AI Agent 打通企业AI落地的“最后一公里”

多客科技

作者：微信文章


在企业数字化实践中，普遍存在 AI 工具应用与业务价值脱节的现象 —— 多数企业已引入 AI 工具用于报告生成、数据分析等基础场景，但在采购比价、库存核算等核心业务实操环节仍依赖人工，导致 AI 技术潜力难以转化为实际业务价值。这一 “落地断层” 的核心症结，需通过具备自主执行能力的 AI Agent 破解。

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企业 AI 落地的核心瓶颈

基于用友行业调研及企业实践反馈，AI 在企业降本增效、精准运营、风险管控领域的潜力已得到广泛认可，且生成式 AI 已渗透至员工日常工作场景，但仅少数企业实现 AI 向业务实操层的穿透。很多企业面临系统架构陈旧、数据质量不足、人才短缺、组织变革等多重挑战。

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数据质量与治理短板

“无数据不 AI”，数据治理已从成本项转为核心能力，企业既重视又焦虑，在数据清洗、标注、标准化等环节存在技术与管理短板，同时需平衡数据利用与合规，做好数据全生命周期管理（含内部知识治理）。

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系统整合难度高

企业传统系统呈烟囱式架构，存在复杂、扩展性差、开放性弱等问题，导致数据整合难、模型安全性不足；AI 部署适配接口与数据协议的改造成本高，且模型幻觉、算法偏见等技术风险加剧落地不确定性，需建立模型可解释性与验证机制，进一步加大了整合挑战。

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业务流程嵌入难度大

与消费端 AI 的碎片化应用、高容错率不同，企业端 AI 需稳定、可靠、安全，且要与研发、生产、供应链等多业务环节深度融合，场景复杂关联、时效性要求高，需从系统与组织层面变革原有业务流程；传统 IT 系统已成为重要阻碍，企业需结合性价比、实际效果权衡是否升级架构。

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AI 专业人才结构性短缺

AI 人才缺口直接阻碍技术落地，且现有人才与需求不匹配，既懂技术又懂业务的复合型人才稀缺，单纯技术研发难以满足场景化需求，复合型人才成为企业核心需求。

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战略与成本失衡

企业战略与治理能力不足，缺乏清晰 AI 落地路线图，盲目投入易造成资源浪费；AI 项目投资回报率难以预估，导致企业决策谨慎、落地延缓，需在本地算力、云服务与模型轻量化之间权衡，并建立可量化的价值评估体系。

综上，企业需联合服务商制定科学的 AI 落地战略，推动技术与业务的深度融合，方能在市场竞争中实现可持续发展。

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AI Agent 的 “破局三板斧”：

从 “工具” 到 “业务执行者”

AI Agent 并非传统 AI 工具的升级，而是具备 “环境感知、任务规划、资源调用、结果反馈” 能力的智能实体。

用友 BIP 自产品设计之初便将智能能力作为核心支柱，构建了覆盖 IaaS、PaaS、BaaS/SaaS 的多维度企业 AI 产品矩阵（含智能平台 YonAI、企业服务大模型 YonGPT、行业智能体等），为 AI 落地提供全栈式支持。

截至目前，用友 BIP 5 已在财务、人力、供应链等十大领域嵌入 40 余个智能体，通过自然语言交互实现 “系统服务 - 数据 - 知识” 的高效调用，推动业务流程自动化与决策智能化。



那么Agent是怎么解决企业的痛点的呢？

第一：实现业务流程全闭环执行。

这是Agent和传统AI最不一样的地方——它不只会“分析”，还会“执行”。

比如用友BIP的“采购智能体”，可以依据规则，实现询价单自动填写业务规则信息，自动邀请供应商并发布，供应商报价后，支持自动比价定标。 在合同审查场景中，支持自定义审查规则，能直接标出“违约金缺失”等具体风险点，甚至识别嵌套在补充协议中 的隐藏条款。自动生成“风险说明+修改建议”双栏报告，提供条款替换、模板推荐及风控评分，平衡合规与商 业利益。通过AI全流程风险透视、精准条款级审查及智能优化建议，显著提升合同安全性与审查效率。在招标文件生成场景中，智能体通过语义分析自动匹配最优模板，智能填充技术参数与商务条款，并完成逻辑校验与地域 合规适配，将标书编制时间从2天压缩至1小时。

整个过程不用人工插手，从“需求”到“结果”全闭环，彻底解决了“AI只说不做”的问题。

第二：打破 “系统孤岛”，实现跨系统协同。

Agent就像个“连接器”，不用大规模改造企业现有架构，就能让不同系统的数据和功能互通。用友BIP的智能体平台接入了4000多个行业API，覆盖ERP、SCM、CRM这些主流系统。

用友BIP为企业打造的企业AI智能体——智友（YonMate）,更成为员工日常工作的 “超级入口”：它不仅能理解业务指令、自动触发系统功能，还能基于企业知识库提供智能建议，让重复操作自动化、决策支持智能化。这种交互革新让AI技术真正从工具融入企业各项业务，转变为企业的生产力。



     智友，统一智能入口

从技术架构看，大模型+小模型”已经成为当前智能体建设中一个核心趋势，用友BIP企业AI基于这一关键思想， 构建了匹配企业核心业务与管理场景的智能体矩阵。通过大模型提供强大通用智能、推理能力和复杂任务处理能力， 小模型提供高效、低成本、专业化的特定技能执行，并将这些模型进行有机组合和协同工作，最终形成深度嵌入 企业业务流程的智能体矩阵。用友BIP将 AI 深度融入企业 “研供产销服”“人财物客项” 等核心业务与管理场景，解决企业智能交互、知识赋能、风险审核、分析洞察、智能预测、智能决策等管理与运营问题。

第三：低代码 / 零代码构建，破解人才与规模化难题。

企业 AI 落地的核心顾虑之一是 “技术门槛高”，而 AI Agent 的低代码 / 零代码能力可让非技术人员快速上手。

用友BIP智能体构建平台，依托模型矩阵，具备场景感知、上下文记忆、大模型规划、技能执行、 个性化推荐、多模态与多端交互等能力，十分钟就能自主构建一个智能体。

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Agent落地的三大“底层支撑”

AI Agent 的有效运行需依托三大核心基础，缺失任一环节均会影响落地效果：

第一，适配性系统架构。企业需构建支持 AI 与现有业务系统无缝对接的数智底座，实现业务流程、数据资源与智能应用的一体化协同。确保 AI Agent 可灵活调用各系统能力，如同为 Agent 运行搭建 “稳固地基”。

第二，高质量数据与知识支撑。数据是 AI Agent 的 “核心燃料”，低质量数据将直接导致 Agent 执行偏差。用友 BIP 数据平台通过数据清洗、整合、知识图谱构建，形成标准化数据资产，确保 Agent 调用数据的准确性与时效性；同时通过知识治理实现企业内部经验的结构化沉淀，为 Agent 提供专业知识支撑。

第三，“大模型 + 小模型” 协同能力。Agent的“脑子”其实是大模型，而且需要“大模型+小模型”搭配。比如用友的YonGPT大模型，负责理解业务、规划复杂任务；而财务、采购这些垂类小模型，负责在专业领域精准执行。这样既保证了Agent的“聪明度”，又控制了算力成本，性价比才高。

当前 AI Agent 已从试点验证阶段迈向规模化应用，它的意义不仅是打通 AI 落地的 “最后一公里”，更在于推动企业从 “人机协同” 向 “自主业务” 跃迁 ，让 AI 从 “技术工具” 转变为 “业务伙伴”，真正为企业创造可持续的业务价值。

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