跨越鸿沟，Agentic AI 思考与产业实践之路
发布时间：2025-09-13 07:00 浏览量：1
导读本次分享题目为 Agentic AI 思考与产业实践之路。
主要介绍：
1. 迷雾与灯塔：AI Agent 的现实困境与破局新视角
2. 灯塔之光：AI Agent 在品牌数字营销中的实践之路
3. 灯塔的回响：Al Agent 产业落地的思考与反思
尽管 AI Agent 在技术圈内备受瞩目，从 Chatbot 到 Workflow ，再到如今的 Agentic AI，概念不断演进，但其在产业端的实际渗透率仍处于早期阶段。我们认为，其核心挑战并非技术本身，而是存在于认知、价值与能力之间的三重“鸿沟”。
许多企业管理者受媒体渲染影响，对 AI 抱有“万能幻觉”——期望将企业所有数据输入 AI 后，AI 便能自动生成战略、指导执行、驱动增长。这种“AI 即全能员工”的想象，忽略了 AI 在工程落地中的复杂性：如幻觉抑制、上下文管理、任务稳定性、结果可解释性等。研发团队面对的是系统性工程挑战，而管理者期待的是“一键解决”，两者之间存在巨大认知落差。
市场上层出不穷的 AI 产品，往往呈现出“卖家秀”与“买家秀”的巨大反差。一个惊艳的 Demo 背后，可能是高度定制化的场景、精心调优的提示词与理想化的数据环境。一旦进入真实业务流，成功率下降、响应延迟、逻辑偏差等问题频发，导致 AI 难以产生可持续的业务价值。
大多数中小企业既无技术团队支撑 AI 开发，也缺乏“AI 优先”的思维方式。他们习惯于使用传统 SaaS 工具，难以跳出“人用系统”的框架，转向“AI 操作系统”的新范式。这种能力缺失，使得 AI Agent 的落地成为少数大厂或技术团队的专属游戏，难以普惠化。
要真正实现 AI Agent 的产业落地，必须首先纠正我们对它的理解偏差。以下是我们在实践中观察到的四种常见误区：
许多技术人员认为 AI Agen t应像传统程序一样精确、稳定、零错误。然而，AI 的本质是“类人智能”，它具备学习、推理与创造能力，但也可能出错、需要反馈、依赖上下文。我们更应将其视为一个可培养的虚拟员工，允许其在可控范围内试错，并通过持续训练提升其能力。
当前许多企业将 AI 作为现有 SaaS 系统的“插件”或“助手”（Copilot模式），如 AI 写文案、AI 做 PPT 等。这种模式虽能提升局部效率，但并未改变系统架构。它如同“混动汽车”——是过渡形态，而非终极方向。真正的 AI 原生企业，应是以 Agent 为核心重构业务流程，而非在旧体系上叠加 AI 功能。
当前所谓的“AI 定制化”，大多是在为人设计的系统上开发 API 或界面，再让 AI 去调用。这本质上仍是“人本系统”的延伸。正确的方向是为 AI 开发专用工具——即构建 AI 可理解、可操作、可自主决策的数据接口与执行环境，使其真正成为系统的“第一公民”。
AI Agent 的核心竞争力不在于模型参数或算法先进性，而在于对业务逻辑的深度理解与嵌入。一个通用的大模型无法衡量“国风博主”的 ROI，也无法判断“方圆脸”是否更受用户青睐。只有将行业 Know-how（专业认知）注入Agent，才能实现真正的业务闭环。
基于上述反思，我们提出 AI Agent 在产业落地中应具备的四个关键特征：
我们不应将 AI 视为“辅助工具”，而应将其定位为可独立执行任务的虚拟员工。例如，在我们的品牌运营中，每周的数据分析周报原本由运营人员手动完成，耗时且易出错。现在，我们构建了一个专属的“数据分析 Agent”，它自动拉取小红书、天猫等平台数据，生成结构化报告，供人工复核与优化。人从“执行者”转变为“决策者”，效率提升显著。
AI Agent 的价值不在于“替代人”，而在于“释放人”。我们将业务流程拆解，识别出标准化、重复性高、数据驱动的环节，交由 Agent 完成；而人类则专注于创意、策略与情感连接等高价值工作。这种“人机协同”模式，既避免了员工的抵触情绪，也实现了效率跃升。
传统系统的 UI、菜单、权限体系都是为人设计的。要让 AI 高效工作，必须为其构建专用的“数字工作台”：如自动化数据接口、低代码流程引擎、可解释的决策日志等。这些工具不追求“美观易用”，而强调“可读、可控、可追溯”。
每个行业、每个品牌都有独特的“隐性规则”。例如，在国风珠宝领域，我们定义了“内容阅读单价”“博主气质匹配度”“种草转化率”等专属指标，并将其编码为 Agent 的评估逻辑。只有将这些行业漏斗嵌入 Agent 的决策模型，才能实现真正的业务适配。
AI 的发展路径，与 19 世纪末的电力革命惊人相似。
1890 年，爱迪生建成首个电厂，工厂开始用电驱动机器，但仅替换“蒸汽机”为“电机”，生产组织未变，效率提升有限。直到 1930 年，电机小型化、流水线普及、工厂重新设计后，电力才真正释放生产力，彻底淘汰蒸汽时代。今天的 AI，正处在“电机替代蒸汽机”的早期阶段。若仅在传统 SaaS 上叠加 AI 功能，而不重构组织、流程与系统，AI 的潜力将被严重抑制。
Agentic Al 的终极目标，不是造出单个的“超级英雄”，而是构建一个人机深度协作、效率倍增的“AI 原生组织”。
（1）数据孤岛与传统 SaaS 的局限性
面对数据割裂的挑战，传统上企业可能选择购买或自建 SaaS 系统来试图解决问题。然而，通用型 SaaS 往往无法满足特定行业的个性化需求，而自建系统不仅成本高昂，还需要持续的技术投入。更重要的是，无论是哪种方式，都无法从根本上解决“数据孤岛”问题——即不同来源的数据难以有效集成与利用。
（2）引入 AI Agent 进行流程重构
鉴于上述限制，我们将目光转向了 AI Agent 技术。通过构建专门针对品牌数字营销场景的 AI Agent ，我们可以实现对多源数据的自动采集、清洗、分析及报告生成。这不仅极大地减轻了人工操作负担，还提高了数据分析的速度与准确性。例如，原本需要运营人员手动下载各平台 Excel 报表并进行繁琐处理的工作，现在可以完全交给 AI Agent 完成。
为了使 AI Agent 能够在品牌数字营销中发挥最大效用，我们需要建立一套完善的数据管理体系：
数据建模：根据品牌的具体业务需求，确定所需原始数据类型，并建立相应的数据模型。语义层建设：使用开源框架 Yao 来创建数据语义层，使 AI 能够理解并操作数据库中的信息。在 AI 兴起之前，企业普遍依赖 Workflow 系统来实现流程自动化。这类系统通过可视化编排，将复杂的业务流程拆解为一系列线性或分支任务，本质上仍是传统软件开发思维的延伸——即“预设规则、按图索骥”。
以数据分析场景为例，若使用 Workflow 实现周报生成，需预先定义数据源、处理逻辑、指标计算方式及报告模板。一旦需求变更（如新增指标、调整分析维度），就必须重新设计并部署工作流。这种模式存在三大根本缺陷：
灵活性差：每个工作流仅能解决特定问题，难以应对动态变化的业务需求；维护成本高：需要专职技术人员持续开发与调试；缺乏智能决策能力：无法自主识别异常、提出洞察或优化建议。对于缺乏专职技术团队的中小企业而言，这种“定制化开发+持续运维”的模式几乎不可持续。
2. Agentic AI 的优势：从“执行者”到“思考者”的进化
与 Workflow 不同，Agentic AI 的核心理念是构建具备自主规划、推理与协作能力的虚拟员工团队。它不再局限于执行预设指令，而是能够理解业务目标，主动调用工具、分析数据，并生成可执行的决策建议。
在我们的数字营销实践中，Agentic AI 展现出以下关键优势：
多任务泛化能力一个训练有素的 AI Agent 可以同时处理多种任务，这些任务无需分别配置独立的工作流，而是由同一组 Agent 基于统一的知识体系与数据接口灵活响应。
理论与实践的闭环落地大模型本身已掌握丰富的营销理论知识，如漏斗模型、反漏斗模型等。然而，传统 AI 应用往往停留在“理论输出”层面——如同请来一位咨询顾问授课，却无法落地执行。
通过 Agentic AI 架构，我们将这些理论嵌入 Agent 的决策逻辑中，使其不仅能“知道”，更能“做到”。
多 Agent 协同作战我们采用“多 Agent 协作”架构，模拟真实企业中的职能分工：
数据 Agent：负责数据采集、清洗与存储；分析 Agent：执行统计分析、趋势预测与归因建模；报告 Agent：生成可视化看板与结构化报告；策略 Agent：基于分析结果提出运营优化建议。各 Agent 通过共享语义层与任务队列协同工作，形成一个可扩展的“AI 运营团队”。
（1）语义化数据层（DSL Layer）——让 AI “读懂”数据
我们选择基于开源低代码平台 Yao（姚） 构建语义化数据层。Yao 最初为中小企业快速搭建后台管理系统而设计，在 AI 时代展现出独特优势：它在数据库表之上封装了一层领域特定语言（DSL）语义层。DSL 语义层的核心价值：
结构化元数据定义：将数据库表头信息转化为带有业务含义的配置项，如：AI 友好接口：大模型可直接读取 DSL 配置，理解字段的业务含义、数据类型与单位，无需解析原始 SQL 或表结构。解耦业务与数据：前端应用与 AI Agent 通过 DSL 层访问数据，屏蔽底层数据库细节，提升系统安全性与可维护性。通过 DSL 层，我们实现了“自然语言 → 语义理解 → 安全 API 调用 → 数据获取”的可靠链路，显著提升了 AI Agent 处理结构化数据的稳定性与准确性。
（2）实时页面生成引擎（SUI WebPage Engine）——让 AI “会做 PPT”
AI Agent 不仅要能分析数据，还需将分析结果以可视化形式呈现，如数据看板、周报、决策建议等。传统方式需前端开发人员编写代码或使用固定模板，无法满足动态、个性化需求。
我们利用 Yao 内置的 SUI WebPage Engine，实现了 AI 实时生成 Web 页面的能力。
（3）业务知识注入（RAG + 业务 LowCode）——让 AI “懂业务”
通用大模型缺乏对特定行业与品牌的深度认知。例如，“点击率0.8%”对某品牌可能是优秀表现，对另一品牌则属低迷。若无业务上下文，AI 无法做出准确判断。
我们通过 RAG（检索增强生成） + 业务 LoCode 机制，将行业 Know-how 注入 AI Agent。
（1）评估与规划
在项目启动前，必须从业务角度出发，明确哪些数据和流程最适合由 AI 处理。同时，也要考虑到 AI 技术的成熟度，合理安排优先级。
（2）流程闭环设计
确保 AI Agent 能够完整地完成某一业务流程，而非仅仅作为单个任务的辅助工具。这样既能简化内部推行流程，又能最大限度减少对员工日常工作的干扰。
（3）容错机制与责任界定
认识到 AI 并非完美无缺，在实际应用中需建立有效的容错机制，并清晰界定各方的责任范围，以保障系统的稳定运行。
AI 引擎落地的核心在于 AI 团队的角色转变和服务交付模式的创新。AI 团队不应仅限于交付软件，而应成为 AI 的“工具开发者”，帮助AI连接商业系统和数据；同时，也要扮演 AI 的“培训师”，将业务流程和行业经验输入给 AI，使其理解并处理实际问题。在 ToB 服务中，AI 应作为服务的载体，将原本难以标准化的服务打包交付，从而实现更高效、更便捷的实施，这被认为是 AI 在 ToB 领域的可行路径。
在传统软件时代，ToB 服务的核心是“交付系统”——开发一个功能完备的 SaaS 平台，客户购买后自行部署和使用。但在 AI 时代，这种模式已难以为继。我们对自身团队的定位进行了根本性重构：我们不是软件开发商，而是 AI 服务的构建者与交付者。
我们认为，AI 团队的核心职能应包含三个层次：
（1）为 AI 构建通往商业世界的“工具链”
当前绝大多数企业系统都是为人设计的——有 UI、有菜单、有权限体系。而 AI Agent 作为“无界面用户”，无法直接操作这些系统。因此，AI 团队的首要任务是为AI开发专用工具，使其能够连接数据库、调用 API、读取文件、操作后台。
这不仅是技术接口的打通，更是思维方式的转变：我们不再问“人怎么用这个系统”，而是问“AI 如何理解并操作这个系统”。只有当 AI 具备了“动手能力”，才能真正嵌入业务流程。
（2）将业务 Knowhow 教给 AI
AI 不是开箱即用的工具，而是一个需要持续训练的“虚拟员工”。我们不应以“开发软件”的思维去对待 AI，而应以“培训员工”的方式去培养它。
这意味着：
将企业的行业 Knowhow（如 ROI 评估标准、内容质量判断规则）编码为 AI 可理解的知识；
设计训练任务与反馈机制，让 AI 在真实业务中不断学习与优化。
（3）以 AI 为载体，交付可复制的服务
在 AI 出现之前，专业服务（如数据分析、营销策略）难以标准化，导致成本高、规模小。而 AI Agent 的出现，使我们将这些服务“固化”为可重复调用的智能体成为可能。
例如，我们可以将“周报生成服务”“投放优化建议服务”“博主 ROI 评估服务”打包成独立的 Agent 模块，部署到不同客户环境中。这不仅提升了服务的可扩展性，也降低了交付成本，真正实现了“服务的产品化”。
对于企业内部推动 AI 落地的业务负责人而言，仅靠技术团队的努力远远不够。必须从组织层面重新思考人与 AI 的关系。我们总结出三大关键原则：
这是最根本的认知跃迁。当我们将 AI 视为员工时，就会自然接受其可能犯错、需要培训、依赖上下文等特点。我们会为它分配明确职责，设定绩效目标，并建立容错与纠错机制。
更重要的是，让 AI 独立闭环地完成任务。例如，不是让运营人员“使用 AI 工具写文案”，而是让 AI 自动完成“数据采集—分析—报告生成”的全流程，人只需复核结果。这种方式避免了员工因学习成本或心理抵触而导致的落地失败。
AI 的引入不是简单替换人力，而是重构组织协作方式。我们需要重新定义：
角色分工：哪些任务由 AI 主导？哪些由人主导？哪些需协同完成？流程设计：如何设计“人启动—AI 执行—人决策”的协作流程？责任界定：当 AI 出错时，责任如何划分？如何建立可追溯的决策日志？许多企业试图在现有流程中“插入”AI 功能，结果往往收效甚微。真正有效的路径是根据 AI 能力优化业务流程，以实现人+ AI 最佳效率。
以上就是本次分享的内容，谢谢大家。