近日，一場聚焦AI Agent在企業領域應用與發展的產業創新峰會在北京成功舉辦。本次峰會由中關村科金與甲子光年聯合主辦，主題為“超級連接·智見未來”EVOLVE 2025大模型與智能體產業創新峰會。眾多科技企業、投資機構以及垂直行業的代表齊聚一堂，共同探討智能體如何成為推動企業數字化轉型的新動力。

甲子光年創始人兼CEO張一甲在峰會上發布了《2025AI Agent行業價值及應用分析》報告。報告指出，AI Agent的本質可理解為“大模型的超級大腦搭配自動化的敏捷雙手”，其核心能力涵蓋工具調用、任務規劃以及自主執行。張一甲強調，2025年AI Agent的興起并非偶然，而是大模型走向成熟、算力供應充足、開源生態繁榮以及真實產業需求旺盛共同作用的結果。

當前，企業對AI的期望發生了顯著轉變，從以往追求“展示性樣板間”轉變為期望打造“可投產的工廠”。AI Agent不再局限于簡單回答問題或輔助操作，而是要承擔起端到端的工作流任務。例如，從識別發票開始，到自動完成報銷、審批、付款等一系列流程。這一變化意味著AI正從“對話伙伴”的角色升級為“共事同事”，而企業級部署對AI Agent的穩定性、集成性和安全性提出了更為嚴格的要求。

在當下熱議的大模型應用中，存在一個普遍誤區，即認為只要接入強大的通用大模型，就能實現企業智能化。但張一甲在演講中明確指出，不能單純以大模型論英雄。大模型雖具備強大的語言理解與生成能力，但它只是企業智能化進程中的“發動機”。要構建一個能夠適應復雜業務場景、穩定運行的智能化系統，還需要如同車身、底盤以及清晰地圖般的配套要素。

這里的“地圖”指的就是企業自身的業務場景。報告提出，真正的企業智能化落地公式應為：場景×（數據 + 流程 + 算法）。其中，場景是關鍵的乘數因子。若缺乏對行業痛點、客戶邏輯和業務流程的深入理解，即便模型能力再強，也難以發揮實際價值，而這就是行業實施AI的關鍵——專業知識（Know - How）。以交通基建領域為例，通用大模型雖能生成通順文本，卻無法精準引用《公路工程標準施工招標文件》中的技術條款。這也是寧夏交建選擇與中關村科金合作打造垂類智能體“靈筑智工”的原因。

寧夏交建的實踐案例表明，只有將大模型進行垂直化、具體化處理，深度嵌入行業知識體系，才能解決標書編寫、工藝調優、合規審查等高門檻、高風險任務。因此，企業級AI Agent的起點并非模型選型，而是精準的場景定義。

甲子光年根據行業知識深度與業務流程復雜度兩個維度，提出了“四象限數字員工”模型，為企業提供了可操作的AI Agent落地實施路徑。在左下象限，“通用助手”負責處理高頻、低復雜度的任務，如會議紀要生成、IT工單分派等，適用于企業快速驗證AI價值；右下象限的“執行助理”則針對銷售、采購等長鏈條流程，需打通多個系統實現自動化閉環；左上象限的“專家顧問”聚焦金融風控、法律咨詢等高知識密度場景，依賴專業規則庫與推理能力；右上象限的“總工程師”級Agent，如工業預測性維護系統，需同時掌握設備機理模型與實時控制邏輯。

寧夏交建的實踐充分驗證了這一分層策略的有效性。該企業部署的四位數字員工分別負責工程技術文檔撰寫、核算報表生成、無代碼數據分析和投標全流程自動化。實施后，投標文件生成時間大幅降低70%，知識查找效率提升50%。關鍵在于，這些Agent并非基于通用模型簡單微調，而是通過上萬份行業規范、歷史標書和內部制度進行訓練，真正將企業的專業知識內化其中。

《報告》認為，即便AI Agent具備強大功能，要進入大型企業核心業務領域，仍需通過六項“硬性考驗”：穩定性、可擴展性、易用性、系統集成能力、安全合規以及行為可控。這六點構成了企業信任AI Agent的基石。AI Agent必須像水電供應一樣，實現7×24小時穩定可用，能夠與ERP（企業資源計劃）、CRM（客戶關系管理）等系統無縫打通，避免成為新的信息孤島，同時確保所有操作可審計、權限可管控。

更深層次的價值在于“AI數據飛輪”的形成。每當AI Agent與客戶、系統或知識庫進行連接互動時，都會產生帶有真實業務語境的交互數據。這些數據經過清洗、標注和反饋處理后，會反哺模型迭代，使AI Agent更加了解業務需求，執行任務更加精準。這一正向循環表明，AI Agent并非靜態工具，而是隨著使用不斷進化的“活資產”。

張一甲提出一個重要觀點，AI Agent將會是企業中“越用越值錢”的獨特資產。如今部署的AI Agent與經過一年千次任務錘煉后的版本，在能力和表現上會有巨大差異。這種共生式成長不僅提升了企業效率，更可能重塑組織管理邏輯。當團隊核心成員由具備確定性的智能體構成時，管理將從應對“人的不確定性”轉向工程化優化“群體智能”，為企業打開效率與價值提升的新空間。

AI Agent的興起，標志著企業智能化從“輔助人類”階段邁入“與人類協作”甚至“自主執行”的新階段。其價值不僅體現在降本增效上，更在于重構企業內部的連接方式、優化業務流程、激活數據潛力，并最終提升組織管理的科學性和系統性。不過，技術落地仍面臨場景適配、系統集成、安全合規和成本控制等諸多挑戰。企業需以務實態度，從真實需求出發，通過漸進路徑推動智能體與業務的深度融合。“連接”是AI Agent智能進化的起點，每一次連接產生的交互數據，經過處理和定制后迭代模型，使AI Agent更加聰明、更懂業務，形成強大的正向循環，凸顯了數據與協作在現代企業中的核心價值。AI Agent帶來的不僅是一場技術變革，更是一場涉及組織形態、工作方式和管理哲學的全面演進。