想要落(luo)地 AI Agent，卻不知如何下(xia)手？嘗(chang)試過(guo)，但總是無法(fa)穩定運行？還沒(mei)上線，就(jiu)來了(le)新模型，怎(zen)么(me)辦(ban)？藝賽旗為(wei)你帶來 AI Agent 落(luo)地的一手經驗。

自(zi)DeepSeek的(de)橫空出(chu)世，很多企(qi)業(ye)陸續啟動了(le) AI 落地的(de)相(xiang)關探(tan)索。得益(yi)于DeepSeek的(de)示(shi)范效(xiao)應(ying)，很多企(qi)業(ye)已經意識到 AI 應(ying)用進(jin)(jin)入(ru) next level 的(de)可能(neng)性(xing)。全新的(de)多模(mo)態大(da)模(mo)型不僅能(neng)夠完成傳統的(de)語音識別、圖像識別、動作識別等常規功能(neng)，還具備推理能(neng)力，能(neng)夠在信息處理、決策支持、改善體驗等方面發揮更大(da)的(de)作用，進(jin)(jin)一步提升企(qi)業(ye)運行效(xiao)率。

但是，在(zai) AI 落(luo)地(di)(di)，尤其是大(da)模型落(luo)地(di)(di)階段，大(da)部(bu)分企(qi)業都會遇到以下問題：

在服務上千家企業數智化轉型實戰中，藝賽旗在實踐中整理了一套行之有效的 AI落(luo)地(di)方(fang)法(fa)論，能夠有效解決以上問題，具體步驟如下：

企業數智化轉型不是僅僅依靠 AI 就能完成。在 AI 應用落地之(zhi)前(qian)，使用流(liu)程挖掘等配(pei)套工(gong)具全面還原(yuan)企業業務(wu)運(yun)行流(liu)程，識別業務中的堵點和高投入點，能(neng)夠(gou)幫助(zhu)企(qi)業快速發現(xian) AI 應用的可能(neng)場景，并提(ti)供客觀(guan)評估依據，避(bi)免盲目投入，減少后續返工或投入產(chan)出比不及預期的可能(neng)性(xing)。

正是通過藝賽旗流程挖(wa)掘(jue)產品和大模型、RPA 等多種手段(duan)的相互協同，太平洋(yang)產險(xian)成(cheng)功實現農(nong)險(xian)理(li)賠流程(cheng)優化，為農(nong)險(xian)業務帶來了顯(xian)著的效(xiao)率和管理(li)改進，并有效(xiao)優化了成(cheng)本(ben)，提升了公司的口(kou)碑和品牌影響(xiang)力(li)。

中(zhong)國(guo)太(tai)平洋財產保(bao)險股份有限公司首席信息官(guan)王磊在發(fa)表演講時也(ye)曾指出(chu)：“當前中(zhong)國(guo)太(tai)保(bao)產險數智化建(jian)設(she)已(yi)經(jing)進入2.0超自動化階(jie)段，流程挖掘、人工智能(neng)(neng)、大模型作為新技術的代表，深度融入到(dao)建(jian)設(she)方案當中(zhong)，伴隨著計(ji)劃的推進，將更(geng)(geng)好、更(geng)(geng)智能(neng)(neng)的服務各項業務。”

通過流程挖掘確認希望落(luo)地的場景后，就進入到了(le)下(xia)一步，選擇(ze)何種技術(shu)方案進行落(luo)地。

與個人用戶不同，企業選擇(ze) AI 方案(an)不僅要考慮(lv)方案(an)的先進(jin)性，更要考慮(lv)方案(an)的穩定性。很多企業之所以(yi)遲遲無(wu)法推動 AI 落(luo)地，核(he)心原因就是無(wu)腦(nao)跟風最新技術(shu)方案(an)，讓業務場景適配技術(shu)方案(an)，而非根據業務場景選(xuan)擇技術(shu)方案(an)。

以目前(qian)最為(wei)流行的(de)AI Agent為(wei)例，就有自主性Agent和(he)Workflow(工作(zuo)流)Agent兩種技術方(fang)案(an)：

部分企業憧憬通過自然語(yu)言指令即可實現AI全自主作業，但藝賽(sai)旗通過大量實踐(jian)驗證(zheng)，這(zhe)(zhe)種基于端到端推(tui)理模(mo)型的方案(an)（如DeepSeek R1）存在(zai)局限性(xing)，例如推(tui)理結果(guo)具有不可(ke)控的隨機性(xing)，單次任務響應時間常需數十秒，且Token消耗大，需要高算(suan)力服務器(qi)支持。這(zhe)(zhe)種技術(shu)特性(xing)導(dao)致其僅(jin)適(shi)用(yong)于容錯率較高的非核心(xin)業務場景。

相較于前者，工(gong)作流驅動型方案展現出顯著(zhu)的工程化優勢：通過模塊(kuai)化架構設計，其任務執行穩定(ding)性可達95%-98%置信區間，并且輸(shu)出速度(du)和(he)Token消耗都有相當大的優勢。但需客(ke)觀承認，這種確定(ding)性強但結構化的方(fang)案(an)，在知名度(du)、先進性和(he)靈活性上與全自主 Agent 方(fang)案(an)存在差距。

從上述事實(shi)可知(zhi)，如(ru)果企(qi)業想(xiang)要(yao)選(xuan)擇(ze)合適的(de)(de)AI數(shu)智化落地方(fang)(fang)案，快速了解多方(fang)(fang)方(fang)(fang)案，明確目標優先級極為(wei)重要(yao)。而這也是藝(yi)賽旗的(de)(de)價值所在，通過眾多實(shi)踐(jian)案例，可以根(gen)據企(qi)業的(de)(de)不同需求(qiu)提(ti)供(gong)匹配且可落地的(de)(de)實(shi)踐(jian)方(fang)(fang)案。

數智化演進的過程(cheng)中，數據治理是不可逾越的基石。在藝賽(sai)旗(qi)服務的企(qi)業AI Agent落地實踐中，我們總結出三大數據質量(liang)挑戰(zhan)及(ji)對(dui)應解決(jue)方案：

就(jiu)像施耐德電氣(qi)副(fu)總裁、數字化創新業務中(zhong)國區負責人(ren)張磊在(zai)(zai)最新行(xing)業對話中(zhong)提(ti)出的(de)：“AI正在(zai)(zai)重構制造(zao)業效率基因(yin)，真正的(de)轉型(xing)突破點不在(zai)(zai)技術本身，而是(shi)如何駕馭好(hao)數據、場景、人(ren)才(cai)‘三駕馬車’。”

為了實現 AI Agent 落地(di)，企(qi)業必須(xu)放棄幻想，踏(ta)踏(ta)實實地(di)應(ying)對數(shu)據準(zhun)備工作，通過 RPA、系統(tong)(tong)改造(zao)、端側部署、數(shu)據清洗等多種手段打通系統(tong)(tong)阻隔(ge)，為 AI 提供足夠(gou)的數(shu)據輸(shu)入，才有(you)可(ke)能在業務效率提升中搶占先機。

當前人工智能大模型技術仍處于快速發展階段，每隔幾個月就會出現性能更強的新模型。這種情況讓很多企業在選擇技術方案時感到困惑：現在使用的模型是不是最好的？會不會剛投入使用就被淘汰？這些疑慮常常導致企業在部署智能系統時猶豫不決。
 

通(tong)用大模型圖譜 數(shu)據來源：億歐智庫(ku)

對此，上海環(huan)世物流(liu)（集(ji)團(tuan)）有(you)限公司 CTO 李剛(gang)的見解(jie)值得參考。他曾在技(ji)術訪談中表示："不(bu)能用(yong)短期收益去看底(di)座長期穩(wen)定的建設，很多場(chang)景可以用(yong) AI 不(bu)斷優化，是一個打(da)磨(mo)的過程。"

這個觀點提供了理性參考。雖然(ran)模(mo)型技術更(geng)新(xin)迅速，但只要現有模(mo)型能(neng)有效解決當前問題，就應(ying)該繼續使用。技術團隊可以(yi)保持對新(xin)模型的關注，當(dang)遇到現有系統無法(fa)處理的新(xin)需求時(shi)，再嘗試升級(ji)模型。簡單來說就是"老問(wen)題用成熟方案，新(xin)問(wen)題試新(xin)方法(fa)"，通(tong)過漸(jian)進(jin)式改進(jin)來持續提(ti)升效(xiao)率(lv)。

總而(er)言之(zhi)，AI 驅動的(de)企(qi)(qi)(qi)業數(shu)智化(hua)轉型(xing)落地是一個復雜而(er)系統的(de)過(guo)程，需要企(qi)(qi)(qi)業在場景選(xuan)擇、方案(an)確定(ding)、實施(shi)推進、持續優化(hua)等方面充分調研、綜合考量和精心選(xuan)擇。只(zhi)有當企(qi)(qi)(qi)業真正將 AI 融入到日常運營中，并以此為基礎(chu)重塑商業模(mo)式時，才能真正釋(shi)放出數(shu)智化(hua)轉型(xing)的(de)巨(ju)大(da)潛力。