近日，一场聚焦AI Agent在企业领域应用与发展的产业创新峰会在北京成功举办。本次峰会由中关村科金与甲子光年联合主办，主题为“超级连接·智见未来”EVOLVE 2025大模型与智能体产业创新峰会。众多科技企业、投资机构以及垂直行业的代表齐聚一堂，共同探讨智能体如何成为推动企业数字化转型的新动力。
甲子光年创始人兼CEO张一甲在峰会上发布了《2025AI Agent行业价值及应用分析》报告。报告指出，AI Agent的本质可理解为“大模型的超级大脑搭配自动化的敏捷双手”，其核心能力涵盖工具调用、任务规划以及自主执行。张一甲强调，2025年AI Agent的兴起并非偶然，而是大模型走向成熟、算力供应充足、开源生态繁荣以及真实产业需求旺盛共同作用的结果。
当前，企业对AI的期望发生了显著转变，从以往追求“展示性样板间”转变为期望打造“可投产的工厂”。AI Agent不再局限于简单回答问题或辅助操作，而是要承担起端到端的工作流任务。例如，从识别发票开始，到自动完成报销、审批、付款等一系列流程。这一变化意味着AI正从“对话伙伴”的角色升级为“共事同事”，而企业级部署对AI Agent的稳定性、集成性和安全性提出了更为严格的要求。
在当下热议的大模型应用中，存在一个普遍误区，即认为只要接入强大的通用大模型，就能实现企业智能化。但张一甲在演讲中明确指出，不能单纯以大模型论英雄。大模型虽具备强大的语言理解与生成能力，但它只是企业智能化进程中的“发动机”。要构建一个能够适应复杂业务场景、稳定运行的智能化系统，还需要如同车身、底盘以及清晰地图般的配套要素。
这里的“地图”指的就是企业自身的业务场景。报告提出，真正的企业智能化落地公式应为：场景×（数据 + 流程 + 算法）。其中，场景是关键的乘数因子。若缺乏对行业痛点、客户逻辑和业务流程的深入理解，即便模型能力再强，也难以发挥实际价值，而这就是行业实施AI的关键——专业知识（Know - How）。以交通基建领域为例，通用大模型虽能生成通顺文本，却无法精准引用《公路工程标准施工招标文件》中的技术条款。这也是宁夏交建选择与中关村科金合作打造垂类智能体“灵筑智工”的原因。
宁夏交建的实践案例表明，只有将大模型进行垂直化、具体化处理，深度嵌入行业知识体系，才能解决标书编写、工艺调优、合规审查等高门槛、高风险任务。因此，企业级AI Agent的起点并非模型选型，而是精准的场景定义。
甲子光年根据行业知识深度与业务流程复杂度两个维度，提出了“四象限数字员工”模型，为企业提供了可操作的AI Agent落地实施路径。在左下象限，“通用助手”负责处理高频、低复杂度的任务，如会议纪要生成、IT工单分派等，适用于企业快速验证AI价值；右下象限的“执行助理”则针对销售、采购等长链条流程，需打通多个系统实现自动化闭环；左上象限的“专家顾问”聚焦金融风控、法律咨询等高知识密度场景，依赖专业规则库与推理能力；右上象限的“总工程师”级Agent，如工业预测性维护系统，需同时掌握设备机理模型与实时控制逻辑。
宁夏交建的实践充分验证了这一分层策略的有效性。该企业部署的四位数字员工分别负责工程技术文档撰写、核算报表生成、无代码数据分析和投标全流程自动化。实施后，投标文件生成时间大幅降低70%，知识查找效率提升50%。关键在于，这些Agent并非基于通用模型简单微调，而是通过上万份行业规范、历史标书和内部制度进行训练，真正将企业的专业知识内化其中。
《报告》认为，即便AI Agent具备强大功能，要进入大型企业核心业务领域，仍需通过六项“硬性考验”：稳定性、可扩展性、易用性、系统集成能力、安全合规以及行为可控。这六点构成了企业信任AI Agent的基石。AI Agent必须像水电供应一样，实现7×24小时稳定可用，能够与ERP（企业资源计划）、CRM（客户关系管理）等系统无缝打通，避免成为新的信息孤岛，同时确保所有操作可审计、权限可管控。
更深层次的价值在于“AI数据飞轮”的形成。每当AI Agent与客户、系统或知识库进行连接互动时，都会产生带有真实业务语境的交互数据。这些数据经过清洗、标注和反馈处理后，会反哺模型迭代，使AI Agent更加了解业务需求，执行任务更加精准。这一正向循环表明，AI Agent并非静态工具，而是随着使用不断进化的“活资产”。
张一甲提出一个重要观点，AI Agent将会是企业中“越用越值钱”的独特资产。如今部署的AI Agent与经过一年千次任务锤炼后的版本，在能力和表现上会有巨大差异。这种共生式成长不仅提升了企业效率，更可能重塑组织管理逻辑。当团队核心成员由具备确定性的智能体构成时，管理将从应对“人的不确定性”转向工程化优化“群体智能”，为企业打开效率与价值提升的新空间。
AI Agent的兴起，标志着企业智能化从“辅助人类”阶段迈入“与人类协作”甚至“自主执行”的新阶段。其价值不仅体现在降本增效上，更在于重构企业内部的连接方式、优化业务流程、激活数据潜力，并最终提升组织管理的科学性和系统性。不过，技术落地仍面临场景适配、系统集成、安全合规和成本控制等诸多挑战。企业需以务实态度，从真实需求出发，通过渐进路径推动智能体与业务的深度融合。“连接”是AI Agent智能进化的起点，每一次连接产生的交互数据，经过处理和定制后迭代模型，使AI Agent更加聪明、更懂业务，形成强大的正向循环，凸显了数据与协作在现代企业中的核心价值。AI Agent带来的不仅是一场技术变革，更是一场涉及组织形态、工作方式和管理哲学的全面演进。
