8月22日，神州數(shù)碼通明湖云和信創(chuàng)研究院首席AI科學家謝國斌系統(tǒng)闡述了企業(yè)級智能體的落地路徑、技術(shù)架構(gòu)與未來趨勢。
2024-08-29 15:03
AI for Process——神州數(shù)碼智能體實踐之路分享
摘要
8月22日，神州數(shù)碼通明湖云和信創(chuàng)研究院首席AI科學家謝國斌系統(tǒng)闡述了企業(yè)級智能體的落地路徑、技術(shù)架構(gòu)與未來趨勢。
在企業(yè)運營、流程管理與決策系統(tǒng)中，AI智能體已不再是一個遙遠的概念，而是正在實際推動業(yè)務變革的核心力量。如何將大模型技術(shù)與真實業(yè)務場景深度融合？如何讓AI真正理解企業(yè)、服務企業(yè)、甚至重塑企業(yè)？
8月22日，由極客邦科技旗下 InfoQ 中國主辦的 AICon 全球人工智能開發(fā)與應用大會上，神州數(shù)碼通明湖云和信創(chuàng)研究院首席AI科學家謝國斌系統(tǒng)闡述了企業(yè)級智能體的落地路徑、技術(shù)架構(gòu)與未來趨勢。他指出，智能體不僅是一個技術(shù)產(chǎn)品，更是一種推動企業(yè)流程再造與組織變革的驅(qū)動力量。
謝國斌在演講中提到，企業(yè)的本質(zhì)是流程。無論是差旅報銷、財務審核、人才招聘還是產(chǎn)品研發(fā)，企業(yè)的運轉(zhuǎn)都依賴于L1到L7不同顆粒度的流程體系。這些流程不僅是業(yè)務執(zhí)行的路徑，更是商業(yè)模式、技術(shù)范式與管理理念的交匯點。
聚焦企業(yè)數(shù)智化進程中的核心痛點與實際需求，神州數(shù)碼提出“AI for Process”理念，旨在通過AI技術(shù)實現(xiàn)企業(yè)業(yè)務流程的再造和優(yōu)化，推動企業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新與發(fā)展。
為此，神州數(shù)碼攜手德勤中國、中國信息通信研究院，發(fā)布《AI for Process企業(yè)級流程數(shù)智化變革》藍皮書，系統(tǒng)梳理了AI賦能企業(yè)流程的方法論，為行業(yè)客戶提供從戰(zhàn)略到落地的全周期指南，助力企業(yè)突破AI落地瓶頸，實現(xiàn)流程數(shù)智化的價值躍遷。謝國斌預測：“未來三到五年，企業(yè)流程很可能與智能體深度融合，不再是我們今天熟悉的樣子。”
截至目前，神州數(shù)碼已交付的智能體項目，覆蓋制造、醫(yī)藥、能源、金融等多個行業(yè)。其中四個典型案例，勾勒出智能體在企業(yè)內(nèi)部的四種關(guān)鍵角色：
案例1：營銷與銷售培訓智能體，讓4S店銷售員“開口即專業(yè)”
為某汽車制造商構(gòu)建的銷售培訓系統(tǒng)，能夠基于產(chǎn)品文檔生成問答內(nèi)容，模擬實戰(zhàn)場景，進行多維度能力分析和智能評分，顯著提升4S店銷售人員的專業(yè)能力。
案例2：企業(yè)知識管理智能體，破解藥企文檔安全與利用難題
為某藥企搭建的全本地化知識管理中心，支持多格式文檔解析與語義識別，通過RAG等技術(shù)實現(xiàn)安全可控的知識問答與業(yè)務輔助。
案例3：智能招采助手，構(gòu)建市場感知的“AI分析師”
在煙草行業(yè)實現(xiàn)的招采全流程自動化，從文件生成、合規(guī)審查、審批流程到電子蓋章，業(yè)務人員通過低代碼方式即可完成構(gòu)建。
案例4：超級員工平臺，打通HR、財務、項目系統(tǒng)的“全能助手”
在神州數(shù)碼內(nèi)部運行多年的智能體系統(tǒng)，接入OA、財務、招聘等系統(tǒng)，支持自然語言交互，幫助管理者進行人才檢索、績效分析和項目匹配。
神州問學企業(yè)級Agent中臺：五大核心能力支撐智能體落地
這些智能體應用背后，是神州數(shù)碼自主研發(fā)的企業(yè)級Agent中臺——“神州問學”。該平臺具備五大核心能力：
• 知識管理
神州問學作為深度融入企業(yè)知識治理的AI Agent平臺，以“快、全、準”為核心優(yōu)勢，實現(xiàn)高效智能的知識管理。平臺通過大小模型協(xié)同進行多模態(tài)極速處理，支持文檔秒級切片、標簽摘要自動生成，并基于真實對話持續(xù)沉淀知識，實現(xiàn)問答能力的動態(tài)優(yōu)化；同時，全面覆蓋結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與12種主流非結(jié)構(gòu)化格式，打破信息孤島，結(jié)合AI4BI與偽SQL雙引擎提升結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢準確率，顯著降低大模型幻覺，確保知識檢索精準可靠。且平臺支持多源異構(gòu)知識接入、復雜版面解析和自動化標注，集成企微、飛書、釘釘?shù)瘸Ｓ闷脚_。
在易用性與安全性方面，神州問學提供自動與手動結(jié)合的靈活切片、可配置的標簽體系與分析邏輯，支持自然語言交互與可視化操作，讓復雜分析一鍵可達；平臺還構(gòu)建了企業(yè)級安全防線，支持多租戶管理、表/列/行級權(quán)限管控與全鏈路操作溯源，實現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)的分級隔離與全程合規(guī)追溯，在保障知識高效利用的同時，全面守護企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全。
• 流程編排
通過低代碼方式定義業(yè)務流程，支持多步驟、多分支的智能調(diào)度。
• 多智能體通信機制
基于A2A、MCP等標準協(xié)議，實現(xiàn)智能體之間的高效協(xié)同。
• 記憶管理
支持六種記憶類型，增強上下文理解與持續(xù)學習能力。
• 模型后訓練
通過SFT（監(jiān)督微調(diào)）、RLHF（強化學習）與冷啟動迭代，打造高精度、低成本、低幻覺的場景化小模型。
尤為關(guān)鍵的是，神州問學提出了“角色區(qū)隔+小模型集群”的后訓練范式：企業(yè)不同部門甚至不同崗位均可擁有專屬微調(diào)模型，由一個強任務調(diào)度模型進行路由分發(fā)。這種“一個大腦+多個專家”的架構(gòu)，既保證了響應速度，又極大提升了準確率。
“企業(yè)智能體不是用一個模型解決所有問題，”謝國斌強調(diào)，“而是由大量小模型共同支撐具體場景。”每個業(yè)務環(huán)節(jié)都可能對應一個經(jīng)過微調(diào)的輕量化模型，通過中樞系統(tǒng)進行智能路由與調(diào)度。
謝國斌展望了智能體技術(shù)的未來演進方向：
從單智能體到多智能體系統(tǒng)（MAS）
“就像一場會議中70個人如何協(xié)作一樣，多智能體之間也需通信、協(xié)商與決策。”未來智能體將實現(xiàn)從“個體智能”到“群體智能”的跨越。
從工作流驅(qū)動到自然語言交互
智能體將經(jīng)歷三個階段演進：工作流智能體、自主任務智能體，最終實現(xiàn)自然語言交互智能體。
從數(shù)字世界到物理世界融合
智能體將與無人機、人形機器人等具身智能設備深度融合，增強執(zhí)行能力，實現(xiàn)與物理世界的互動。
企業(yè)智能體成熟度：從輔助到自治
《AI for Process企業(yè)級流程數(shù)智化變革》藍皮書中，提出了“智能體五級成熟度模型”：
• L1（輔助階段）：5%工作由智能體完成，當前大多數(shù)企業(yè)狀態(tài)
• L2（人機協(xié)作）：20%工作由智能體完成，先進企業(yè)現(xiàn)狀
• L3（半自動化）：50%工作由智能體完成，人類轉(zhuǎn)向監(jiān)督角色
• L4（高度自動化）：80%工作由智能體完成
• L5（全自動化）：100%工作由智能體完成，人類負責戰(zhàn)略決策
目前大多數(shù)企業(yè)處于L1階段，但正向L2、L3快速演進。
智能體引領企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型新階段
“我們做的不是簡單的技術(shù)嫁接，而是一場圍繞智能體的企業(yè)變革。”謝國斌總結(jié)道。隨著技術(shù)的不斷成熟，智能體正在成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力。神州數(shù)碼通過神州問學企業(yè)級Agent中臺，正在幫助眾多企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務流程的重構(gòu)與價值的重塑。未來已來，智能體正帶領我們進入一個全新的企業(yè)數(shù)字化時代。
