行业趋势 - AI行业从技术炫技转向落地实效 智能体逐渐取代大模型成为产业应用领域热词 [2] - 2025年AI行业呈现理性回调 企业更关注AI在审标书、发票报销、生产线等实际场景的应用能力 [2] - 智能体需具备四大核心器官 OCR作为眼睛 RPA作为双手 大模型作为大脑 知识库作为记忆 [2] 技术架构 - 智能体模块需紧密协同 例如处理财务邮件时需依次完成IPA打开邮件 OCR读取附件 大模型生成意见 知识库判断合规性 IPA发送邮件等步骤 [3] - 达观数据采用模块化可插拔设计 兼容MCP协议 企业可快速组装定制化智能体系统 降低部署门槛和试错成本 [3] - 智能体像乐高积木可灵活组装 直接投入工作流 不再是AI实验室玩具 [4] 知识驱动 - 智能体运行依赖知识而非参数和算力 数据需提炼为结构化知识才能成为有效燃料 [5][6] - 达观数据通过语义抽取 知识图谱构建 规则建模等方式将客户行业经验沉淀为机器可理解的认知结构 [7] - 在财务法务能源招采制造等行业 智能体已能完成会计审计采购等技术工程师的部分脑力劳动 [8] 部署方案 - 针对中小企业推出智能体一体机方案 预装OCR RPA 知识库等组件 即插即用 [12][13] - 为大型央企国企提供私有化部署方案 支持国产GPU适配 确保数据安全与供应链稳定 [15][16][17] - 出海场景中智能体实现多语言材料生成 阿拉伯语PPT制作时间从两周缩短至半天 [19][20] 商业模式 - 从SaaS转向Service as the Software 企业按任务量和交付结果付费而非软件授权 [22] - 未来企业采购的是数字员工服务而非工具 例如财务共享场景中智能体直接完成报销审核等工作 [23] 行业标准 - 深度智能体需满足三大标准 跨步骤串联任务 理解业务流程与行业规范 具备高准确率与强可控性 [24] - 区分浅层智能体与深度智能体 后者能分解任务做出专业判断甚至承担专家工作 [25] - 未来智能体将成为组织结构中的数字员工基础单元而非简单加班助手 [26]