2025 爱分析·AI Agent 实践报告

报告编委 特别鸣谢（按拼音排序） 目录 1.报告综述...............................................................62.企业运营智能...........................................................83.消费者交互创新........................................................344.城市治理升级..........................................................465.结语..................................................................56关于爱分析...............................................................58产品服务.................................................................59法律声明.................................................................60 报告综述 1.报告综述 Agent技术正以智能业务引擎之姿，重塑企业运营、消费者交互与公共治理的范式。其核心价值在于将大模型的认知能力转化为可执行、可闭环的业务动作，推动智能化落地从辅助工具升级为动力引擎。 Agent核心能力源于其“感知-决策-行动-优化”的自主循环架构。它以大语言模型为大脑，通过RAG融合实时与结构化数据，借助智能体编排和外部工具调用，从而在复杂环境中实现目标驱动的自主行动。与传统自动化工具相比，Agent本质差异在于具备动态规划与持续学习能力，可应对不确定性并完成长链条任务。例如，Agent可以主动优化供应链排产或个性化生成全域营销方案，而非仅执行预设流程。 2025年，多数企业已经开始落地Agent应用。这些应用表明，Agent已从效率提升工具演变为业务重构的关键力量。在供应链领域，它实现需求预测与库存调拨的实时联动；金融业依托其完成合规审查与风险预警的自动化闭环；智能座舱等交互场景则通过多模态融合实现自然意图理解。Agent更深层次的影响在于推动数据民主化与决策去中心化，基层员工可借助自然语言指令直接调用数据分析能力，城市治理模型能基于多智能体协同实现突发事件的自主调度与响应。 本报告以Agent驱动业务闭环为逻辑主线，通过企业运营智能、消费者交互创新、城市治理升级三大场景深度解构落地路径。后续章节将基于真实案例，揭示Agent如何通过嵌入工作流核心环节破解数据孤岛、响应滞后及知识沉淀难题。未来，Agent不仅是技术工具，更是生态协同的引擎，其价值在于持续重构业务，推动组织向高效、智能与韧性演进。 企业运营智能 2.企业运营智能 Agent的变革之力正深入企业运营的毛细血管，企业运营智能成为Agent落地的首片试验田。这并非偶然，企业运营过程中既有数据孤岛的切肤之痛，也有降本增效的迫切渴望。本章节，我们将深入探讨Agent如何在这场效率革命中，将割裂的数据转化为可感知、可优化的智能决策与行动。 在企业内部，Agent技术正通过整合内外部多源数据与优化动态决策机制，深刻变革运营模式。它有效解决了长期存在的数据孤岛、响应滞后及知识沉淀难题，推动企业运营全链路向智能化升级。其核心价值主要体现在四部分，实现数据无缝整合、依托模型的智能决策优化、促进知识的沉淀与复用，以及达成全链路效率的全面提升。最终，企业实现运营成本显著降低、业务持续稳定增长。 第一，在数据整合方面，Agent技术能够打破传统烟囱式的系统壁垒，实现内外部实时信源的无缝融合。它通过集成企业内部系统与外部环境数据，构建统一的全景视图，为决策提供全面支撑。 以某全球消费电子制造企业为例，该企业面临供应链数据分散在多个独立系统（ERP、WMS、TMS）以及外部供应商门户、物流跟踪平台中的挑战。通过部署供应链Agent，企业成功构建了端到端的供应链可视化平台。 该Agent系统首先通过API网关整合了企业内部的生产计划、库存数据和订单信息，同时接入了外部供应商的实时产能数据、物流公司的在途运输信息，以及公开的港口拥堵、天气预警等宏观环境数据。在数据融合层面，Agent利用知识图谱技术建立了统一的供应链数据模型，将来自300多家核心供应商、50多家物流服务商的异构数据进行标准化处理和数据关联。 这一数据整合实践带来了显著的业务价值。当某个零部件出现供应延迟风险时，Agent能够自动识别受影响的生产订单，并基于替代供应商库存、替代物料清单和物流路线等多维度数据，在30分钟内生成最优应对方案。例如，在一次东南亚台风事件中，系统提前预警了供应风险，并自动执行了供应商切换和物流路线调整指令，避免了数千万美元的潜在损失。 该案例的成功实施表明，Agent技术在企业运营智能中的数据整合能力不仅限于内部系统打通，更重要的是能够将外部环境因素纳入决策体系，形成真正的全景式运营监控。这种能力帮助企业在日益复杂的全球供应链环境中保持竞争优势，实现更精准的风险预警和更敏捷的响应机制。 案例1:Agent驱动供应链革新，拓尔思助力央企供应商管理范式重构 某能源类大型央企，常年位于世界500强前列。该央企拥有煤炭、电力、化工、运输等全产业链业务，业务遍布全国31个省区市以及10多个国家和地区。在央国企深入AI应用的背景下，该央企传统静态管理模式已难以支撑高价值采购需求。本案例系统性解构Agent从需求分析到落地实践的过程，为央国企采购智能化转型提供案例参考。 01.央企 供应商生 命周期管 理困局 该央企在供应商生命周期管理过程中面临系统性挑战。随着采购规模扩大及供应链复杂度提升，传统以人工审核、静态数据为主的管理模式难以支撑高价值、严标准的采购需求。特别是，供应商资质造假、绩效评估缺失、关联方监管盲区等问题频发，不仅导致采购效率低下，更可能引发工程延期或生产安全事故。这些挑战共同指向供应商生命周期管理流程中的动态性与精细化不足。 供应商生命周期管理分为准入、管理、退出三个环节，企业在每个环节都面临困局。 准入环节，存在两大核心痛点。首先是资质核验失准，央企对供应商的注册资本、行业认证等硬性资质依赖人工核验，但伪造证书、业绩造假等现象屡禁不止。其次是数据支撑薄弱，准入评审依赖的数据多为静态信息，比如营业执照扫描件等，缺乏司法涉诉等外部动态信息支撑。例如，某央企曾因供应商隐瞒重大债务纠纷，导致设备供应中断。两个痛点叠加，使高风险供应商流入概率上升。 供应商在库管理面临三重困局。第一，动态监管失效。供应商入库后缺乏持续跟踪机制，信息更新滞后于实际经营变化，形成"只进不出"的管理僵局。第二，关联方管控缺位，招标人、评审专家与外协单位的关联关系难以穿透，存在围标串标隐患。第三，绩效评估失真。传统SRM系统数据分析能力薄弱，无法实时捕捉质量缺陷、服务响应等关键指标。比如，若未及时发现供应商产能萎缩，将导致项目周期大幅延误。 在供应商淘汰退出环节，企业面临经验断层问题。当供应商因重大失信被清退时，企业缺乏系统性复盘能力。实际的供应商退出原因、风险特征等知识分散于各部门报告中，未沉淀为企业知识资产。例如，供应商虽然在企业集团层面被淘汰，但却依然在子公司中标，导致合作再现履约风险。这也暴露了退出环节与准入、管理环节的闭环断裂。 上述诸多问题的本质是供应商动态的、多维度的画像体系缺失。这也导致央企的三个能力薄弱。首先是实时预警能力弱，工商变更、司法执行等风险信号滞后。其次是关联分析能力弱，供应商与专家、外协单位的利益链难以识别。最后是知识沉淀能力弱，历史案例经验无法反哺准入策略。这使央企在供应链风险管控中始终处于被动响应状态。 02.拓尔 思助力央 企打造供 应商全息 大脑 面对供应商全生命周期管理的系统性挑战，央企最终选择拓尔思作为智能化转型伙伴，核心在于其Agent产品能直击供应商画像缺失痛点。相较于传统方案，拓尔思通过多源数据融合、实时风险拦截、知识沉淀复用与智能决策引擎等多种能力，为央企打造了真正的供应商全息大脑。拓尔思Agent最大的优势，在于打通内外部数据壁垒。其Agent平台可无缝集成央企内部的采购、供应商系统数据，并动态接入外部工商、司法、舆情等权威信源。例如在准入环节，系统自动关联供应商的行政处罚等隐性风险点，从源头降低供应链隐患。 针对管理环节的动态监控缺失，拓尔思拥有实时预警优势。比如，Agent可以实时监控供应商司法被执行等信号，预警响应速度缩短至分钟级。或者，当供应商出现断供风险时，即时提醒企业履约风险。 此外，拓尔思还具备知识沉淀复用的差异化优势。通过RAG，Agent将供应商退出案例、纠纷处理方案等碎片知识入库，形成可复用的风险知识。 最后，区别于传统SRM系统的固定规则引擎，拓尔思Agent具备智能决策优势。Agent可根据招标项目的特性，在海量供应商中进行精准匹配与排序。 03.供应 商全生命 周期管理Agent实践 拓尔思落地实施Agent项目过程中，深度结合该央企供应商全生命周期管理的核心诉求。通过驻场调研团队深入沟通与业务诊断，梳理出业务流程中的多项关键痛点。同时，将拓尔思自身在AI、大数据等领域的技术优势，嵌入其构建的Agent解决方案，将技术与业务进行深度融合。技术实现上，拓尔思依托自研的拓天大模型和Agent平台为央企构建了供应商管理Agent。为保证回答的准确性，采用RAG增强机制，将国标招标法规、行业黑名单、工商司法舆情等内外部知识库向量化，有效规避大模型幻觉问题。为更好的与既有采购系统拉通，拓尔思通过MCP协议实现多系统指令协同，动态调度其他系统业务接口，精准分发工作任务。 为了让业务人员更加深入的参与Agent构建，拓尔思通过可视化流程引擎，使业务人员能拖拽生成资格审查、评标等工作流。同时，不同工作流Agent之间可以形成协同机制，以完成复杂的端到端流程。比如，数据Agent、风险评估Agent、报告Agent、决策建议Agent可以协同完成供应商动态风险监测工作。 实施过程中最突出的难点是数据孤岛突破与数据安全。该央企的供应商数据分散在多套独立系统中，且涉及敏感信息。拓尔思联合客户共同制定数据使用与共享制度与流程。通过ETL工具、数据接口等方式抽取信息，实现不同系统之间的数据整合与同步。同时，采用加密技术、访问控制与数据脱敏等手段，保证数据隐私。 为应对央企特有的知识沉淀与智能决策需求，方案还部署了智能辅助招标Agent。通过分析历史招标文件等非结构化文档，帮助业务人员筛选并推荐优质供应商。 04.Agent驱动招投标效率提升 项目实施后，该央企的供应商生命周期实现重大突破。通过Agent，央企构建了全景式供应商风险雷达。依托工商等外部数据源的实时监测，系统在投标阶段实时预警风险，风险响应速度从被动处置转向事前预警。同时，日常的供应商绩效考核，通过Agent实现高效自动化。Agent自行评估供应商表现，并实施对应的奖惩，提升了供应商管理的时效性。 通过智能辅助招标Agent，业务人员遴选优质供应商的寻源效率也得到大幅提升。面对供应商，Agent也可以提供AI助手智能解答问题，提升了供应商的满意度。 项目成功首先归因于，拓尔思的深度需求理解能力。针对该央企深入的调研结果，量身定制解决方案。其次是，良好的沟通协作带来高效的项目管理。通过建立定期沟通机制与及时汇报，拓尔思与央企相关部门密切配合，识别项目中的潜在风险，并合力解决。 本项目的成功实践证明，Agent在供应商全生命周期管理中巨大的价值。不仅使央企招投标效率提升，更沉淀了可复用的供应链知识资产。这种Agent落地路径，为央国企采购智能化树立了可扩展的实施范