AI Agent從通才走向?qū)２拧?/p>

作者｜云凡

編輯｜栗子

AI Agent正迎來(lái)它的“祛魅”時(shí)刻：市場(chǎng)的關(guān)注焦點(diǎn)，從“模型有多大”轉(zhuǎn)向“業(yè)務(wù)有多懂”。

當(dāng)行業(yè)發(fā)現(xiàn)，僅靠一個(gè)參數(shù)龐大的通用大模型無(wú)法有效解決業(yè)務(wù)中的難題時(shí)，最初的喧囂開始沉淀，真正的競(jìng)賽拉開帷幕。

甲子光年智庫(kù)分析，隨著企業(yè)依賴度的加深，AIAgent的角色已超越輔助工具，進(jìn)階為能夠獨(dú)立執(zhí)行任務(wù)的“數(shù)字員工”。這一根本轉(zhuǎn)變，正重塑人機(jī)協(xié)作的邊界與模式。

也正因?yàn)槿绱�，AI Agent究竟能為企業(yè)帶來(lái)多少效率的實(shí)質(zhì)提升，能否在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中真正落地，成為衡量Agent的關(guān)鍵指標(biāo)。

圖片來(lái)源：甲子光年智庫(kù)《中國(guó)AI Agent行業(yè)研究報(bào)告（二）》

通用型Agent致力于成為多任務(wù)處理平臺(tái)，通過(guò)工具協(xié)同在數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁(yè)、金融等領(lǐng)域展現(xiàn)優(yōu)勢(shì)，更偏向研究型定位。然而在to B領(lǐng)域，則需要深度垂直才能創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值。

以營(yíng)銷場(chǎng)景為例，只有深度融入業(yè)務(wù)流程、數(shù)據(jù)鏈路和具體情境，才能形成價(jià)值閉環(huán)。比如眾安信科的AI外呼助理Agent，提供從觸發(fā)方式、話術(shù)合成到用戶旅程的一站式觸達(dá)解決方案，并自動(dòng)生成跟進(jìn)任務(wù)。這種與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的高度融合，是通用型Agent難以實(shí)現(xiàn)的。

本質(zhì)上，這是一場(chǎng)讓AI從錦上添花的工具，蛻變?yōu)轵?qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)核心引擎的深刻實(shí)踐。

1.從模型狂歡到場(chǎng)景求真：AI Agent的“祛魅”之旅

回顧AI Agent從去年至今的行業(yè)演變，一條清晰的演變軌跡浮現(xiàn)出來(lái)：行業(yè)經(jīng)歷了一場(chǎng)從技術(shù)迷戀到價(jià)值追尋的“祛魅”過(guò)程，正在告別對(duì)模型能力的盲目樂(lè)觀，步入更加務(wù)實(shí)的落地探索階段。

這場(chǎng)“祛魅”之旅，首先是對(duì)“單點(diǎn)任務(wù)即智能”認(rèn)知的破除。

去年，當(dāng)行業(yè)還沉浸在“AI能做什么”的想象中時(shí)，那些能夠完成文檔生成、圖片解析、語(yǔ)音合成等單一任務(wù)的產(chǎn)品就被冠以Agent（智能體）之名。

然而，隨著實(shí)踐的深入，行業(yè)很快發(fā)現(xiàn)，這類功能雖然展示效果令人驚艷，但難以承擔(dān)企業(yè)核心業(yè)務(wù)的重任。也就是說(shuō)，它們表面上生成內(nèi)容流暢自然，但仔細(xì)看會(huì)有很多事實(shí)幻覺(jué)與邏輯缺陷，就好像精美的外殼下缺乏堅(jiān)實(shí)的骨架。

更深層次的“祛魅”，發(fā)生在對(duì)AIAgent角色定位的重新認(rèn)知上。

盡管早期大家常將AI Agent暢想為無(wú)所不能的“超級(jí)員工”，但唯有實(shí)踐出真知，在現(xiàn)實(shí)層面，企業(yè)級(jí)應(yīng)用場(chǎng)景作為關(guān)鍵的試驗(yàn)場(chǎng)，對(duì)Agent的可靠性提出了苛刻的要求。

在企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)銷、供應(yīng)鏈管理等業(yè)務(wù)流程中，AI Agent必須實(shí)現(xiàn)零失誤，任何細(xì)微的差錯(cuò)都可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，造成實(shí)際損失。

這種理想與現(xiàn)實(shí)的落差，促使行業(yè)從追逐技術(shù)興奮感轉(zhuǎn)向追尋商業(yè)價(jià)值感。

行業(yè)的探討不再滿足于回答“AI Agent是什么”，而是開始深入追問(wèn)：AI Agent究竟能在企業(yè)的核心業(yè)務(wù)中扮演怎樣的角色？創(chuàng)造怎樣的價(jià)值？

在「甲子光年」看來(lái)，推動(dòng)這場(chǎng)“祛魅”的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折，來(lái)自于兩個(gè)方向的合力。

一方面，以DeepSeek為代表的大模型實(shí)現(xiàn)破圈，激發(fā)了各行各業(yè)將AI與業(yè)務(wù)結(jié)合的熱情。

但另一方面，當(dāng)AI Agent真正走入B端業(yè)務(wù)深處，行業(yè)也迅速?gòu)募夹g(shù)好奇中冷靜下來(lái)。

企業(yè)發(fā)現(xiàn)，那些擅長(zhǎng)單點(diǎn)任務(wù)、演示效果亮眼的AI工具，一旦放到真實(shí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，往往顯得脆弱而孤立。行業(yè)開始提出核心需求：真正的智能體不應(yīng)只是完成單點(diǎn)任務(wù)的工具，而應(yīng)該像一個(gè)懂業(yè)務(wù)、能協(xié)作、會(huì)做復(fù)雜判斷的伙伴。

這就意味著，做一個(gè)真正能打的企業(yè)級(jí)AI Agent，遠(yuǎn)不止調(diào)用一個(gè)大模型接口那么簡(jiǎn)單。關(guān)鍵是怎么把AI那種“什么都會(huì)一點(diǎn)”的通才能力，變成能解決具體業(yè)務(wù)問(wèn)題的專才。

這感覺(jué)就像，你要把一個(gè)天賦不錯(cuò)的大學(xué)生，培養(yǎng)成某個(gè)領(lǐng)域的專家——得給他注入幾種關(guān)鍵養(yǎng)分：對(duì)業(yè)務(wù)的深刻理解，知道痛點(diǎn)在哪、流程怎么跑；扎實(shí)的專業(yè)知識(shí)，讓他有判斷的依據(jù)；還要有靠譜的系統(tǒng)能力，保證他在復(fù)雜環(huán)境里穩(wěn)定工作。

在這個(gè)過(guò)程中，B端客戶面臨的核心痛點(diǎn)也浮出水面。

多數(shù)企業(yè)開始意識(shí)到，自身獨(dú)有的業(yè)務(wù)知識(shí)，是AI Agent能否創(chuàng)造價(jià)值的決定性因素，但問(wèn)題來(lái)了，這些經(jīng)驗(yàn)往往藏在老員工的腦子里，是一種“只可意會(huì)”的感覺(jué)，是依賴具體情境的判斷，是模糊但重要的決策邏輯……這些東西，要怎么系統(tǒng)地提煉出來(lái)，變成AI Agent能理解、能運(yùn)用的知識(shí)？

這道橫亙?cè)凇澳：臉I(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)”與“清晰的計(jì)算邏輯”之間的鴻溝，成了當(dāng)前階段企業(yè)級(jí)Agent市場(chǎng)最普遍也最棘手的挑戰(zhàn)。

不過(guò)，換個(gè)角度看，它也因此定義了確定性的市場(chǎng)機(jī)遇——誰(shuí)能夠率先填平這道橫亙?cè)诩夹g(shù)與業(yè)務(wù)需求之間的這道鴻溝，幫助企業(yè)將散落的業(yè)務(wù)智慧“編碼”為AI可理解、可運(yùn)用的能力，誰(shuí)就能在未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)制高點(diǎn)。

2.價(jià)值歸真：鍛造“咨詢級(jí)理解”的超級(jí)智能體

「甲子光年」注意到，2023年，當(dāng)一眾科技公司開啟“百模大戰(zhàn)”，選擇押注通用大模型研發(fā)時(shí)，眾安信科就做了這樣一個(gè)關(guān)鍵的戰(zhàn)略選擇：避開與科技巨頭在通用大模型領(lǐng)域的正面競(jìng)爭(zhēng)，轉(zhuǎn)而深耕企業(yè)級(jí)場(chǎng)景的實(shí)際痛點(diǎn)。

這一定位在今天的Agent應(yīng)用落地階段仍然具有前瞻性。

通過(guò)將技術(shù)與企業(yè)流程深度融合，眾安信科構(gòu)建了一個(gè)獨(dú)特的“業(yè)務(wù)-知識(shí)-模型”閉環(huán)體系。這種閉環(huán)的優(yōu)勢(shì)在于，它需要持續(xù)積累領(lǐng)域知識(shí)、優(yōu)化決策流程，這使得通用大模型廠商難以在短期內(nèi)復(fù)制。這也是我們常說(shuō)的“知識(shí)工程”。

可以確定的是，“知識(shí)工程”并不是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)整理，而是一次徹底的業(yè)務(wù)知識(shí)重構(gòu)。

具體來(lái)說(shuō)，眾安信科的知識(shí)工程主要包括以下環(huán)節(jié)：先是從多源頭知識(shí)萃取，到利用模型進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與蒸餾生成高質(zhì)量知識(shí)；再?gòu)闹R(shí)庫(kù)完成高精度檢索排序，將結(jié)果返回業(yè)務(wù)端；最后通過(guò)對(duì)返回知識(shí)的效果評(píng)估，根據(jù)業(yè)務(wù)反饋更新知識(shí)庫(kù)。

這一套知識(shí)工程的深層價(jià)值在于，它將眾安在多年業(yè)務(wù)實(shí)踐以及服務(wù)客戶的一線經(jīng)驗(yàn)中積累的多場(chǎng)景、全鏈路業(yè)務(wù)資產(chǎn)，系統(tǒng)性地轉(zhuǎn)化為了“AI可解析、可進(jìn)化、可運(yùn)營(yíng)的知識(shí)閉環(huán)”。

每經(jīng)歷一個(gè)新的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，每伴隨一次業(yè)務(wù)的自然發(fā)展，其知識(shí)積累就深厚一層，超級(jí)智能體也就變得更加智慧。

在推動(dòng)Agent快速應(yīng)用的過(guò)程中，眾安信科的理念務(wù)實(shí)而落地。

眾安信科董事長(zhǎng)王敏表示，“AI正在驅(qū)動(dòng)一場(chǎng)深遠(yuǎn)的行業(yè)結(jié)構(gòu)性變革。我們認(rèn)為，商業(yè)價(jià)值的核心不再局限于軟件工具本身，而是越來(lái)越多地體現(xiàn)在通過(guò)AI直接交付業(yè)務(wù)成果。未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)，是擁有‘行業(yè)大腦’的智能體之間效率與精準(zhǔn)度的競(jìng)爭(zhēng)�！�

理念下沉到場(chǎng)景中，「甲子光年」觀察到，眾安信科的AI超級(jí)助理系列Agent正在嵌入到企業(yè)經(jīng)營(yíng)的前中后全鏈路，將傳統(tǒng)人力“外包”給AI智能，為企業(yè)提供批量化、標(biāo)準(zhǔn)化的超級(jí)個(gè)體，來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值的規(guī)�；a(chǎn)出。

在營(yíng)銷場(chǎng)景，眾安信科的AI私域運(yùn)營(yíng)助理和智能推薦官等Agent，為保險(xiǎn)公司、銀行和零售品牌方構(gòu)建兩大核心能力：一是對(duì)客戶進(jìn)行全生命周期的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，二是精準(zhǔn)推薦產(chǎn)品，從而實(shí)現(xiàn)高效轉(zhuǎn)化與業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。而在理賠核保環(huán)節(jié)，眾安信科的AI理賠助理則專注于提升效率，力求實(shí)現(xiàn)“秒級(jí)結(jié)案”的極致體驗(yàn)。

也就是說(shuō)，眾安信科為每個(gè)Agent都設(shè)定了明確的業(yè)務(wù)指標(biāo)，并圍繞這些指標(biāo)持續(xù)迭代，確保企業(yè)能夠真切感受到Agent對(duì)業(yè)務(wù)的理解。

就拿眾安信科AI外呼助理Agent來(lái)說(shuō)，眾安信科打造的是一個(gè)覆蓋全鏈路的解決方案。

除了核心的語(yǔ)音識(shí)別與合成技術(shù)，眾安信科還整合了通信線路資源，并在持續(xù)運(yùn)營(yíng)中積累了三大核心資產(chǎn)：不斷豐富的用戶意圖庫(kù)、由優(yōu)秀客服對(duì)話沉淀而來(lái)的話術(shù)庫(kù)，以及多樣化的音色庫(kù)。

在實(shí)際通話過(guò)程中，系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的身份特征自動(dòng)匹配最合適的話術(shù)和音色，并實(shí)時(shí)捕捉用戶意圖，動(dòng)態(tài)調(diào)整對(duì)話策略。這種“開箱即用”的模式，極大地降低了企業(yè)的啟動(dòng)門檻，實(shí)際效果也超過(guò)單一、孤立的語(yǔ)音工具。

AI外呼助理不僅能夠進(jìn)行流暢的多輪對(duì)話，還能準(zhǔn)確理解上下文關(guān)聯(lián)，甚至捕捉對(duì)話中的“弦外之音”。也就是說(shuō)，眾安信科AI外呼助理展現(xiàn)出的理解與交互能力，已經(jīng)從機(jī)械的“對(duì)話”升華為具備業(yè)務(wù)洞察的“溝通”。

一組數(shù)據(jù)證明了AI外呼助理對(duì)企業(yè)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)：系統(tǒng)僅需3天就能完成話術(shù)與音色的精準(zhǔn)調(diào)優(yōu)并快速投入實(shí)戰(zhàn)，憑借高達(dá)98%的意圖識(shí)別準(zhǔn)確率與覆蓋400多個(gè)全場(chǎng)景的意圖庫(kù)，它能夠精準(zhǔn)把握每一次對(duì)話脈絡(luò)；最終，在營(yíng)銷場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化率提升10%以上，在催收?qǐng)鼍爸谐晒⑦�款率提升15%。

與此同時(shí)，眾安信科還提出了“咨詢級(jí)理解”的概念：設(shè)身處地為客戶著想，為客戶提供一攬子AI系統(tǒng)化解決方案，做好長(zhǎng)期陪跑準(zhǔn)備，而不是追求短期項(xiàng)目的快速交付。

以北京一財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)公司合作為例，眾安信科提供的是從戰(zhàn)略到落地的全鏈路AI體系建設(shè)服務(wù)，涵蓋頂層AI規(guī)劃、底層模型選型與路由策略、精細(xì)化算力優(yōu)化，到中層AI中臺(tái)的搭建，最終在上層落地賦能一線業(yè)務(wù)的智能體應(yīng)用。

這是一個(gè)典型的長(zhǎng)周期、系統(tǒng)性工程。

在此過(guò)程中，端到端的技術(shù)交付只是第一步，更關(guān)鍵的價(jià)值在于：通過(guò)長(zhǎng)期的業(yè)務(wù)調(diào)研與實(shí)戰(zhàn)磨合，眾安信科如同一位內(nèi)部的“觀察者”，持續(xù)為企業(yè)輸出具有咨詢水準(zhǔn)的洞見(jiàn)與策略，最終目的是將體系化建設(shè)與運(yùn)營(yíng)AI的能力，徹底內(nèi)化于客戶的組織之中。

另一個(gè)上海財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)公司的項(xiàng)目則更聚焦代理人賦能場(chǎng)景。

在該合作中，眾安信科為代理人量身打造了集成了AI語(yǔ)音能力的智能助理。該助理對(duì)內(nèi)可作為“語(yǔ)音協(xié)作者”，通過(guò)自然對(duì)話幫助代理人處理信息查詢、日程規(guī)劃等工作；對(duì)外則作為“語(yǔ)音觸達(dá)端”，以專業(yè)的語(yǔ)音話術(shù)直接聯(lián)系用戶，完成初步溝通。所有技術(shù)建設(shè)都緊密圍繞一個(gè)核心：通過(guò)提升代理人與用戶的連接效率，最終轉(zhuǎn)化為保費(fèi)收入的實(shí)質(zhì)性增長(zhǎng)。

從產(chǎn)業(yè)視角看，眾安信科的實(shí)踐提供了一個(gè)有價(jià)值的樣本：在企業(yè)級(jí)AI市場(chǎng)，對(duì)業(yè)務(wù)本質(zhì)的深刻理解可能比模型參數(shù)規(guī)模更具決定性。

當(dāng)大模型的光環(huán)逐漸褪去，AI Agent的“祛魅”時(shí)刻，正是其價(jià)值“歸真”的起點(diǎn)。

眾安信科提出的“長(zhǎng)期陪跑”理念，也反映了企業(yè)級(jí)AI市場(chǎng)的本質(zhì)需求：人工智能技術(shù)的價(jià)值最終必須通過(guò)業(yè)務(wù)成果來(lái)體現(xiàn)。在這個(gè)過(guò)程中，既需要技術(shù)的前瞻性，又需要對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的深刻理解，還需要工程化實(shí)施的耐心。

在這場(chǎng)關(guān)于AI Agent的馬拉松中，真正的贏家并非那些起跑最快、聲音最響的玩家，而是那些能夠沉入業(yè)務(wù)深水區(qū)、理解行業(yè)細(xì)微脈動(dòng)、并具備強(qiáng)大工程化能力的長(zhǎng)期主義者。

這也預(yù)示著，未來(lái)企業(yè)級(jí)AI市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)格局可能會(huì)更加多元化，不同的參與者將在各自擅長(zhǎng)的領(lǐng)域構(gòu)建獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

3.升維戰(zhàn)略：從單點(diǎn)工具到協(xié)同生態(tài)的護(hù)城河

當(dāng)然，眾安信科作為一家新興的AI企業(yè)，也受到過(guò)質(zhì)疑。

在與一家銀行交流時(shí)，對(duì)方IT負(fù)責(zé)人開門見(jiàn)山：“現(xiàn)在各家AI中臺(tái)的功能看起來(lái)都差不多，你們的知識(shí)庫(kù)設(shè)計(jì)有什么特別之處？為什么要把思考鏈作為核心？配置靈活性真的那么重要嗎？”

這些直指核心的問(wèn)題，揭示了當(dāng)前企業(yè)級(jí)AI市場(chǎng)面臨的同質(zhì)化困境。

而眾安信科的回應(yīng)，也道出了他們對(duì)于AI Agent在B端市場(chǎng)落地的獨(dú)特理解：破局的關(guān)鍵，就在于一種將技術(shù)“翻譯”為業(yè)務(wù)價(jià)值的扎實(shí)能力。

當(dāng)前的企業(yè)級(jí)AI市場(chǎng)，表面功能繁花似錦，內(nèi)里卻暗藏危機(jī)。無(wú)數(shù)廠商提供著功能清單看似雷同的AI中臺(tái)、知識(shí)庫(kù)和智能助手，這種“你有我都有”的競(jìng)爭(zhēng)格局，恰恰暴露了行業(yè)的核心矛盾：標(biāo)準(zhǔn)化的、普適的技術(shù)能力，與千差萬(wàn)別、動(dòng)態(tài)演進(jìn)的業(yè)務(wù)需求之間，存在一道巨大的“理解鴻溝”。

眾安信科CEO郁鋒對(duì)此表示：“我們專注解決AI落地的‘最后一公里’問(wèn)題：不另鑄通用大模型，而是把業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)中淬煉出的鐵塊重新精煉、鍛打、組裝，使其更加貼合業(yè)務(wù)形態(tài)。讓我們的方案既享大廠級(jí)成本效率，又具專家級(jí)精準(zhǔn)度，真正做到低成本與高標(biāo)準(zhǔn)兼得�！�

這樣做的直接價(jià)值，在于為企業(yè)實(shí)現(xiàn)了成本與效果的極致平衡：企業(yè)無(wú)需承擔(dān)從零訓(xùn)練大模型的巨額成本和漫長(zhǎng)周期，卻能獲得深度契合自身業(yè)務(wù)場(chǎng)景、具備“專家級(jí)”精準(zhǔn)判斷的專屬能力。

值得注意的是，即使底層大模型技術(shù)飛速更新迭代，企業(yè)級(jí)獨(dú)有的業(yè)務(wù)知識(shí)依然是決定AI Agent價(jià)值的關(guān)鍵因素。這些知識(shí)需要在真實(shí)商業(yè)環(huán)境中長(zhǎng)期沉淀與積累。而眾安信科的做法是選擇和客戶與市場(chǎng)站在一起。

據(jù)了解，眾安信科已經(jīng)構(gòu)建完成這套體系并形成了正向循環(huán)的數(shù)據(jù)閉環(huán)，這為企業(yè)客戶節(jié)省了大量的前期探索與投入成本。隨著時(shí)間推移，這道護(hù)城河只會(huì)不斷加深，即便技術(shù)方法論被外界所知，所需的積累與深挖過(guò)程也漫長(zhǎng)而艱巨。

理解了破局的方向，一個(gè)更關(guān)鍵的問(wèn)題隨之浮現(xiàn)：如何將這一宏大的理念，轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行、可復(fù)制、可規(guī)模化的方法論？

眾安信科的答案清晰而堅(jiān)定：將項(xiàng)目實(shí)踐中積累的、分散在不同專家頭腦中的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，持續(xù)地、系統(tǒng)地進(jìn)行沉淀、提純，并最終固化為一套統(tǒng)一的、可操作的“思考鏈”和標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程。

本質(zhì)上，眾安信科做的是“經(jīng)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化”的工作：它將來(lái)自不同項(xiàng)目的、分散的人員經(jīng)驗(yàn)，固化為一套統(tǒng)一的操作流程（SOP）。這就像搭建起一座“智能體工廠”，能夠在相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的流水線上，為不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景批量且高效地“生產(chǎn)”出適用的智能體。

這套高度系統(tǒng)化的方法論，賦予了眾安信科跨行業(yè)快速拓展的潛力與底氣。

一位行業(yè)從業(yè)者向「甲子光年」透露，眾安信科已在保險(xiǎn)行業(yè)打開局面，以此為基點(diǎn)，其業(yè)務(wù)觸角正持續(xù)延伸，逐步進(jìn)入對(duì)風(fēng)控、合規(guī)和服務(wù)要求都極為嚴(yán)苛的銀行、信托、消費(fèi)金融、證券等領(lǐng)域，乃至向更廣闊的零售世界探路。

而在這樣的企業(yè)級(jí)AI市場(chǎng)，一個(gè)頗具啟示性的現(xiàn)象顯現(xiàn)：眾安信科客戶最青睞的并非某個(gè)單一功能，而是一種更高維度的能力，即協(xié)同化生態(tài)。

這并非偶然，而是深刻反映了現(xiàn)代企業(yè)工作流的本質(zhì)：任何有意義的業(yè)務(wù)流程，本質(zhì)上都是多個(gè)角色、多個(gè)系統(tǒng)在復(fù)雜場(chǎng)景中交織協(xié)作的產(chǎn)物。在如此錯(cuò)綜復(fù)雜的運(yùn)作體系中，任何單點(diǎn)技術(shù)的突破，若不能融入整體，其價(jià)值都將被稀釋，難以帶來(lái)整體效率的質(zhì)變與商業(yè)模式的升級(jí)。

眾安信科對(duì)這一趨勢(shì)的洞察，直接體現(xiàn)為其構(gòu)建的豐富產(chǎn)品矩陣。

其AI超級(jí)助理系列是一個(gè)包含外呼助理、私域運(yùn)營(yíng)助理、智能陪練、保險(xiǎn)代理人助理、分析師、質(zhì)檢、催收、素材智審等在內(nèi)的“智能體軍團(tuán)”。真正的競(jìng)爭(zhēng)力，正來(lái)自于這些智能體之間像精密齒輪一樣相互咬合、協(xié)同運(yùn)作所產(chǎn)生的系統(tǒng)之力。

其中，AI私域運(yùn)營(yíng)助理與AI外呼助理構(gòu)成的A2A閉環(huán)，是一個(gè)典范。

在這個(gè)精心設(shè)計(jì)的協(xié)同架構(gòu)中，企微端的智能體扮演著“關(guān)系維護(hù)者”的長(zhǎng)期角色，通過(guò)日�；�(dòng)持續(xù)沉淀精細(xì)的用戶畫像；而AI語(yǔ)音端的外呼智能體則化身為“機(jī)會(huì)開拓者”，負(fù)責(zé)在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)的銷售觸達(dá)與轉(zhuǎn)化。

這意味著，用戶在企微端一次不經(jīng)意的點(diǎn)擊或咨詢，都可能實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)化為外呼通話中更具針對(duì)性的關(guān)懷話術(shù)與產(chǎn)品推薦。這種協(xié)同，將傳統(tǒng)的“觸達(dá)-轉(zhuǎn)化”單向鏈條，重構(gòu)為一個(gè)以用戶為中心的、深度互動(dòng)的、持續(xù)優(yōu)化的價(jià)值閉環(huán)。

另一個(gè)極具代表性的場(chǎng)景是AI質(zhì)檢助理與AI客服助理的實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)。

它重塑了傳統(tǒng)的質(zhì)量管理流程：當(dāng)質(zhì)檢系統(tǒng)在實(shí)時(shí)通話中檢測(cè)到坐席出現(xiàn)潛在違規(guī)行為或表述不當(dāng)時(shí)，警告信息與修正指導(dǎo)會(huì)即刻推送到該坐席的工作界面。

這實(shí)現(xiàn)了一種“伴隨式”的智能督導(dǎo)，讓坐席能在問(wèn)題發(fā)生的瞬間獲得支持并即時(shí)調(diào)整，將管理干預(yù)從滯后數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天的“事后復(fù)盤”，前置為“事中校正”。整個(gè)過(guò)程無(wú)需人工介入，不僅大幅提升了管理效率，更在無(wú)形中構(gòu)建了一個(gè)持續(xù)進(jìn)化、自我優(yōu)化的運(yùn)營(yíng)體系。

這種多智能體協(xié)同的方案，其優(yōu)勢(shì)已遠(yuǎn)超單體智能體在單一任務(wù)上的效率提升。它標(biāo)志著企業(yè)級(jí)AI的競(jìng)爭(zhēng)維度，正從“功能點(diǎn)”的競(jìng)爭(zhēng)，躍遷至“系統(tǒng)架構(gòu)”與“生態(tài)協(xié)同能力”的競(jìng)爭(zhēng)。其帶來(lái)的價(jià)值是立體的：一方面是直接可見(jiàn)的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化效果提升；另一方面，通過(guò)打通數(shù)據(jù)孤島、優(yōu)化工作流，構(gòu)建了一種更具韌性與適應(yīng)性的智能運(yùn)營(yíng)范式。

當(dāng)超級(jí)智能體真正開始懂行，當(dāng)多個(gè)智能體能夠協(xié)同工作形成生態(tài)，人工智能在企業(yè)級(jí)市場(chǎng)的偉大征程，才算是剛剛揭開了它的序幕。

這條路漫長(zhǎng)且充滿挑戰(zhàn)，但正是這種從“工具提供者”到“生態(tài)構(gòu)建者”的維度升級(jí)，定義了下一代企業(yè)級(jí)AI服務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)格局，也推動(dòng)著整個(gè)行業(yè)向更深入、更務(wù)實(shí)的方向發(fā)展。

（封面圖來(lái)源：AI生成，文中圖片來(lái)源：眾安信科）