AI Agent在跨境供应链的应用现状 - 智能体正成为跨境供应链中辅助决策和资源调优的常态，应用于通关、物流、单证处理等环节[3] - 例如奥格跨境公司的出海问问和鸭梨匠等Bot Agent产品，通过自动抓取舱位数据、动态调整策略，能在几分钟内完成以往高度依赖Excel和邮件的人工调配工作[1][3] - 应用已能解放部分低效工作，在标准化环节替代出口托运委托书数据跨系统重复录入、ERP订单手动输入等高频人工操作[8] 行业转向全链智能化的核心驱动力 - 跨境供应链正从“局部数字化”迈向“全链智能化”，面临三大核心挑战与机遇[3] - 第一是系统性复杂难题，传统数字化方案仅覆盖局部，作业环节冗长、节点关联度高，数据难以跨系统流通，大量操作依赖重复性人工处理[4][5] - 第二是存在大量非标准化语言交流与多模态信息交互，制约业务效率[6] - 第三是在全球化市场红利与成本效率优化驱动下，行业具有高附加值属性并持续吸纳前沿技术，对能深度整合业务流程的AI Agent展现出强烈需求[7] 奥格跨境的战略与商业模式 - 公司核心行动是推出“实战化”Bot Agent产品，将自然语言处理、多模态推理等AI能力与贸易、物流的深度业务流程结合[8] - 护城河在于“前沿AI技术能力”与“跨境供应链实战Know-how”的深度融合，以及与大客户合作沉淀出的系统性AI化改造方法论[8][9] - 采取“行业专家主导、全局规划、模块化开发”的实施路径，以业务链条长、数据孤岛问题突出的头部企业作为切入点[13] - 满足大型跨境企业的全链路AI化改造需开发40～60个智能体，而小企业可能仅需4～6个，通过大客户策略提升综合AI能力并构筑行业壁垒[13] AI Agent的技术价值与行业影响 - Bot Agent为低效体系注入“智能中枢”能力，通过自主思考辅助管理决策，推动业务模式从“人找信息”向“智能体驱动流程”转变[5] - AI Agent不仅从单点环节提升运营效率，更推动产业链整体智能化转型，成为最具规模化落地潜力的领域之一[7] - 奥格跨境的实践标志着行业第一波“全局智能化”浪潮开启，竞争焦点将从“单点任务自动化”升级至“全链路流程重构”与“跨生态协同”[9] 未来发展趋势与挑战 - 未来进化体现在Agent成为连接上下游、动态整合商流、物流、信息流的智能节点，推动向智慧供应链网络演进[9] - 需推动三方面延伸：人机协同进化、破解数据孤岛难题、培育全局智能思维以实现从“工具级应用”到“系统级基础设施”的升级[15] - 行业智能化是条高教育成本、长落地周期的“远路”，极度考验技术企业的战略定力与工程耐心[18] - 通用Agent与垂类Agent是互补协同关系，通用Agent提供基础能力，垂类Agent注入行业知识解决“最后一公里”问题[17]

编辑 | 袁斯来 36氪获悉，百型智能宣布完成数千万人民币Pre-A轮融资，本轮由金沙江创投领投，源数创投等参与投 资。本轮融资资金将用于强化产研投入与市场拓展。 百型智能是国内首家做外贸垂类AI Agent的公司，为中国出海企业提供AI外贸员工服务，其AI外贸员工 是国内首个打通外贸营销工作流，实现全程自动化、且可实现低成本定制交付人类满意工作结果的AI Agent产品，可以解决中国出海企业"获客难、成本高、人力紧"的问题。其核心产品为"AI外贸员 Zoe"、"AI外贸员David"、"AI外贸员Lisa"。 2024年下半年起，OpenAI、Anthropic等巨头推动Agent技术落地，AI Agent从概念讨论发展到应用落 地。Agent在垂直场景（如编程、客服、法律等）商业化发展快速推进，头部企业如Cursor（编程）、 Sierra（客服）ARR突破1亿美元，估值达百亿级。 外贸场景因其场景垂直，且存在不少痛点，海外营销成本、人力成本都非常高，AI Agent在该领域存在 不少机会。 36氪了解到，通过自研的图神经网络推荐算法，打造出全链路自主运行的AI Agent。企业只需输入预算 范围和目标市 ...

AI在电商行业的应用趋势 - AI对购物产生深度影响 电商平台纷纷布局AI 如淘宝加入AI搜索 京东打造"京犀"APP 美团上线"小美"App [2] - 行业AI应用聚焦提升用户活力和黏性 通过AI Agent改善购物体验 已成为既定正确方向 [3] - 当前AI Agent存在局限性 主要基于各自平台生态 缺乏跨平台产品 [4] 值得买科技的AI战略布局 - 公司推出自研消费智能体"张大妈"App定位AI购物管家 通过自然语言交互和多模态识别技术实现商品推荐 比价 一键价保和机票预订等消费场景自动化处理 [2] - "张大妈"App发展历程：2024年主站内推出H5对话产品"小值" 后升级为独立App 5月推出安卓尝鲜版 9月初启动公测 9月下旬完成版本更新 [2][6] - 公司战略延续差异化和跨平台服务能力 在巨头林立的AI战场寻找突破口 [3][4] "张大妈"产品的核心差异化 - 实现跨平台比价和购物功能 满足消费者跨平台比价需求 具备深度任务执行潜能 [4] - 产品脱胎于主站并集成行业洞察 延续公司过往发展特质 [6] - 与华为签订战略合作协议 在华为云 华为终端BG 市场联合营销和海外市场等方面拓展合作 新版本与"航班管家"合作拓展智能出行场景 [8] AI Agent行业发展趋势 - 开源与开放成为AI Agent主流发展方向 Deepseek快速发展得益于开源共享模式 满足用户跨平台 跨行业 跨场景需求 [7] - 电商行业需要类似Deepseek的开源解决方案 "张大妈"被视为电商行业的Deepseek 具备复制其辉煌的潜能 [7][8] - 公司通过引入合作者提升差异化价值 采用开源开放方式发展AI生态 [8] 公司的行业竞争优势 - 基于对行业的深刻理解和积累 始终满足消费者跨平台购物和追求质价比的需求 [4] - 采用跨平台视角满足消费者需求 精准梳理用户需求以增加黏性和促进购买 [5] - 对行业有深刻洞察和用户需求精准把控 这是公司在电商市场找到一席之地的根本原因 [5][9]

平台定位与商业模式 - 全球首个AI Agent交易市场MuleRun于9月16日正式上线，定位为AI领域的淘宝或闲鱼，提供Agent的随租随用和按需付费服务 [5] - 平台作为三方负责流量、交易和持续分红，创作者可将自身技能转化为工作流制成Agent进行变现，例如3D桌面人物创作Agent每次使用费用为50积分（约0.5美元） [5] - 核心目标是成为全球最大的劳动力外包公司，以AI替代人类重复性电脑操作工作，市场天花板极高 [8][13] 运营数据与早期成效 - 平台上线10天内（截至9月25日）注册用户达到21万，申请注册创作者超过4000人，其中500多人通过审核 [6][21] - 典型成功案例为3D桌面人物创作Agent，创作者在3天内获得1200美元收入，验证了平台变现能力 [6][19] - 创作者审核通过率约为40%，平台注重Agent的稳定性和用户体验，通过技术审核确保产品成功率 [24] 创始团队与战略决策 - 创始团队由连续创业者组成，CEO陈宇森为前长亭科技（被阿里收购）创始人，CTO束骏亮和CPO付铖分别在网络安全和元宇宙领域有创业经验 [7][8] - 关键战略决策为“框架中立”，平台不投入自研创作者工具，而是与现有工具公司（如dify、n8n）合作，专注于构建交易和部署链路 [16][17] - 采用“让一部分人先富起来”的飞轮策略，通过真实赚钱案例（如3天赚1200美元）和线下workshop吸引优质创作者入驻 [19] 技术路径与产品理念 - 核心技术路径为80%的SOP（标准作业程序）结合20%的大模型能力，以解决AI幻觉问题并实现高成功率Agent，例如某自动驾驶厂商通过此方式一年生成4000万行代码，替代200人工作量 [8][13] - 产品设计极致降低使用门槛，用户无需配置环境或填写API Key，通过两步操作（如上传照片点击“run”）即可使用Agent，每降低一步门槛可扩大10倍用户群 [20][29] - 正在开发自动化评估系统，利用大模型评价Agent任务完成质量，早期结合人工审核确保平台内容标准 [22] 竞争格局与护城河 - 认为当前竞争核心在于交易功能和低使用门槛，其他平台未成功的主因是未解决创作者赚钱需求和用户操作复杂性 [29][30] - 坚信在离散需求场景下，垂直领域解决方案难以与平台型公司竞争，只要不快速进入AGI阶段，平台生态将形成长期壁垒 [30][32][33] - 短期护城河是平台提供的基础设施价值，长期护城河是用户和创作者规模构建的生态网络 [33] 市场机遇与未来展望 - 平台瞄准的市场是Agent部署和交易平台的空白，这是一个几乎没有上限的市场 [9][10][13] - 当前大模型能力尚无法直接替代80%人类工作，预计时间窗口为2-3年，平台将利用此窗口期积累SOP和优质Agent [11] - 行业未来将经历类似移动互联网“百团大战”的激烈竞争，但团队对赛道有坚定信仰，认为速度是AI时代的决胜关键 [21][27]

行业趋势与市场动态 - AI Agent成为企业提升效率的关键路径 普华永道调研显示79%的受访公司已在某些业务中应用AI Agent 其中66%实现生产力提升 57%实现成本下降 55%加快决策效率 54%提升客户体验 [1] - Agent平台成为互联网巨头竞争焦点 海外LangChain/LangGraph 微软AutoGen Google ADK升级 国内腾讯 华为 百炼在2025年9月集中推出和升级Agent平台 [1] - 低代码Agent平台存在局限性 依赖预定义编排逻辑 仅适合简单问答或流程自动化 难以处理跨系统调用 长链条任务和多轮反思决策 [2] 阿里云百炼平台战略定位 - 平台定位为企业提供AI Agent开发"土壤" 集成模型调用 框架搭建 资源调度 合规运维等全套能力 [4] - 基于完整技术栈构建产业链 顶层通义系列大模型 中间百炼企业级开发平台 底层云计算基础设施 [4] - 平台开发者生态规模显著 过去一年20多万开发者开发超80万个Agent [4] 平台技术架构与能力升级 - 推出ModelStudio-ADK高代码框架 突破预定义编排方式 支持自主决策 多轮反思和循环执行能力 [2][7] - 采用双轨并行开发模式 低代码ADP支持快速原型验证 高代码ADK支持复杂业务深度定制和大规模部署 [4][8] - 集成七大企业级能力矩阵 包括工具调用 记忆存取 动态推理调度 沙箱环境 全链路可观测性 支付通道 [2][5] 模型与组件能力建设 - 持续更新通义千问旗舰模型 Qwen3系列推理性能提升50% 决策成功率达90% [5] - 开放200多款业界模型调用接口 支持Qwen Wan DeepSeek等模型一键接入 [5][9] - 搭建Pay Server支付通道 成为业内首个面向企业级Agent的专业商业化支付解决方案 [5] 实际应用与性能表现 - 网商银行贷款审核应用处理26类凭证和400多种细粒度物体 识别准确率超95% 将3小时人工作业压缩至5分钟内 [12] - 平台模型月调用量过去一年增长15倍 承接千行百业AI应用开发需求 [5] - 开源DeepResearch Agentic-RAG Computer Use等示例项目 支持开发者直接体验和二次开发 [11] 技术演进与行业影响 - Agent技术从实验室试验向企业大规模生产演进 阿里云通过平台+框架+组件系统布局打通全链路 [12] - 高代码框架解决Agent规模化落地难题 保证复杂场景灵活性稳定性 补齐可控性 可观测性和商业化能力 [8][11] - OpenAI预测2025年AI代理将加入劳动力大军并改变公司产出 阿里云全栈AI能力正推动该趋势成为现实 [13]

公司战略与组织调整 - 京东探索研究院升级 创始人刘强东亲自担任院长并在全球招募人工智能科学家 [1] - 京东发布大模型品牌Joy AI升级版及三款用户端App：购物生活助手"京犀"、数字人助手"他她它"、附身智能应用"JoyInside" [1] - 现场演示数字人助手"他她它"完成1694元咖啡订单 展示AI Agent实际应用能力 [1] AI Agent业务应用 - 即时零售领域推出Agent"小七" 解决用户找货难、决策难、售后难痛点 同时整合工单评价舆情骑手数据提升员工效率 [3] - 物流场景部署"智慧员工"方案 实现从单点提效到组织重构转变 使组织架构更扁平透明 [3] - 京东健康构建"专家智能分身"系统 通过数字人技术还原专家语音外形 已上线超千名专家智能体将诊疗效率提升50% [4] 技术生态与产业落地 - 企业级智能体JoyAgent 3.0累计服务AI交互超20亿次 孵化2.3万余个智能体 其中千万级用户规模智能体达10个 百万级超50个 [5] - 每日实时在线开发者突破5000人 总开发者规模超1万人 京东云已于今年7月正式开源JoyAgent智能体 [5] - AI Agent进入产业落地深水区 面临复杂场景适配和人机协同边界界定等挑战 [5][6] 行业发展趋势 - 2025年被行业视为AI Agent元年 互联网大厂展开新一轮AI争夺战 [1][2] - 中国企业级AI Agent市场规模2023-2027年复合增长率预计达120% 2027年市场规模将达655亿元 [6] - IDC预测2028年中国企业级智能体应用市场规模保守估计达270+亿美元 多体协同和系统化部署成为新发展焦点 [6]

公司战略与组织调整 - 京东探索研究院升级 创始人刘强东亲自担任院长并在全球招募人工智能科学家 [2] - 京东发布大模型品牌Joy AI升级及三款用户端App：购物生活助手"京犀"、数字人助手"他她它"和附身智能应用"JoyInside" [2] AI Agent产品布局 - 京东AI Agent在即时零售领域推出"小七"智能体 解决用户找货难、决策难、售后难痛点及提升员工操作效率 [5][6] - 物流场景部署"智慧员工"方案 实现从单点提效到组织架构扁平化透明化转变 [6] - 京东健康推出"AI京医"系统 通过超千名专家智能体将诊疗效率提升50% [7] 企业级应用成果 - 京东企业级智能体JoyAgent 3.0累计服务AI交互超20亿次 孵化2.3万余个智能体 [8] - 其中千万级用户规模智能体达10个 百万级超50个 每日实时在线开发者突破5000人 [8] - 京东云已于今年7月正式开源JoyAgent智能体 [8] 行业市场前景 - 2023至2027年中国企业级AI Agent市场规模复合增长率预计达120% 2027年市场规模将达655亿元 [9] - IDC预测2028年中国企业级智能体应用市场规模保守估计达270亿美元以上 [9] - 智能体市场发展焦点从单一功能突破转向多体协同和系统化部署 [9] 技术演进阶段 - AI Agent从demo阶段进入产业落地深水区 面临复杂场景适配和人机协同边界界定等挑战 [8] - 具备任务拆解、规划执行、记忆与协作等综合能力的智能体成为主流 [9]

公司战略与研发投入 - 公司研发投入占收入比重约12% 其中研发费用50%以上投入AI领域[1] - AI技术投入是长期战略 公司对AI领域技术投入非常笃定[1] 产品表现与用户数据 - 新一代消费智能体"张大妈"App单个用户每天平均启动次数和人均会话轮次均超行业平均水平[1] - 产品公测期间未进行大面积拉新和投放宣传[1] 核心服务场景 - 主要聚焦电商购物和本地生活及智慧出行两大场景[1] - 符合用户对消费类Agent的核心预期[1] 竞争壁垒优势 - 具备准确识别用户消费意图并跨平台满足需求的能力 基于跨平台历史数据积累[1] - 拥有深度任务执行潜力 需要与产业链上下游共建 在消费领域具有先发优势和行业理解knowhow[2] 商业模式规划 - 未来可能采用订阅制商业模式 当前技术探索已契合用户使用体验预期[2] - 合作规模预计呈现倍数级别增长 C端应用场景拓展将加速推进[2] 生态合作战略 - 积极推进AI生态开放战略 与产业链上下游合作伙伴共建AI时代消费新生态[1] - 以票务出行场景为例 通过接入核心合作伙伴扩展预订、出行前后服务等关键环节能力[1] 出海战略布局 - 出海是长期明确趋势 出海战略非简单复制产品功能[2] - 将国内已验证成功的核心模式系统化输出至海外市场 并基于当地消费环境进行适配[2]

AI Agent行业发展趋势 - AI Agent总目标市场约3.61万亿元 未来将加速向核心场景渗透[1] - C端最快落地搜索和编程场景 互联网大厂推出生活服务型AI产品如美团"小美"和支付宝智能助理[1] - B端聚焦法律金融等垂直领域 大中企业是主力客户 金融场景率先落地应用[1] 奇富科技AI技术成果 - 自主研发行业首个赋能信贷核心业务的"奇富信贷超级智能体" 已在信贷风控 授信审批 合规管理等核心场景应用[1] - 研发团队规模超过千人 其中数百人专注人工智能与金融应用结合 累计研发投入近百亿元[3] - 申请专利961件 拥有软件著作权80余项 在国际顶级学术会议发表多篇论文[3] 公司经营业绩表现 - 2025年第二季度实现收入52.16亿元 同比增长25.4% 环比增长11.2%[4] - 净利润17.34亿元 同比增长25.6% 保持稳定增长势头[4] 企业荣誉与行业地位 - 入选2025上海企业100强 上海服务业企业100强 上海民营企业100强及上海新兴产业企业100强四大榜单[2] - 作为金融科技领域上海本土代表企业 综合实力获认可[2][3] - 完善的风控体系和合规管理有助于在行业出清过程中占据更多市场份额[4]

过去，找人是一门玄学：无论是要找投资人、找行业专家，还是要找一位契合的 KOL，传统方法都仰赖人脉引荐、行业微信群，或是在 LinkedIn 里大浪 淘沙。 找到人，再搭上话，这是敲开合作的大门的第一步，往往也是最困难的一步。 Lessie 的定位简单直接：People Search AI Agent。一句话描述它的能力：帮你从互联网与数据库里快速找到任何人，并自动化完成初步联络。 创始人、投资人、KOL、潜在客户、行业专家、合作伙伴……只要你能用自然语言描述需求，Lessie 就能迅速在全球范围内挖掘到合适的人选。 实际体验之后，我发现"人找人"的需求，AI 虽然可以显著提高效率，但短期还得靠人来介入校验，没那么容易被 AI 取代。 AI LinkedIn？ 与传统的 SaaS 网站或单一数据库不同，Lessie 的目标并不是做一个更快的搜索引擎，而是把"找人"做成一条闭环的服务：识别需求（Identify）、汇总多 源数据（Source）、智能筛选（Review）、建立初步联络（Connect）。这四步，构成了 Lessie 的基本逻辑。 Lessie 的找人流程分了 4 步走｜图片来源：Lessie 但 ...