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5大企业级智能体的刚需落地应用场景

发布日期：2025-05-21 17:21:16 浏览次数： 1636 作者：九歌AI大模型

做智能体最难的事情，并不是如何怎么学会做智能体，工具的学习往往是简单的，如何找到智能体真正有用的应用场景和业务需求才是核心能力。我们目前在各大智能体开发平台上的智能体，说实话，更多是玩具的属性。

在AI大模型领域，企业端正在探索的方向主要有：

1.企业的知识管理与数据治理	老生常谈的方向
2.垂域模型打造	利用企业私有的数据、知识、通用大模型，训练极速的垂域模型
3.智能体构建	业务驱动的，能够部分解放员工的智能体
4.智能体多元协同	基于MCP、A2A协议、物联网等，打造超级智能体

其中基于垂直行业或岗位的相关智能体构建，只属于精通此业务的人。通用智能体，我觉得是个伪命题，在5年内不会有突破，欢迎大厂早日打我脸。垂域方向的智能体倒是有点希望，比如专门解决大数据处理和可视化分析的智能体。

最近看了整整一天某头部财务企业的AI产品发布会，正好借这个机会，捋一下企业级的智能体刚需应用场景，希望能打开大家的思路和灵感，也准备当做《人人都会做智能体》科普公开课的内容。

Agent是什么,简单中等复杂商用的智能体又是什么?" data-itemshowtype="0" linktype="text" data-linktype="2">【人人都会做智能体】Agent是什么,简单中等复杂商用的智能体又是什么?

智能体（Agent）的 3种表现类型：聊天助手、工作流与对话流

刚需1：重复低级的工作流程

在AI大模型没有爆发前，这个方向的场景就已经被探索很多年了，比如大家所熟知的RPA、自动化脚本，以及借助专门训练过的神经网络，来解决企业在财务报销、合同审计、文档归结、智能招聘等工作场景中产生的大量的重复的工作内容。

这个方向的工作场景特点可以总结为6个字：重复、低级、量大

就以大家熟悉的人力资源招聘为例，从企业职位发布、简历筛选评价等场景就可以总结出以下智能体开发场景。

场景	智能体	简介
职位发布	JD生成Agent	根据企业信息和要求，自动生成完整的职位招聘需求详情
简历筛选	简历筛选Agent	根据企业用人需求，从多维度对候选人简历进行评分，生成评价报告
面试辅助	面试辅助Agent	根据候选人信息，自动生成面试问题，总结面试过程，输出评估建议

刚需2：基于数据的分析与决策

从企业的实际落地来看，数据决策类智能体是容易上手的方向，包含经营分析、业绩预测、报表生成、数据整合、趋势分析、风险预警等。这个更像是传统的商业数据分析的主要事情。

这个方向的工作场景可以总结为这几个关键字：定量分析、变量有限、数据准确、业务明确。

首先为什么是定量分析而不是定性分析，因为定量分析是最能直观感受智能体效果的，数字是不会骗人的。而定性分析的智能体，产生的结果，一般AI味很重，大模型的幻觉明显。

数据准确和业务明确要求智能体的工作流一定是清晰明确的，只有清晰明确的路径才能保证每次智能体输出的结果的稳定性，降低错误成本和技术债。从这方面看，从管理会计这门课程去出发，反而容易找到很多智能体的应用场景。

数据决策类智能体，离不开数据的准确处理和分析，但是大模型并不擅长，而且企业的生产用语是非常专业和私有的，通用大模型也不一定能准确理解提示词中的生产用语，智能体开发中，用户意图的识别反而成了一件难事。

但是我相信短则半年，长则一年，擅长千万行级别的数据分析开源垂域大模型ChatBI即将问世，效果和震撼度不亚于在Vibe Coding领域的Claude 3.7。

下面是一些容易想到的，场景相对具体的数据决策类智能体。

场景	智能体	简介
经营分析	销售数据对比Agent	对比各时间段的销售数据，分析销售额变化趋势，快速定位异常时间段或增长点。
业绩预测	单品销售预测Agent	基于历史单品销售数据，预测未来某个单品的销量，帮助制定库存计划和促销策略。
报表生成	部门月度报表生成Agent	自动生成某个部门的月度财务或绩效报表，供部门负责人审阅和决策。
数据整合	客户信息整合Agent	整合来自不同渠道的客户信息，形成统一的客户资料档案，支持客户跟进或营销活动。
趋势分析	产品偏好趋势分析Agent	分析客户对产品的购买偏好，识别热门产品和冷门产品，帮助调整产品线和营销策略。
风险预警	库存风险预警Agent	针对库存数据，识别可能的缺货或积压风险，提前发出预警，避免损失。

刚需3：客户洞察与营销

这个方向其实就是CRM方向的场景，主要方向包括客户画像、消费习惯分析、需求预通、营销策略生成、订单智能录入等。这个方向，就是我们提到的定性分析，在当前的技术阶段，是个比较难做出效果的。

这个方向的工作场景，主要特点都是围绕客户展开。

不管是客户画像、消费习惯、需求预测，其实是10年前的大数据技术主要解决的事情。想要得到有价值的客户画像、消费习惯，必须要有海量的数据和算法，这是中小企业都不具备的。

对于中小企业来说，最有使用价值的是产品客服助手、潜在客户获取和产品营销方向。以下是我们能想到的一些智能体应用场景。

场景	智能体	简介
产品客服助手	智能问答客服Agent	自动解答客户关于产品常见问题，提供实时咨询服务，减少人工客服负担。
产品客服助手	售后问题诊断Agent	收集客户对产品的问题描述，自动分析并判断问题类型，提供对应的解决方案或保修建议。
潜在客户获取	客户线索挖掘Agent	从企业现有数据中挖掘潜在客户，标记高价值客户，支持销售团队跟进。
产品营销	营销文案生成Agent	根据产品特点及目标客户群体，快速生成个性化的营销文案，提高营销活动的效率和效果。
产品营销	优惠活动推荐Agent	根据客户历史消费数据，推荐最可能吸引客户的促销优惠活动，提升活动转化率。
产品营销	邮件/短信营销Agent	基于客户分组和偏好，自动生成邮件或短信内容，精准触达目标用户，提高营销活动的到达率和转化率。

刚需4：财务风险与合规

这个方向的智能体在企业中，也是绝对刚需中的刚需，主要包括财务风险与合规、费用合规审核、凭证检直、成本还源、账务处理、资金风险检测等等。这些智能体其实可以应用到企业会计、审计、法务、投资等多个岗位，是一个非常大的市场。

这类智能体的特点是和钱直接相关，虽然市场大，但是对智能体的要求也非常高。以下是我们能想到的一些智能体应用场景。

场景	智能体	简介
财务风险与合规	财务风险预警Agent	监控企业财务数据，识别潜在的财务风险（如资金链断裂、现金流不足等），并提供预警和应对建议。
费用合规审核	费用报销合规审核Agent	对员工报销单据进行自动审核，识别不合规条目并标记问题原因，减少人工审核成本。
凭证检直	凭证合法性校验Agent	自动校验财务凭证的合法性和真实性，防范虚假凭证或重复凭证的风险，确保账务数据准确性。
成本还原	成本追溯分析Agent	分析企业产品或服务的成本构成，追溯各成本环节来源，帮助企业优化成本结构和定价策略。
账务处理	智能账务处理Agent	自动完成日常账务处理（如分类账录入、对账、结账），提升财务部门工作效率，避免人工错误。
资金风险检测	资金流动性监控Agent	监控企业资金流动情况，识别异常资金流动或潜在的流动性风险，确保资金链安全稳定。

刚需5：生产与供应链优化

这个方向的智能体，不同的企业需求是不一样的，虽然是刚需，但是个性化确非常强，只有定制才能满足企业的需求。

生产与供应链优化主要包含智能排产、设备故障预测、工艺参数优化、供应链调度、物料管理、库存管理等。这类智能体的特点就是个性化、与业务强关联！

我们能想到的具体智能体场景主要有下面这些，不过颗粒度还是比较粗，实际开发的话，还需要进一步细化。

场景	智能体	简介
智能排产	生产排产优化Agent	根据订单需求和生产能力，动态优化生产排产计划，提高生产效率和产能利用率。
设备故障预测	设备健康监控Agent	基于设备运行数据，预测设备故障发生的可能性，减少计划外停机时间和维护成本。
工艺参数优化	工艺参数优化Agent	分析生产过程中的工艺参数，优化关键工艺环节，降低能耗和提升产品质量。
供应链调度	智能供应链调度Agent	基于订单需求和供应链资源，优化供应链调度，降低物流和供应成本，提升交付效率。
物料管理	物料需求预测Agent	根据生产计划和历史数据，预测物料需求，避免原料短缺或积压。
库存管理	智能库存优化Agent	动态监控库存状态，优化库存结构，降低库存持有成本和物料浪费。

总结

总体而言，企业级的智能体开发，需要对接企业现有的ERP、MES（制造执行系统）或WMS（仓储管理系统）等，确保数据流畅整合，而且也需要根据企业的行业特点（如电子制造、汽车、医药等），提供定制化的智能体功能模块，每个智能体的优化目标（如降低能耗、提高设备利用率、减少库存）需要与企业业务目标清晰绑定，确保投入产出比最高。