過去近三十年（1995年至今），軟件工程蓬勃發(fā)展，造就了Web、App等常見數(shù)字形態(tài)。如今，大模型引發(fā)的AI應(yīng)用浪潮，如MCP、Agent的出現(xiàn)、探索和嘗試，與軟件工程早期頗為相似?；ヂ?lián)網(wǎng)上的顯性知識已融入大模型，AI應(yīng)用的關(guān)鍵在于提取人類的“經(jīng)驗值”。Agent作為全新架構(gòu)，旨在替代人操作現(xiàn)有軟件（如wps、oa系統(tǒng)、財務(wù)系統(tǒng)）來推進知識型任務(wù)或處理重復(fù)瑣碎工作。如何將人的經(jīng)驗知識、規(guī)則和判斷轉(zhuǎn)化為AI可執(zhí)行的形式并轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，是企業(yè)關(guān)注和解決的核心痛點。

分享嘉賓：廣州廣交數(shù)科信息產(chǎn)業(yè)有限公司副總經(jīng)理、AI負責(zé)人常振廷

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今天分享的高價值場景案例是央國企及政府機構(gòu)中常見的“AI收文員”場景。收文員每天需處理約80 - 100份文件，我們將人工辦文經(jīng)驗（如判斷牽頭部門、牽頭領(lǐng)導(dǎo)、擬辦意見等）轉(zhuǎn)化為AI可執(zhí)行的規(guī)則和形式。目前，AI收文員執(zhí)行準確率接近100%，并能與OA關(guān)聯(lián)自動填報。由此可見，AI原生能力釋放生產(chǎn)力的關(guān)鍵在于讓Agent代理原本由人操作工具完成的工作，而高層次的價值創(chuàng)造工作仍由人主導(dǎo)，這是基于前期落地案例和研究得出的核心認知。

廣交數(shù)科原本從事交通信息化，去年開始涉足AI領(lǐng)域，現(xiàn)有研發(fā)人員600多人。在AI起步階段做了四件事：一是提出央國企AI轉(zhuǎn)型和行動指南；二是開展企業(yè)AI應(yīng)用建設(shè)，構(gòu)建“AI應(yīng)用工程”技術(shù)體系，涵蓋場景識別、高效建模、智能體生產(chǎn)級調(diào)優(yōu)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)；三是成功舉辦全國首批AI員工批量“持證上崗”發(fā)布會；四是持續(xù)探索AI原生能力和解決方案，確定哪些人工操作工作可被AI有效接管。

接下來分析企業(yè)的AI轉(zhuǎn)型方法與行動指南。

AI能在企業(yè)落地的原因，總結(jié)出兩個核心邏輯：一是語言/文字處理的天然契合，語言和文字是人類交流和傳承的核心載體，也是大模型擅長處理的對象；二是持續(xù)優(yōu)化管道的確立，創(chuàng)建一個智能體就建立了一條可觀察、維護和改進的管道，通過業(yè)務(wù)、技術(shù)和AI工程師的持續(xù)迭代，能提升效率并替代部分人工操作?；诖?，AI在企業(yè)落地是可行的。

企業(yè)AI轉(zhuǎn)型的核心議題包括：AI落地效果和實際效益如何？如何選擇模型開發(fā)工具鏈？怎樣讓AI文化在企業(yè)內(nèi)部扎根？目前，多數(shù)企業(yè)處于AI或智能體的試點和探索階段，今年下半年會有成熟的Agent應(yīng)用和解決方案推出。當(dāng)前的智能體主要是智能協(xié)作類Agent系統(tǒng)，用于代替人操作軟件工具，未來各領(lǐng)域可能出現(xiàn)成熟的、開箱即用的智能協(xié)作Agent。

讓AI文化在企業(yè)內(nèi)部落地，可分三層推進。第一層考慮原生開發(fā)還是購買現(xiàn)有工具鏈；第二層構(gòu)建企業(yè)知識大腦，整合不同顆粒度的知識引擎，如聯(lián)網(wǎng)搜索、內(nèi)容庫、知識庫、文檔庫、規(guī)則庫、數(shù)據(jù)庫和專家系統(tǒng)；第三層是“數(shù)字員工”與AI工作臺，輸入人的規(guī)則后，“數(shù)字員工”執(zhí)行高度重復(fù)任務(wù)，眾多“數(shù)字員工”構(gòu)成統(tǒng)一的AI工作臺，提升工時效率和企業(yè)競爭力。

企業(yè)做好AI落地要求較高。首先，近兩年AI知識體系龐大，AI應(yīng)用工程作為新興領(lǐng)域，與傳統(tǒng)軟件工程差異大，工作推進需先統(tǒng)一認知。其次，AI應(yīng)用工程能力很關(guān)鍵，要具備場景識別、智能體高效建模及實現(xiàn)能力，當(dāng)前很多案例未真正實現(xiàn)“經(jīng)驗知識AI化”的原生價值。再者，AI管理變革能力是AI落地的重要過程，企業(yè)對AI認知不同，高管認知深度、員工分工協(xié)作機制設(shè)計和全景覆蓋打造都需逐步推進。另外，AI應(yīng)用落地效果受多因素影響，智能體落地要打通模型層、智能體層、工具層、私有知識數(shù)據(jù)層、應(yīng)用場景層，業(yè)務(wù)專家、IT工程師、AI工程師的知識體系也需融合，任何環(huán)節(jié)出錯都會影響效果，這也是部分AI應(yīng)用未達預(yù)期的原因。

圍繞企業(yè)價值鏈構(gòu)建AI應(yīng)用，可先選擇高價值場景試點，各部門優(yōu)先選一個場景實踐，讓團隊體驗AI能力。成功后進行智能體實現(xiàn)和運營迭代，再擴展至全景覆蓋和統(tǒng)一界面集成，最后推進硅基與碳基員工的協(xié)同管理。例如開篇的AI收文員，執(zhí)行水平達人工收文的99%，只需人工最后確認。目前，AI收文員達到“執(zhí)行者”水平，部分智能體處于“共創(chuàng)者”“學(xué)習(xí)者”“建議者”水平，因大模型結(jié)果需人工確認，部分場景存在幻覺現(xiàn)象。

廣州公交集團的創(chuàng)新案例：去年6月印發(fā)AI +三年行動方案，10月啟動AI智能體比賽，今年3月26日舉辦首批AI員工發(fā)布會，發(fā)布10個AI員工。這些AI員工覆蓋企業(yè)管理和生產(chǎn)各領(lǐng)域，包括黨務(wù)黨建（“智HUI黨務(wù)”）、法務(wù)（“如影法務(wù)”）、旅游客服（“如約旅伴”）等。

總結(jié)與展望：AI應(yīng)用能力是持續(xù)提升的過程，企業(yè)推進AI落地，要先做整體規(guī)劃，識別高價值場景，明確要構(gòu)建的智能體和數(shù)據(jù)準備。然后選擇試點，落地使用AI，在過程中提升對AI的認知和AI文化的覆蓋效果。借鑒成功案例，構(gòu)建AI應(yīng)用工程能力，實現(xiàn)與AI的共生發(fā)展。

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