MCP（Model Context Protocol，模型上下文協(xié)議）。這是一個能夠實現(xiàn)大語言模型與外部數(shù)據(jù)源和工具集成，并建立安全雙向連接的開源協(xié)議。為了更加具象化地向公眾解釋這個新詞匯，Anthropic 在 MCP 文檔中稱“可以把 MCP 想象成 AI 應用的 USB-C 接口”，開發(fā)者能夠以一致的方式將各種數(shù)據(jù)源、工具和功能連接到 AI 模型，極大地降低了企業(yè)在 Al Agent 項目中的集成與運維成本。

Claude 3.5 Sonnet 第一個“吃螃蟹”，支持快速搭建 MCP 服務器；早期實踐者 Block 和 Apollo 也在第一時間將 MCP 集成進自身系統(tǒng)。隨后的一年時間里，MCP 迅速成為 AI 原生應用的重要基礎設施，并得到了多家海內外科技巨頭們的關注：微軟、谷歌、亞馬遜云科技紛紛將 MCP 集成到自家的 AI 服務中，OpenAI 在 Al Agent SDK 中支持 MCP，BAT 也密集布局 MCP 協(xié)議。社區(qū)的廣泛支持則代表了 MCP 在開發(fā)者生態(tài)中已經(jīng)成為事實標準：GitHub、Hugging Face 上涌現(xiàn)了數(shù)千個由社區(qū)貢獻的 MCP Server，覆蓋數(shù)據(jù)庫、云服務以及各類 SaaS 應用。11 月 25 日官方發(fā)布的 MCP 周年博文中更是指出，MCP 注冊表中收錄的服務器數(shù)量已接近 2000 個，生態(tài)擴張速度可見一斑。

但生態(tài)上的繁榮掩蓋不了 MCP 在落地層面所面臨的現(xiàn)實挑戰(zhàn)，尤其對于中國企業(yè)而言，標準碎片化、安全治理以及運維管理層面上的難題愈加突出。標準層面，國內不少企業(yè)都基于自身業(yè)務生態(tài)推出了差異化 MCP 方案，實際運行中協(xié)議不匹配問題頻發(fā)，從而導致 Al Agent 協(xié)同能力受限。安全治理層面，MCP Server 認證生態(tài)混亂，權限邊界模糊，一旦被攻破，攻擊者可跨服務訪問敏感數(shù)據(jù)。此外，當前 MCP 協(xié)議在身份驗證、操作審計等關鍵安全模塊上尚不完善，難以滿足強監(jiān)管行業(yè)更高的合規(guī)要求。運維管理層面，MCP Server 往往需要單獨部署，這也帶來了資源隔離與彈性伸縮的現(xiàn)實難題。

企業(yè)級 Al Agent 要想跨越從“可用”到“好用”的鴻溝，就必須需要一套更體系化的 MCP 方法論，在開源協(xié)議之上，重建統(tǒng)一、可治理、輕運維的連接層，而非簡單的單次集成。在全球范圍內，已經(jīng)有多家企業(yè)驗證這一方向。最早采用 MCP 的公司之一 Block，將 MCP 用作多工具協(xié)調層，使得內部 Al Agent 可統(tǒng)一訪問支付、風控和客服系統(tǒng)，降低接口維護成本。一些開發(fā)者工具公司，如 Replit、Zed，也在生產(chǎn)環(huán)境中增加對 MCP 的支持，通過統(tǒng)一連接層讓 AI Agent 能夠跨代碼倉庫、調試工具、構建系統(tǒng)進行組合式操作，從而提升了任務的成功率與可觀測性。在國內，類似的工程路徑也在逐漸成型。以百融云創(chuàng)為例，其推出的結果云 Results Cloud 與企業(yè)級智能體平臺百融百工以 MCP 作為連接底座，對多模型、多工具進行統(tǒng)一接入與治理，降低企業(yè)運維與擴展成本。這些案例都表明，基于 MCP 構建統(tǒng)一治理層，已經(jīng)成為企業(yè)級 Al Agent 發(fā)展的必然趨勢。

趨勢二：GraphRAG 讓回答不再亂

GraphRAG 是由微軟提出的結合了知識圖譜和 RAG 技術的新方法。傳統(tǒng) RAG 更像是檢索增強，依賴向量召回與文本匹配，擅長從外部知識庫中檢索相關信息，卻難以保證跨文檔、跨版本的口徑一致性。GraphRAG 在 RAG 的基礎上進一步引入了知識圖譜，將信息以節(jié)點和邊的形式存儲，構建實體關系網(wǎng)絡，使得大模型不僅能檢索文本片段，還能理解深層邏輯關系。進而，確保 Al Agent 的回答內容更加全面且一致。在適用場景上，GraphRAG 適用于所有“長文、多跳、強邏輯、需可解釋”的復雜業(yè)務文檔場景，能把回答準確率提升 20–50 個百分點，并將 token 成本降低 10–100 倍，尤其適用于金融、保險、醫(yī)療、法律等高價值領域。

圖片來源：Medium 博客

GraphRAG 同 MCP 一樣選擇了開源，這也加速了工程落地的腳步，社區(qū)基于此衍生出了多種更易用的模板。在 GitHub、Hugging Face 社區(qū)中，有多個項目基于微軟的官方實現(xiàn)，創(chuàng)建更輕量、更易于使用和定制的版本。此外，包括 LangChain 在內的多個主流開源框架，也已支持 GraphRAG 流程，將圖結構檢索能力與 RAG 模型結合，以構建更強大的知識系統(tǒng)。

但在落地層面，GraphRAG 面臨的現(xiàn)實挑戰(zhàn)同樣復雜。其一，知識圖譜的構建復雜度較高，企業(yè)知識分散在 PDF、PPT、表格與圖片等多個源頭，提取和解析難度較高；其二，知識版本治理缺失，由于缺乏統(tǒng)一的版本控制機制，Al Agent 在回答時容易引用過期規(guī)則；其三，全局召回的工程復雜度高，GraphRAG 在 RAG 的向量召回基礎上引入了圖譜召回，使得 Al Agent能夠更深層地理解上下文，但全局召回需要企業(yè)對全量知識進行解析，此外，一些簡單的問題可能也會觸發(fā)復雜的全局檢索，引入無關信息，增加成本。

因此，一套更加工程化的 GraphRAG 方法論正在中國企業(yè)中形成共識，其核心目標不是構建“龐大的知識庫”，而是構建“可治理的知識資產(chǎn)鏈路”。在國內，不少技術團隊都在沿著這一大方向推進工程化實踐，只是在具體路徑和側重點上有所不同。以百融云創(chuàng)的實踐為例，其工程體系主要圍繞三大核心能力展開：第一，高精度文檔解析，只有在解析階段達到足夠高的準確率，才能更可靠地支撐后續(xù)的圖譜構建、全局檢索；第二，版本治理，以金融行業(yè)為例，規(guī)章制度每年迭代，各版本之間的關系復雜，必須依靠有效的知識庫版本管理機制，對其進行可控管理；第三，意圖澄清能力，在實際對話中，用戶的意圖往往比較模糊，需要基于結構化知識樹做可控的意圖澄清，才能精準地獲取用戶實際問題，最終輸出可靠的答案。

在這一體系中，關鍵的技術難點包括領域圖譜 RAG 的構建以及 RAG-U 型檢索（U-Retrieval）。以百融云創(chuàng)的 FinGraphRAG 為例，在構建金融圖譜 RAG 時，需要經(jīng)歷文檔分塊 （Doc Chunking）、實體抽?。‥ntities Extraction)、三重鏈接（Triple Linking)、關系構建 （Relationship Linking)、圖譜標簽化（Tag the Graphs)、通過 U-Retrieval 響應查詢 （Response via U-Retrieval）六大鏈路，整個鏈路的目標都是將非結構化知識轉化為結構化、可推理的圖譜體系，從而解決金融領域中長文本（年報、研報、會議紀要）、專業(yè)術語歧義和復雜因果推理的問題。

圖片來源：https://arxiv.org/pdf/2408.04187

為了兼顧精確性與全局視野，金融圖譜 RAG-U 型檢索還需實現(xiàn)自頂向下的精確檢索與自底向上的響應優(yōu)化。在自頂向下的精確檢索階段，需要先為查詢打標簽，并沿 tag 索引樹自頂向下路由，在目標圖譜中選取關鍵實體與鄰居，最終根據(jù)圖譜生成初始回答；在自底向上的響應優(yōu)化階段，需要從剛才選中的葉子節(jié)點往上走，依次訪問其父級標簽摘要，每向上一層，就向 L_R 提供 QUESTION: {Q}、LAST RESPONSE: {A_{i}}、SUMMARY: {T^{(i-1)}}，并要求其“根據(jù)更上層的摘要信息，修正 / 補充上一輪回答”，最終在頂層得到一個既保留底層圖譜細節(jié)，又融合更寬廣全局視角的回答。進一步而言，U 型檢索像是在金融知識圖譜中先鉆入某個最契合問題的“細顆粒業(yè)務簇”（例如“客戶 B 在過去一年內的境外大額轉賬模式”），基于局部圖輸出精準判斷，再一路向上，把“客戶整體資產(chǎn)負債情況”“他所在行業(yè)的宏觀景氣度”“同地區(qū)同客群的歷史違約率”等高層上下文逐步加回到回答中。

趨勢三：AgentDevOps 讓 Al Agent 真的可控

隨著企業(yè)將更多流程交給 Al Agent 執(zhí)行，業(yè)界開始形成一個清晰共識：Al Agent 的開發(fā)與運維無法繼續(xù)沿用傳統(tǒng) DevOps 模式，需要一套針對“推理型系統(tǒng)”的工程體系，即 AgentDevOps。不同于傳統(tǒng) DevOps 聚焦系統(tǒng)可用性與部署效率，AgentDevOps 的核心目標是確保 Al Agent 的行為質量、任務完成度與推理鏈路的穩(wěn)定性，讓 Al Agent 能夠持續(xù)輸出可靠結果。

從行業(yè)角度來看，AgentDevOps 與傳統(tǒng) DevOps 的根本差別體現(xiàn)在四個方面：

• 第一，責任對象不同——從系統(tǒng)可用，轉向對業(yè)務結果負責。Al Agent 的價值不體現(xiàn)為“服務正常”，而體現(xiàn)為“任務是否完成”“判斷是否正確”。

• 第二，觀測維度不同——從指標監(jiān)控，轉向推理鏈路可觀測。行業(yè)普遍認為 Al Agent必須具備 Reasoning trace（推理軌跡），包括意圖 →檢索 →推理 →工具調用→輸出的全鏈路可追溯性。

• 第三，調試方式不同——從代碼調試，轉向行為調試。傳統(tǒng)日志無法解釋“為什么答錯”，AgentDevOps 需要能復現(xiàn)推理路徑、定位錯誤來源。

• 第四，優(yōu)化機制不同——從人工調參，轉向基于數(shù)據(jù)的持續(xù)自我優(yōu)化。Al Agent需要按照真實反饋不斷提升判斷質量，而不是靜態(tài)上線。

圖片來源：https://arxiv.org/pdf/2508.02121v1

目前，業(yè)界對于 AgentDevOps 的系統(tǒng)性研究仍處于探索階段，但已有不少企業(yè)開始將其從工程理念推向生產(chǎn)級實踐。今年 3 月，LangSmith 為基于 LangChain 或 LangGraph 構建的應用程序提供完整的端到端 OpenTelemetry 支持，開發(fā)者可以記錄 Al Agent 的推理鏈路、工具調用、RAG 檢索 / 檢索調用歷史等。微軟 AutoGen 也通過與 OpenTelemetry 的集成，讓 Al Agent 的多輪對話、節(jié)點分支和工具執(zhí)行過程實現(xiàn)結構化記錄，并可將這些 trace 統(tǒng)一輸出到 LangSmith 或第三方可觀測平臺。

在企業(yè)級 Al Agent 體系中，要想做到工程化的治理與可觀測，需要具備回放、A / B 測試、審計、以及基于 SLO（服務質量目標）/ SLA（服務質量協(xié)議）的質量與結果保障這四種關鍵能力。但相比海外的體系化探索，中國企業(yè)在構建 AgentDevOps 能力體系時面臨的挑戰(zhàn)更加復雜。在回放能力方面，很多 Al Agent 可能運行在云端、本地部署等多套系統(tǒng)中，運行軌跡難以完整捕獲；在 A / B 測試方面，評估體系仍不不成熟，難以科學地對比不同 Al Agent 策略的優(yōu)劣；在審計方面，Al Agent 的每一個決策都可能需要接受審查，但現(xiàn)有工具鏈往往無法完整記錄 Al Agent 對知識版本、策略選擇和工具調用的依據(jù)；在 SLO / SLA 方面，傳統(tǒng)的 SLA 主要承諾系統(tǒng)的可用性與響應延遲，但企業(yè)級 Al Agent 在業(yè)務場景中還缺乏明確的指標口徑。

厘清這些挑戰(zhàn)，還需要一套務實的方法論。當前，中國企業(yè)的 AgentDevOps 方法論正在逐步成型。比如，百融云創(chuàng)就在行業(yè)共識的基礎上，對 AgentDevOps 能力體系做了進一步增強，并從四個方面推進 AgentDevOps 落地：

（1）全流程工程能力：覆蓋開發(fā) - 調試 - 部署 - 監(jiān)控 - 優(yōu)化的全鏈路，并形成標準化、可追蹤的工程體系；

（2）場景化評估器：在業(yè)務維度實時跟蹤“硅基員工”的實際表現(xiàn)，讓企業(yè)能看到每一個節(jié)點、每一個業(yè)務指標的變化，從而真正做到價值可視化；

（3）半監(jiān)督自適應優(yōu)化：在開發(fā)階段自動搜索最優(yōu)參數(shù)與 Prompt 組合，使 Al Agent 快速達到可上線標準，減少冷啟動成本；

（4）強化學習增強的在線優(yōu)化：在運營階段基于回流數(shù)據(jù)持續(xù)迭代策略，讓 Al Agent 隨使用不斷更穩(wěn)、更佳。

在落地實踐中，這些系統(tǒng)性增強帶來顯著且可量化的效果，比如，人工調參與維護的成本顯著下降，Al Agent 的上線周期大幅縮短，并且超過 70% 的典型應用場景實現(xiàn)了自動優(yōu)化，穩(wěn)定性提升明顯，Al Agent的產(chǎn)出質量持續(xù)增強。

趨勢四：RaaS 讓 AI Agent 能用 KPI 說話

正如前文所言，RaaS 作為一種新興的服務交付模式，正在全球范圍內對 SaaS 發(fā)起挑戰(zhàn)，甚至市面上出現(xiàn)了不少“RaaS 是 SaaS 的未來”“90% 的 SaaS 企業(yè)將面臨淘汰”等聲音。今年 5 月，全球頂尖 AI 創(chuàng)始人齊聚舊金山，在紅杉資本第三屆 AI 峰會（AI Ascent 2025）上達成重要共識：人工智能正迎來一場根本性變革，其核心不再是出售技術工具，而是直接交付可衡量的業(yè)務成果和收益。簡單來說，RaaS 的核心理念就是讓客戶為可衡量的業(yè)務成果付費，而不僅僅是為軟件訪問權限或流程付費。

在海外，很多創(chuàng)新型公司都已經(jīng)成功應用了 RaaS 模式。比如 Simple.ai 根據(jù)客戶滿意度評分的提高或問題解決時間的縮短向客戶收費，將定價與結果直接掛鉤；Freightify 根據(jù)運輸成本的節(jié)省或貨運管理時間的減少來收費；客服 SaaS Kustomer 徹底取消訂閱制，改為按問題解決量收費；Salesforce 推出 Agentforce，對話式 AI 按每次有效對話 2 美金計費……

但企業(yè)在推進 RaaS 模式之前，還需要回答一個最關鍵的問題：如何對齊結果計價與財務口徑？換句話說，怎樣的結果算是符合客戶預期？按結果驗收又該怎么驗收？最突出的矛盾是，不同崗位對于不同業(yè)務場景中的結果，評價標準本就存在明顯差異，比如，同樣是客服崗位，售前咨詢場景關注響應速度、轉化率，售后服務場景關注問題解決時效、滿意度，跨部門協(xié)作場景關注信息流轉的完整性與合規(guī)性。這種多維度、多口徑的評價標準，使得企業(yè)與客戶難以就清晰、客觀、可驗證的“結果”定義達成一致。此外，企業(yè)在從傳統(tǒng)的按賬號和席位收費的模式，轉向按結果計費時，也會面臨體系銜接等挑戰(zhàn)，如何平穩(wěn)過渡又是一大難題。

根據(jù)國內第一批踐行 RaaS 模式的企業(yè)實踐路徑，一個可行的方向是將抽象的結果轉化為可度量、可兌現(xiàn)的 SLA 項。比如，客服 Al Agent 不是按席位或調用次數(shù)報價，而是圍繞接通率、有效對話輪次、邀約 / 轉化量、誤報率等 SLA 項與客戶對齊價值，每一項都有明確的數(shù)字和驗收標準，更具象化地體現(xiàn)了 Al Agent 的業(yè)務價值。百融云創(chuàng)推出的硅基員工也是基于這一模式，將 AI Agent 原生地嵌入企業(yè)級工作流和 SLA，讓硅基員工像人一樣接受 SLA / KPI 考核，與業(yè)務成果直接綁定，創(chuàng)造的價值再進行收益分享。

當 MCP、GraphRAG、AgentDevOps、RaaS 這四大趨勢逐漸清晰，并在產(chǎn)業(yè)側進入工程化成熟期時，企業(yè)級 Al Agent 的落地路徑也就有了更準確的答案。如果把這些能力真正放進企業(yè)的真實業(yè)務場景，會發(fā)生什么？最直觀的變化就是，Al Agent 不再是輔助工具，而是能夠承擔具體崗位職責，并且可以像人類員工一樣接受 KPI 考核。

2 什么樣的 AI Agent “能干活”？企業(yè)的一線標準都在這里

在金融、汽車、公共服務、招聘 / HR等高觸達鏈路，Al Agent 落地已從試點走向規(guī)?；?，逐步形成了一批可檢驗、可復用的企業(yè)級樣本。

其中，最典型的一類是面向大規(guī)模觸達的營銷 / 運營場景。以金融為例，在觸達龐大規(guī)模的客戶群體時，傳統(tǒng)方式通常依賴人工外呼，AI 技術改造后，雖然效率提升了，但在意圖識別、交互體驗上還一言難盡。如今，借助大模型與多智能體，金融行業(yè)在進行存款產(chǎn)品的智能營銷時，能通過深度解析客戶通話，精準識別意圖，自動生成對話文本與服務小結，同時依據(jù)客戶關注的收益率與流動性偏好，智能匹配存款產(chǎn)品并形成個性化營銷策略。

這對底層大模型的能力要求就是，不能再是傳統(tǒng)的“一問一答”式，必須變被動為主動，能主動推進、主動談判、主動溝通。百融云創(chuàng)研發(fā)的 BR-LLM-Speech 就是結合了大語言模型、強化學習技術和多模態(tài)端到端主動大模型，能結合實際業(yè)務目標動態(tài)制定策略，主動引導對話，并且在交互層面，響應速度在 200ms 以內，多輪對話 ≥ 100 輪。

不要小看 200ms 這個數(shù)字，這背后實際上是對整條實時語音鏈路的極高要求——因為真正的實時語音 Al Agent，并不是“一個 RTC 就能搞定”的事情。RTC 只是實現(xiàn)實時性的基礎，真正決定用戶能否獲得“像真人一樣順暢溝通”的體驗，是整條端到端語音智能鏈路的協(xié)同優(yōu)化能力。

要想實現(xiàn)這項能力，需要突破四大瓶頸：

• 第一，ASR → LLM → TTS 的多段式模型鏈路。在真實業(yè)務場景中，一條語音必須經(jīng)過“語音接入 → ASR 解碼 → LLM 多輪推理 → 工具調用 → 業(yè)務系統(tǒng)訪問 → 文本生成 → TTS 合成 → RTC 回傳”，這條鏈路遠比視頻會議復雜得多。ASR 可能需要累計幀，LLM 可能觸發(fā)多次子調用，TTS 可能需要韻律調制，這些都會形成 200–800ms 的模型計算延遲。因此即便 RTC 只有 30ms，端到端仍可能超過 2 秒。

• 第二，端到端模型并行帶來的調度與資源管理。實時語音鏈路不是單模型推理，而是要結合多模態(tài)輸入的語義完整度、說話人識別、端到端的語音理解和生成。GPU / KV-cache 管理、音頻幀批處理、模型復用、上下游同步，是工程上挑戰(zhàn)極大的部分。

• 第三，實時語音場景對穩(wěn)定性提出極端要求。一個輕微的 jitter、一次不完整幀、一次延遲積累，就可能造成體驗“頓一下”。這就要求從 RTC 到模型 pipeline 必須做到精細幀級調度、音頻包級容錯、模型級 backpressure、實時工具調用（超時與重試），以及推理鏈路的動態(tài)裁剪。這些已經(jīng)超出傳統(tǒng) RTC 能力的范疇，需要完整語音 pipeline 的系統(tǒng)性優(yōu)化。

• 第四，多模態(tài)化帶來的算力壓力。當場景加入更多模態(tài)之后，模型中各 block 處理耗時不同，依靠百融自研的推理框架（Vortex），實現(xiàn)算力模塊的精細化調度，才能讓多模型真正“匯流”。

總的來說就是，RTC 是實時語音的基石，但決定用戶是否“感覺實時”的關鍵，是企業(yè)是否具備完整的模型 → 工具鏈路 → RTC 的端到端語音智能 pipeline 優(yōu)化能力。百融百工的差異化優(yōu)勢也來自于此。通過自研實時語音模型、語義 VAD、零樣本 TTS、RTC 深度整合、Vortex 多模型融合推理，再加上 AgentDevOps 的自動評估與調優(yōu)，能在真實業(yè)務中實現(xiàn) 200ms 的自然對話體驗。

另一類典型場景來自招聘 / HR。招聘鏈路同樣面臨候選人規(guī)模大、溝通頻次高、人工成本高、反饋窗口短等現(xiàn)實壓力，因此，企業(yè)期望通過引入企業(yè)級 Al Agent，以更穩(wěn)定、可持續(xù)的智能能力重構流程：一是 AI 獨立的初篩與邀約能力，在高峰期對大量候選人完成意向澄清、時間協(xié)調與到訪安排，承擔重復性溝通；二是 AI 輔助招聘官能力，針對關鍵崗位做前置初篩與異議處理，輸出候選人畫像與風險點，提升邀約到訪率，降低“無效溝通”，實現(xiàn)降本增效。

在百融云創(chuàng)與某大型企業(yè)的人才招聘項目中，面向藍白領混合崗位，Al Agent 相比早期方案邀約到訪率更高、平均處理時長顯著縮短，且無效溝通占比下降；由于 AI 在前置環(huán)節(jié)進行了高效干預，線下面評資源被更有效地分配至高優(yōu)先級候選人，從而降低整體人力投入。招聘鏈路的另一關鍵在于知識治理：Al Agent 在回答崗位 JD、薪酬帶寬、福利政策、背景調查口徑等問題時，必須答得上且口徑一致，才能真正承擔招聘崗位的職責。在知識治理層面，Al Agent文檔解析準確率可達 95% 以上，為招聘鏈路的可控性提供保障。

雖然不同崗位對 Al Agent 的能力要求各有側重，但無論場景如何變化，準確性和穩(wěn)定性都是 Al Agent 能干好活的前提。在提升 Al Agent穩(wěn)定性，保障其能在線自主持續(xù)學習方面，百融云創(chuàng)提出了 Training Free 技術，不依賴模型微調，而是通過客戶反饋的 Bad Case 提煉經(jīng)驗，動態(tài)優(yōu)化提示詞。這些經(jīng)驗會與提示詞動態(tài)結合，持續(xù)修正 Al Agent 行為，讓 Al Agent 具備自適應優(yōu)化能力。

這些案例表明，企業(yè)級 Al Agent 正在越來越深入地嵌入業(yè)務鏈路，承擔著具體的崗位職責。而當企業(yè)級 Al Agent 從點狀創(chuàng)新走向組織級重構，將為業(yè)界帶來一套新的規(guī)則也未可知。

3 企業(yè)級 Al Agent 上崗前，先通過這份自檢清單

在迎接這一宏大敘事前，企業(yè)還需要一份實用的 Al Agent 落地實踐自檢清單。對應著前文提到的四大重要趨勢，這份 Checklist 已然清晰。

第一，看連接協(xié)議層，Al Agent 是否能絲滑融入現(xiàn)有業(yè)務？對內，Al Agent 能與企業(yè)核心系統(tǒng)安全、穩(wěn)定地對接，對外，Al Agent能與外部生態(tài)進行交互。其中，任何一個不明確的連接協(xié)議，都可能導致任務執(zhí)行中斷、數(shù)據(jù)丟失或響應延遲，直接影響 Al Agent 的業(yè)務產(chǎn)出和用戶體驗。

第二，看知識口徑層，Al Agent 是否答得上且口徑一致？知識口徑一致決定了Al Agent 是否能言而有據(jù)，在各種不同場景下都能輸出與企業(yè)標準保持一致的信息，真正承擔崗位職責。在落地前，需要確保 Al Agent 的知識來源是否能夠覆蓋關鍵業(yè)務文檔和規(guī)則，是否具備有效的知識庫版本管理機制。

第三，看觀測與治理層，Al Agent 是否透明可控？Al Agent 在業(yè)務鏈路運行時，是否有一套完善的觀測體系監(jiān)控其執(zhí)行效果和行為軌跡，是否能及時檢測到異常情況，定位異常觸發(fā)點，分析原因并最終解決。

第四，看結算口徑層，Al Agent 價值是否能與財務對齊？RaaS 模式下，Al Agent 崗位職責是否可以拆分成多個可驗收的明確節(jié)點，定義能與業(yè)務流程對齊的、清晰的 SLA，從而公平準確地衡量 Al Agent 價值。

4 結語：下一站是哪里？

當前的企業(yè)級 Al Agent 已經(jīng)成功實現(xiàn)了從工具到崗位的躍遷，下一站，是從具備通用能力的 Al Agent 轉向崗位專家。

其一，通過構建全流程數(shù)據(jù)工程體系，實現(xiàn)能力的深化。比如，百融云創(chuàng)正通過 “自動化清洗 - 專家話術提純 - 合成數(shù)據(jù)擴充” 的工業(yè)化生產(chǎn)線，將金融營銷、貸后管理等場景的優(yōu)質語料轉化為高質量訓練數(shù)據(jù)，結合強化學習（RL）優(yōu)化獎勵模型，使主動大模型的溝通策略、風險識別能力向 “金牌員工” 對齊。

其二，通過多樣化能力實現(xiàn)場景的細化。以金融行業(yè)為例，在客戶通話過程中，Al Agent 可以引導客戶查看或操作相關業(yè)務內容，同時根據(jù)客戶的實時反饋自動調整溝通流程、表達方式甚至使用不同的方言，從而滿足客戶更多的細分場景。

當企業(yè)級 Al Agent 成為崗位專家，能以模板化方式復用，并且這些能力能夠與企業(yè)的財務口徑對齊時，規(guī)模化部署的條件就真正具備了。屆時，或將同時激發(fā)供需兩端活力，實現(xiàn)真正的人機共存。