瓴羊发布AgentOne，务实比“快”更重要

企业级Agent应用现状：理性探索与技术临界点的到来

行业态势：从观望到务实

2023年作为Agent技术应用的”元年”已过半程，企业级市场的反应呈现出鲜明的理性特征。与消费级市场追逐概念的热潮不同，大型企业在Agent技术的落地决策上普遍持审慎态度。企业决策者更关注实际效能而非技术噱头，这使得该领域避免了盲目跟风的现象。

标杆案例：千寻位置的成功实践

时空智能科技企业千寻位置近期发布了重要进展：其首款数字员工经过严格考核后获得正式”工牌”。该公司自今年3月与阿里旗下企服公司瓴羊合作开发智能客服Agent以来，持续进行系统化评估。核心评估指标包括：

• 问题回答准确率达80%
• 回答完备率达50%

这一成绩意味着半数客服咨询已可实现全自动化处理，无需人工介入。在落地过程中，企业获得了包括快速学习能力提升、客服效能倍增、人效释放等多重效益。基于当前成效，千寻位置计划到2025年与瓴羊合作孵化8个以上AI员工岗位，进一步扩展应用场景。

技术转化：从通用能力到行业解决方案

大模型技术虽然展现出强大潜力，但其企业级应用面临场景适配的挑战。企业级Agent的价值正体现为打破这一转化壁垒，它使得过去难以落底的数字化愿景获得了可行的技术路径。
阿里云智能集团瓴羊副总裁林永钦指出，Agent技术存在明显的成本效益临界点：当算力成本达到特定阈值时，将产生显著的杠杆效应，激发企业的投资意愿。但其前提是需要持续的技术优化与应用场景深耕。

未来展望：坚持长期主义的价值

尽管企业级Agent的应用之路充满挑战，先行者已经验证了技术商业化的可行性。行业的共识正在形成：在技术临界点到来前的坚持与判断，将成为取得突破的关键。这表明数字员工技术不仅完成了从”可用”到”实用”的转变，更正在向”好用”的目标稳步迈进。

企业级Agent，为什么难？

企业级Agent应用推广面临的深层挑战与应对策略

企业级Agent面临的最大障碍，并非技术本身的实施难度，而在于如何改变企业传统的信息化管理模式，促使其从“被动接受”转向“主动拥抱”新型智能体技术。

ToB服务市场的付费逻辑本质未变

无论是传统的SaaS解决方案，还是当下热门的Agent技术，企业在评估是否引入新技术时依然遵循相同的价值原则：

• 必须深度嵌入企业的核心决策与运营流程
• 技术门槛低并不等于可以轻率应用
• 可验证的商业价值才是付费决策的关键

推广难点的根源分析与启示

技术供应商需要深刻理解：企业数字化建设的严肃性决定了新技术不能仅凭”尝鲜”心理就获得采纳。只有当Agent能够解决企业运营中的实质性痛点，并在安全性、合规性、可靠性等方面完全满足企业级要求时，才能真正打开ToB市场。

企业级AI智能体服务的深度探索：瓴羊Agent的战略与实践

企业级AI应用的务实路径

阿里云智能集团瓴羊副总裁林永钦指出，企业客户在接纳新兴技术时更为理性和审慎。面对AI技术的革新，企业的关注点聚焦于三个核心维度：价值变现能力、综合实施成本以及系统安全稳定性。这三个因素的交互影响，往往成为企业部署AI智能体（Agent）的主要顾虑。他强调，企业引入Agent的核心诉求并非追逐技术风口，而是追求可量化、可持续的运营效率提升。
基于此，瓴羊认为企业级Agent的竞争力不仅依赖于技术先进性，更取决于对行业场景的精准把握。2023年7月至今，瓴羊分三批次发布了覆盖客服、数据分析、营销等高需求场景的Agent产品，并通过实际案例验证了其商业价值。在近期云栖大会上，瓴羊进一步推出企业级AI智能体服务平台AgentOne，将单点AI能力升级为体系化平台服务。

后发先至的战略选择

作为阿里系数智化企业服务的重要成员，瓴羊的Agent产品入局时间虽晚于通用型AI厂商，但凭借对垂直场景的深刻洞察实现了差异化突围。林永钦透露，自2023年末起，瓴羊即在客服、营销等具体业务领域开展模型验证，通过持续迭代构建底层平台。直至2024年下半年，随着市场认知度提升和客户需求集中爆发，瓴羊基于前期与标杆客户的共创成果，正式推出规模化产品。
“ToB市场的竞争逻辑不是抢先布局，而是能否实现真正的场景渗透。”林永钦表示，瓴羊在产品研发阶段着重解决企业私域数据治理问题，从源头规避安全风险，这种”慢决策快执行”的策略使其在落地阶段更具优势。

企业级Agent的三大挑战

相较于消费级应用，企业级AI智能体的实施面临更复杂的结构性难题：

• 业务链条碎片化

企业场景普遍存在流程割裂、标准化程度低的特点。以客服场景为例，完整服务链条涉及咨询、交易、售后等多个断点，若Agent无法与既有系统深度集成，则难以实现闭环价值。

• 数据治理高成本

Agent的效能高度依赖数据质量，但企业内数据普遍存在分散、异构等问题。前期需要投入大量资源进行数据清洗与标准化，这对许多企业构成实质性门槛。

• 安全稳定性要求

业务场景对系统可靠性近乎苛求。实际应用中，响应延迟、判断偏差等技术瑕疵可能直接导致经营风险，这使得企业对新技术的采纳更为谨慎。

平台化方案的破局之道

针对上述痛点，瓴羊AgentOne平台提供了全生命周期管理能力，涵盖智能体开发、测试、优化到部署的全流程。通过与企业现有系统无缝对接，该平台可显著缩短实施周期，降低试错成本。林永钦将企业级AI应用比喻为”治病”——只有解决根本性效率瓶颈，才能释放企业的系统性潜能。这种务实的产品哲学，正是瓴羊在激烈竞争中建立差异化的关键所在。

“实诚”的Agent，长什么样？

瓴羊企业级Agent解决方案的竞争力解析

当前市场上众多Agent服务商面临同质化技术与落地难题，而阿里旗下瓴羊却展现出显著差异化优势。其核心突破在于实现了技术与商业价值的深度耦合，而非停留于技术先行、场景滞后的传统困局。

竞争壁垒的三重构建

• 行业知识沉淀

瓴羊深度融合垂直领域Know-how，确保解决方案直击行业痛点，非单纯技术堆砌。

• 生态协同优势

依托阿里经济体的全链路数据资产与商业场景矩阵，形成竞品难以企及的真实场景验证环境。

• 产品工程能力

通过标准化产品封装将复杂AI能力转化为可规模化部署的模块，显著降低企业应用门槛。

企业级Agent的成功范式

据阿里云智能集团瓴羊CEO朋新宇阐释，有效构建企业级智能体需遵循“黄金三角”模型：

• 大模型作为基础认知引擎
• 高质量数据保障决策可靠性
• 强场景绑定确保价值转化

这一方法论既避免了纯技术驱动的空转风险，又规避了场景碎片化的实施陷阱，体现了瓴羊技术商业化的成熟思考。目前该模式已在零售、金融等多领域验证其可复制性与实效性。

瓴羊CEO朋新宇：数据智能赋能企业AI转型的关键路径

数据质量：AI应用的基础前提

阿里云智能集团瓴羊CEO朋新宇在2025云栖大会上强调：”企业拥有数据并不等于拥有高质量数据。正如积木若无设计图纸，难以构建出任何有效建筑，高质量数据的核心特征在于其结构化与逻辑性。”这一见解揭示了智能系统建设的基础前提——优质的底层数据。
瓴羊团队源自阿里数据中台，在企业数据智能领域积累了深厚的技术积淀。该公司首席专家林永钦指出：”通过AI技术赋能，企业中原先被视为价值有限的’死数据’正获得全新生命，实现量化评估甚至商业变现。”值得注意的是，跨平台经营企业正迫切需求统一的数据处理标准，以使AI系统能更高效地”理解”数据语言。

场景深度：企业级Agent的价值支点

瓴羊区别于从生产力工具转型的AI厂商，其核心竞争力体现在两个维度：

• 务实的技术定位：专注解决”有数据可依、有效果可依”的实际业务需求
• 场景理解能力：为数据智能应用寻找具体的业务切入点

以复星旅文为例，这家旅游文化集团面临着服务链条长、需求个性化、触点分散的运营痛点。通过整合通义千问大模型与瓴羊AgentOne平台，该公司构建了全场景AI度假智能体AI G.O，实现24小时即时响应（延迟低于1.5秒），将标准工作交由Agent处理，使人工专注于高价值服务。
瓴羊AgentOne平台的突出优势在于：

• 支持企业自主构建个性化AI工作流
• 快速响应业务变化需求
• 强化差异化竞争优势

复星旅文基于该平台打造的专属IP形象AI智能体，仅用90天即完成从开发到上线的全过程，在保证系统稳定性的同时，显著提升了客户体验与全域复购率。

复杂场景：Agent的差异化能力验证

牧原肉食的案例充分展示了企业级Agent在超复杂业务环境中的独特价值。这家横跨22个省份的行业巨头面临：

• 每周近百场管理会议
• 千人规模同步参会
• 上百页数据分析报告需求
• 数十人分析师团队超负荷运转

瓴羊开发的”超级数据分析师”智能小Q通过算法化企业经营框架与专家经验，建立”报告Agent+问数Agent”双引擎架构，将报告生成时间从数日压缩至30分钟，并确保完全符合企业特有的管理逻辑。
应用成效包括：

• 销售管理效率提升80%
• 无效会议减少50%
• 90%业务场景实现自助查询
• 构建数字化决策闭环

战略定位：从共性需求切入的AI赋能路径

瓴羊的战略聚焦不在于争夺单领域标杆客户，而是通过验证具有行业普适性的可落地需求，持续优化垂直场景解决方案。其AgentOne平台正成为企业AI应用的优选入口，通过降低技术复杂度，加速智能转型进程。
正如朋新宇所言：”数据密集型与人力密集型场景，正是人类与AI协同进化的最佳试验场。”这一判断源于瓴羊从众多企业客户复杂业务链中提炼的价值共性，为企业级Agent的发展指明了实践方向。

让AI会思考，还差什么？

瓴羊的核心竞争力：阿里生态协同赋能企业智能化转型

阿里生态构建瓴羊独特优势

瓴羊作为阿里云生态体系中的重要组成部分，其核心价值之一来源于与阿里生态的深度协同。阿里云作为全栈AI服务提供商，其面向企业客户的解决方案并非孤立存在，而是能够与生态内其他产品实现无缝集成，形成端到端的闭环解决方案。这种生态整合显著降低了企业部署单一智能化产品的复杂度。
在阿里巴巴庞大的业务版图中，积累了丰富的数据资源与应用场景，这为瓴羊产品能力的验证与完善提供了得天独厚的实践环境。瓴羊与店小蜜的合作便是一个典型案例——通过提炼店小蜜在电商售前、售中和售后阶段的垂直场景能力，打包成整体解决方案，使客户能够充分利用阿里云的算力基础设施。这种能力融合已成功应用于海信等企业客户的服务中。

生态协同破解数据孤岛难题

瓴羊与天猫新品创新中心(TMIC)的合作进一步体现了生态优势。依托淘天平台长期积累的服饰趋势数据及通用大模型能力，结合瓴羊AgentOne平台的技术实力，双方共同推出了新品创新Agent，助力服饰品牌准确把握流行趋势，实现快速设计、生产和上架。这种合作模式不仅解决了企业面临的数据孤岛问题，更通过生态的开放性与整合性，为瓴羊AgentOne平台构建了难以复制的竞争优势。

智能客服场景展现技术演进

以智能客服场景为例，看似简单的退款环节实则涉及企业端数十个判断节点与应对方案。传统客服模式不仅自动化程度低，且给人工客服带来巨大情绪压力。小模型时代的智能客服仅能基于预设问题生成固定应答，泛化能力有限。而大模型技术带来的“举一反三”能力与工具组合应用，为业务场景的全局自动化提供了可能。

企业级Agent的三阶段演进路径

瓴羊将企业级Agent的发展划分为三个层级：

• 思考层：结合大模型能力与知识库的智能问答
• 执行层：能够规划并调用工具闭环完成任务
• 进化层：具备自我学习与迭代能力

目前大多数企业级Agent处于第二阶段，核心挑战在于选择最适合的应用领域以最大化AI价值。随着技术演进，采用智能Agent的先锋企业有望进化为“超级公司”——AI将深度重构其生产方式和组织结构，使企业竞争从单一产品或部门的比拼，升级为人机协同与生态效率的全面较量。
瓴羊正致力于成为连接企业各环节的“神经系统”，推动企业像有机体一样与用户互动。这一愿景的实现，不仅依赖于自身技术实力，更得益于与阿里生态的深度融合所产生的协同效应。