智能体平台如何转化为现实生产力？

智能体平台是什么？在当今数字化时代，企业数字化转型的浪潮汹涌澎湃。

传统企业在这一进程中，却面临着诸多效率困境，仿佛深陷泥沼，难以自拔。

从规则驱动到意图理解，智能体平台正以“数字员工”形态重塑企业生产力版图 一、传统企业的效率困境 重复性工作吞噬创造力 在传统企业的日常运营中，大量重复性工作如影随形。

以数据录入工作为例，员工需要将大量 的纸质文件或电子表格中的数据，逐一手动输入到企业的信息系统中。

这不仅耗费大量的时间 和精力，而且极易出错。

据相关数据统计，人工数据录入的错误率平均高达5%-10%。

一旦 出现错误，后续还需要花费额外的时间进行核对和修正，严重影响工作效率。

再如跨系统操作，企业内部往往存在多个不同的信息系统，如客户关系管理系统（CRM）、 企业资源规划系统（ERP）、办公自动化系统（OA）等。

员工在处理业务时，常常需要在这 些不同的系统之间频繁切换，重复输入相同的数据。

例如，销售人员在与客户沟通后，需要先 在CRM系统中记录客户的基本信息和沟通情况，然后再将相关业务数据录入到ERP系统 中，以便后续的生产和配送环节能够顺利进行。

这种跨系统的重复操作，不仅浪费时间，还容 易导致数据不一致，给企业的管理和决策带来困扰。

这些重复性工作如同枷锁，严重束缚了员工的创造力。

员工将大量的时间和精力耗费在这些机 械性的任务上，无暇思考如何创新工作方法、提升业务效率，企业的创新发展也因此受到阻 碍。

案例：亚马逊AWS因平台封闭性面临客户流失 作为云计算领域的巨头，亚马逊AWS曾经在市场上占据着领先地位。

然而，随着市场竞争的 日益激烈，AWS的平台封闭性问题逐渐凸显，导致其面临客户流失的困境。

AWS的平台封闭性主要体现在其服务的集成性较差。

客户在使用AWS的云计算服务时，往 往需要自行解决与其他第三方应用和系统的集成问题。

这对于技术实力较弱的中小企业客户来 说，是一个巨大的挑战。

例如，一家小型电商企业在使用AWS的云服务器和存储服务时，想要将其电商平台与第三方 的物流配送系统、支付系统进行集成，以实现订单的自动化处理和支付结算。

但由于AWS平 台的封闭性，该企业需要投入大量的人力和时间进行系统对接和调试，成本高昂且过程繁琐。

相比之下，一些竞争对手推出了更加开放和集成化的云计算平台。

这些平台能够方便地与各种 第三方应用和系统进行无缝对接，为客户提供一站式的解决方案。

客户在使用这些平台时，能 够更加便捷地实现业务流程的自动化和数字化转型，大大降低了技术门槛和运营成本。

在这种情况下，许多AWS的客户，尤其是中小企业客户，纷纷选择转向竞争对手的平台。

据 市场研究机构的数据显示，在过去的几年中，AWS在中小企业云计算市场的份额出现了明显 的下滑，部分原因正是其平台的封闭性导致客户体验不佳。

这一案例充分说明了在数字化时 代，企业的平台开放性和服务集成性对于客户留存和业务发展的重要性。

传统企业若不能及时 解决效率困境，提升平台的开放性和服务能力，将在激烈的市场竞争中面临严峻的挑战。

二、智能体平台如何破局？ 定义科普：什么是智能体（Agent）？与Chatbot、RPA的区别 智能体（Agent）是一种能够感知环境、自主决策并执行任务的软件实体。

它以大语言模型为 核心，具备自主感知、决策、执行和学习能力。

与传统的Chatbot和RPA相比，智能体在功 能和能力上实现了质的飞跃。

Chatbot主要侧重于通过对话与用户进行交互，回答用户的问题或提供简单的服务。

早期的 Chatbot如ELIZA，仅仅依靠脚本响应与用户保持对话，功能十分有限。

随着技术的进步，现 代Chatbot融入了自然语言处理（NLP）技术，能够更好地理解和响应用户输入，但本质上仍 然以对话为主要功能。

而智能体不仅能够进行对话，还能根据用户的指令自主规划并执行一系列复杂的任务。

例如， 当用户向智能体提出“分析市场趋势并制定营销策略”时，智能体可以自动完成数据采集、建模 分析、报告生成等全流程工作，并给出可落地的行动建议。

RPA（机器人流程自动化）是通过模拟人工操作实现规则明确、重复性任务的自动化工具。

它基于预设脚本执行固定流程，例如将Excel数据录入系统、批量发送邮件等。

RPA不涉及 决策判断，仅严格遵循既定规则，相当于数字化的“流水线工人”。

而智能体则具备认知决策能 力，能够理解模糊需求并自主规划执行路径。

例如，对于“优化客户服务”这一指令，智能体可 以通过分析客户数据、市场趋势等多方面信息，设计出满意度提升方案。

核心技术拆解：自然语言理解→任务拆解→自主执行→结果优化 智能体的强大功能背后，是一系列先进的核心技术。

首先是自然语言理解（NLU）技术，它使 智能体能够准确理解人类语言的含义。

通过深度学习算法，智能体可以对用户输入的文本进行 语义分析，识别其中的意图、实体和关系。

例如，当用户输入“我想了解一下最近一个月公司 在华东地区的销售情况”时，智能体能够通过自然语言理解技术，准确提取出“最近一个月”“公 司”“华东地区”“销售情况”等关键信息，并理解用户的意图是获取相关销售数据。

在理解用户需求后，智能体利用任务拆解技术将复杂的任务分解为一系列可执行的子任务。

例 如，对于上述获取销售数据的任务，智能体可能会将其拆解为：连接公司的销售数据库、筛选 出华东地区的数据、筛选出最近一个月的数据、对数据进行汇总统计等子任务。

接下来，智能体凭借自主执行能力调用各种工具和资源来完成这些子任务。

它可以调用数据库 查询接口从销售数据库中获取数据，使用数据分析工具对数据进行处理和统计。

在执行过程 中，智能体还能够根据实际情况进行实时调整和决策。

例如，如果在查询数据库时遇到连接问 题，智能体可以尝试重新连接或切换到备用数据库。

完成任务执行后，智能体通过结果优化技术对输出结果进行评估和优化。

它可以利用机器学习 算法对结果进行分析，判断结果是否满足用户需求。

如果结果不理想，智能体可以自动调整执 行策略，重新执行任务或对结果进行进一步处理。

例如，如果生成的销售报告数据不够直观， 智能体可以使用数据可视化工具将数据以图表的形式呈现，以便用户更好地理解。

国产力量：实在智能的“一句话革命” 在智能体领域，国产企业实在智能展现出了强大的创新实力，发起了一场“一句话革命”。

实在智能推出的实在Agent7.0具有突破性的功能。

用户只需用自然语言描述任务，它就能自 动生成执行流程。

以监控竞品数据并生成报告为例，用户只需对实在Agent7.0说“监控主要竞 品在各大电商平台的价格、销量数据，并生成一份对比分析报告”，实在Agent7.0就能迅速理 解用户需求，通过自然语言理解技术提取关键信息。

然后，它利用任务拆解技术将任务分解 为：确定主要竞品名单、连接各大电商平台的数据接口、获取竞品的价格和销量数据、对数据 进行清洗和整理、生成对比分析报告等子任务。

在自主执行阶段，实在Agent7.0调用相应的工具和资源，如电商数据采集工具、数据分析软 件等，完成数据的获取和处理工作。

最后，它通过结果优化技术对生成的报告进行排版和美 化，以清晰、直观的形式呈现给用户。

整个过程无需用户进行复杂的编程或手动操作，极大地 提高了工作效率。

信创适配亮点：兼容40+国产芯片/系统，央企场景稳定运行百万小 时 实在智能的智能体平台在信创适配方面也表现出色。

它能够兼容40多种国产芯片和操作系 统，为国内企业尤其是央企提供了可靠的技术支持。

在央企的复杂业务场景中，实在智能的智 能体平台已经稳定运行了百万小时。

例如，在某央企的财务流程自动化项目中，实在智能的智 能体可以自动完成发票识别、录入、报销审批等一系列工作，大大提高了财务工作的效率和准 确性。

在运行过程中，智能体平台与央企内部的国产办公系统、财务系统等进行了无缝对接， 确保了系统的稳定性和数据的安全性。

这不仅体现了实在智能在技术上的领先性，也为国产智 能体平台在信创领域的发展树立了典范。

三、行业应用全景图 政务/医疗：数据跨部门流通（上海数交所案例） 在政务和医疗领域，数据跨部门流通一直是一个难题。

不同部门之间的数据往往相互独立，格 式不统一，难以实现共享和协同。

然而，智能体平台的出现为解决这一问题提供了新的途径。

以上海数交所为例，通过引入智能体平台，实现了政务数据和医疗数据在不同部门之间的高效 流通。

在政务方面，智能体可以自动采集和整理各个政府部门的数据，如工商、税务、社保等数据。

它利用自然语言理解技术理解不同部门数据的含义和结构，通过任务拆解和自主执行，将这些 数据进行清洗、整合和标准化处理。

然后，智能体根据各部门的业务需求，将整合后的数据精 准地推送给相应的部门。

例如，在企业开办审批流程中，工商部门可以通过智能体平台实时获 取税务部门提供的企业纳税信息，社保部门可以获取工商部门提供的企业注册信息，大大缩短 了审批时间，提高了政务服务效率。

在医疗领域，智能体可以实现医疗机构之间、医疗机构与医保部门之间的数据流通。

例如，患 者在不同医院就诊的病历、检查报告等信息可以通过智能体平台进行共享。

当患者转诊到其他 医院时，接收医院的医生可以通过智能体平台快速获取患者的完整病史，为诊断和治疗提供更 全面的依据。

同时，医保部门也可以通过智能体平台实时获取医疗机构上传的患者医疗费用数 据，进行医保报销审核，提高医保报销的准确性和效率。

金融/制造：实时风险监控、供应链优化 在金融行业，风险监控至关重要。

智能体平台可以实时监控金融市场的动态，对各种风险因素 进行分析和预警。

例如，智能体可以通过自然语言理解技术实时解读财经新闻、政策法规等文 本信息，利用机器学习算法对市场数据进行分析，预测金融市场的波动趋势。

当发现潜在的风 险时，智能体可以自动向金融机构的风险管理部门发出预警，并提供相应的风险应对建议。

同 时，在信贷审批流程中，智能体可以快速审核客户的信用信息、财务状况等数据，提高审批效 率，降低信贷风险。

在制造行业，智能体平台可以实现供应链的优化。

智能体可以实时监控原材料的库存水平、供 应商的交货情况、生产线上的设备运行状态等信息。

当发现原材料库存不足时，智能体可以自 动向供应商发出采购订单，并跟踪订单的执行情况。

在生产过程中，智能体可以根据订单需求 和设备运行状态，合理安排生产计划，优化生产流程，提高生产效率。

例如，当某台生产设备 出现故障时，智能体可以及时调整生产任务，将其分配到其他设备上，确保生产的连续性。

同 时，智能体还可以对供应链中的物流环节进行优化，选择最优的物流配送方案，降低物流成 本。

四、未来趋势：人人可用的AI生产力 低代码化、多设备协同、生态开放化 随着技术的不断发展，智能体平台的未来呈现出三大趋势：低代码化、多设备协同、生态开放 化。

低代码化意味着用户无需具备专业的编程技能，即可通过简单的拖拽、配置等操作，快速搭建 自己的智能体应用。

这将大大降低智能体的使用门槛，使更多的企业和个人能够享受到智能体 带来的便利。

例如，实在智能的智能体平台就提供了低代码开发工具，业务人员可以根据自己 的业务需求，通过可视化界面快速配置智能体的功能和流程，实现业务流程的自动化。

多设备协同方面，未来的智能体将能够在不同的设备之间实现无缝协同工作。

无论是电脑、手 机、平板，还是智能音箱、智能手表等物联网设备，智能体都可以根据用户的需求和设备的特 点，自动适配并提供相应的服务。

例如，用户在上班途中使用手机向智能体下达任务指令，当 用户到达办公室后，智能体可以自动将任务切换到电脑上继续执行，并将执行结果同步到手机 上，方便用户随时查看。

生态开放化是智能体平台发展的重要趋势。

未来的智能体平台将构建一个开放的生态系统，吸 引众多的开发者、企业和合作伙伴参与其中。

开发者可以在平台上开发各种插件、应用和服 务，丰富智能体的功能。

企业和合作伙伴可以将自己的业务系统、数据资源等接入平台，实现 资源共享和协同创新。

例如，腾讯云智能体开发平台就提供了丰富的智能体开发框架和资源 库，支持开发者基于平台快速构建智能体应用，并与腾讯云的其他服务进行集成，为用户提供 更全面的解决方案。

智能体平台作为数字化转型的新引擎，正以其强大的功能和创新的技术，为传统企业破解效率 困境，为各行业带来全新的发展机遇。

随着未来趋势的不断演进，智能体平台有望成为人人可 用的AI生产力工具，推动整个社会的数字化进程迈向新的高度。