過去一年，大模型技術持續飛躍。ChatGPT能答題、DeepSeek能推理、Claude會記憶、Gemini支持多模態。無數企業躍躍欲試，把“上AI”寫進戰略規劃，啟動知識庫構建、語義問答平臺、辦公助手項目。

但一個尷尬的現實是：大模型在C端爆紅，在B端落地卻遠未形成閉環。大模型知道“該怎么做”，但并不能“去做”。例如，它們能生成“報銷流程說明”，卻無法完成“自動填單+流程審批+單據核驗+數據入賬”的全流程閉環。

這正是“AI Agent”被關注的背景：它不再是一種實驗性嘗試，而正在成為企業構建“能干活的AI”的主流路徑。

就在最近，藝賽旗召開了以“AI無界·智動未來”為主題的企業級智能體春季發布會。這家在流程自動化領域深耕多年的公司，首次系統發布了包括自動化魔術師、AI Center平臺、旗旗助手2.0在內的一整套“企業智能體”產品體系。藝賽旗是怎么想的，又是怎么做的，對于推動AI Agent的發展有什么啟發？接下來，我們試圖回答這些問題。

AI Agent的本質

是任務流里的“智能執行體”

人工智能發展至今，最顯著的演進是它不僅“更懂人”，還能“開始干活”了。AI Agent的出現，代表了一種新物種的誕生：它不再只是語言模型，也不只是自動化工具，而是連接理解力、決策力與行動力的數字執行單元。這類“智能體”的目標是完成任務，而不只是生成答案。

從能力結構看，AI Agent是三類技術的“中間態整合”：

AI Agent的本質不是要取代大模型或RPA，而是將兩者的能力打通，構建出“有記憶、有判斷、有行動”的企業級任務執行單元。它不只是讓AI更聰明，還讓AI更有用。

如果說大模型像“企業顧問”、RPA像“流程機器人”，那么AI Agent就像一個有執行力、有自主性、還能與系統協同配合的數字員工。

需要指出的是，雖然AI Agent這個詞在輿論場里已經“火出圈”，但在實際落地中，它已分化為兩種技術架構與商業邏輯截然不同的類型。這一點在IDC于2025年Q1發布的《中國 AI Agent 應用市場概覽》中被明確區分：

消費級智能體的目標是“提升個人效率”，強調輕量交互、便捷性和娛樂性，比如智能寫作、日歷調度、語音助手。

而企業級智能體的核心訴求是“替人干活”，強調流程完整性、安全合規性、系統協作能力。它必須能嵌入組織結構、連接業務系統、遵守流程規則，并在多個角色之間完成任務流轉。

IDC在報告中指出，企業級智能體需要具備以下幾種核心能力：對復雜流程的全局規劃與動態調度；對業務系統（如ERP、CRM、財務系統等）的可編程調用；多Agent協同機制，完成跨部門協作；權限、審計、安全策略嵌入，確保企業級可控性。

這也意味著，消費級智能體可以用“一人一助理”的形態存在，而企業級智能體必須以“系統型勞動力網絡”方式運行。藝賽旗的定位，正是企業級智能體的“底層勞動力系統”建設者。

智能體產業圖譜 資料來源：IDC

為什么說2025年

是“企業智能體”的產業化元年？

企業智能體的出現并不是一個偶然的技術躍遷，而是多條技術路線匯合、生態演進成熟、企業需求劇變共同推動下的結果。2025年，恰恰站在了這個三重交匯的臨界點上。

從“AI能聽懂”到“AI能動手”，這一能力轉變不是自然進化，而是一場工程能力與組織邏輯的系統重塑。而企業智能體，正是這一重塑的關鍵產物。

我們可以從技術、生態與需求三個層面，清晰地看到“企業智能體元年”的到來。

1. 能力上：AI終于具備了“動手”的條件

過去的AI，尤其是大模型，更多展現的是語言理解與生成能力。但完成一項任務，僅靠理解遠遠不夠。企業級任務執行需要 AI 具備如下能力：

工具使用（Tool Use）：能夠自動調用外部工具和系統；

任務規劃（Planning）：能夠將意圖拆解為多步操作路徑；

記憶與狀態管理（Memory）：能夠記住上下文與中間步驟；

決策與容錯能力：在流程出現偏差時動態調整執行路徑。

從GPT-4的Function Calling、AutoGPT的多步鏈式執行，到國內模型（如DeepSeek、文心一言、通義千問、智譜AI等）逐步支持自定義工具調用與API接入，智能體的關鍵構件正在“拼圖完成”。

更重要的是，這些能力不再只存在于Demo視頻中，而是具備工程可部署性。

2. 生態上：Agent開發框架逐步成型，進入“標準化前夜”

過去一年，AI Agent領域出現了數個關鍵開源項目與開發范式，例如：

LangChain：構建“語言驅動型流程”框架，實現任務分解與多工具串聯；

AutoGPT / AgentGPT：探索“自主多輪智能體”的可能性；

MCP（Multi-Agent Collaboration Protocol）：提出多Agent協同執行機制；

A2A（Agent-to-Agent）：嘗試實現智能體之間的自然語言指令交互與子任務協商。

這些框架雖然尚未進入企業大規模部署，但它們標志著Agent開發模式從零散探索走向平臺標準化。在中國市場，也已有多家AI廠商布局自己的Agent平臺雛形，支持在企業內構建“有身份、有權限、有工具調用能力”的任務型智能體。可以說，一場圍繞Agent生態的競爭已悄然展開。

3. 需求上：企業正經歷“自動勞動力”的結構性緊缺

技術與生態的演進，最終必須落在現實企業的運營痛點上。

在當前的數字化環境中，企業面臨以下三類現實瓶頸：任務越來越碎，流程越來越細，但人力成本持續上升；SaaS系統越建越多，但系統間協作仍需靠人力搬運；大量中后臺工作重復、標準化、可流程化，卻找不到降本路徑。

這類問題不是簡單調用DeepSeek、ChatGPT能解決的，企業真正需要的，是能理解業務邏輯、能串聯系統調用、能安全執行任務的“數字勞動力”——也就是企業智能體。

所以，進入2025年，也許是企業智能體具備技術、生態與需求三位一體共振的規模化落地起點。

藝賽旗不只是AI公司

還是“企業智能體的建造商”

在技術突破和產業需求匯合的背景下，許多AI廠商都在探索自己的Agent化路徑。有的從大模型起步，強調語言理解和能力復用；有的從工具切入，希望通過插件生態構建任務能力。但對于大多數企業客戶而言，構建一套“能調度、能執行、能治理”的數字勞動力系統，仍然是一件困難的事。

這正是藝賽旗的切入點所在。作為一家深耕流程自動化14年的企業服務廠商，藝賽旗并沒有簡單地把大模型包裝成“企業助理”，而是更進一步，試圖提供一整套“企業智能體操作系統”——不僅能干活，還能部署、能管控、能適配企業業務的復雜性。

藝賽旗產品架構圖

那藝賽旗是怎么做的呢？具體來看，藝賽旗構建的體系包括：

1.自動化魔術師：企業智能體的第一種可交互形態

本次發布中最具標志性的，是名為“自動化魔術師” 的新產品，這是藝賽旗首次將“Agent”打造為一個可被普通員工召喚、理解、調度的企業智能體。員工只要“說”出自己的任務意圖，系統識別后，能自動解析需求、生成流程邏輯、調用RPA機器人，完成跨系統、跨角色的業務執行。

它具備的幾個核心特征，描繪出企業智能體的產品輪廓：企業級安全架構與權限體系嵌入，適配不同崗位場景；支持API與UI雙模調用，提升智能體與系統的可連接性；聚焦任務規劃與自動執行，而非僅是“智能問答”。

“魔術師”并非為了替代人力，而是成為人力之后的“第二執行層”：當任務明確、流程清晰，它就可以自動接棒，完成具體事務的全流程執行。這種“代行式”的企業智能體，是藝賽旗區別于市面上“聊天式AI”消費級智能體的關鍵特征。

2.旗旗助手2.0+智能組件庫：提升智能開發能力的重要“抓手”

除了自動化魔術師，藝賽旗也同步展示了其在開發側的探索成果——旗旗助手2.0和智能組件庫。它們并非以獨立產品形式出現，而是以能力形態嵌入到了其現有的RPA體系之中。通過融合大模型能力，旗旗助手2.0與智能組件逐步承擔起流程構建、文檔解析、任務輔助等功能，降低了流程開發的技術門檻。

例如：流程注釋、流程解釋等功能，可以幫助用戶快速理解和修改復雜流程圖；智能回答與問題排查能力，可在開發階段提供文檔支持與調試協助；文本抽取、數據比對等組件，作為任務鏈中的能力插件，提升開發效率。

3.AI Center：企業智能體平臺的前哨試驗

值得一提的是，藝賽旗也發布了名為AI Center 的平臺級能力預覽，嘗試將“構建型Agent”與“開箱即用型Agent”統一管理。它要承擔的，是企業級Agent治理、資源調度、任務可視化中樞等職能，真正構建起“智能體平臺”的雛形。

在AI Agent落地仍處于“探索期”的當下，藝賽旗已在多個行業頭部客戶中跑出落地案例，為“企業級Agent系統”提供了可復制的樣板。接下來，我們來看兩個典型的案例。

優合集團：打造國際供應鏈“智能助手網”

在該案例中，落地智能體場景包括人才篩選、合規校驗、資金流調度與船期管理，并實現多個智能體協同處理任務，平均每月節省人力成本超1300人天。通過打造“智能助手網”，幫助優合集團實現從信息采集→規則比對→表單填報→任務執行的鏈路智能化。

上海機場：構建“超級財務Agent”

在該項目中，上海機場以RPA為基礎，接入藝賽旗智能體系統，在22個財務高頻流程中部署任務執行體，包括銀企對賬、結賬、核銷、報表生成等。通過構建“超級財務Agent”，幫助上海機場實現降低人工介入、提升時效性、實現智能化審計與風控等目標。

從上面例子中可以看出，藝賽旗的目標，不僅在于提升單個產品的智能水平，更在于探索一整套從流程理解→ 任務調度 → 系統調用 → 安全治理的智能體工程化解法。它不是AI Agent的開創者，但它可能是中國最早一批將其系統性平臺化、規模部署化的產業實踐者。

也正因為此，我們才可以說：企業智能體不只是一個概念，而是目前企業必須面對的“組織協作基礎設施”升級命題。

企業智能體正在顛覆傳統軟件、

SaaS系統的底層邏輯

長久以來，企業對軟件的理解，幾乎是以“SaaS范式”為基準的：工具即服務、模塊即功能、用戶點選、流程觸發。SaaS推動了IT系統的標準化，但它也有天然的局限性：工具是靜態的，流程要人為配置；模塊之間孤立，跨系統協作復雜；多數SaaS產品解決“信息通達”，但不解決“任務完成”。

如今，企業智能體的崛起，正在改變這一切。

SaaS的本質是“軟件即服務”（Software as a Service），也就是企業將傳統的本地應用遷移到云端，獲得更高的部署效率與更低的維護成本。而企業智能體的邏輯是“結果即服務”（Result as a Service）：企業不再關心模塊入口和功能配置，而是只在意“這件事能不能完成”。

我們可以用一張對比表，清晰感知SaaS與企業智能體在底層協作邏輯上的根本差異：

這一邏輯轉變的本質是：企業不再圍繞“系統菜單”展開協作，而是圍繞“任務網絡”構建智能化組織。

企業不再需要大量人為監控系統執行狀態，而是通過Agent網絡，實現任務流的“自驅動化”。軟件系統不再是“被操作”的對象，而是“主動完成任務”的數字員工隊伍。從這個角度看，企業智能體正在重構下一代企業基礎設施。企業的數字化基礎設施不再是“系統集合”，而是“智能體集群”。

當我們回顧AI這幾年的技術熱潮，會發現一個規律：每一次革命性進展，最終都要靠“能不能落地”來檢驗價值。當技術棧成熟、生態工具涌現、企業需求從“會說話”走向“能干活”——這三重趨勢疊加下，2025年，正在成為企業智能體從實驗室走向辦公桌的第一年。

我們今天談“企業智能體元年”，不是因為這個概念足夠新，而是因為它終于開始有了“用”的價值。這一次，AI終于不再是“高參”，而是走向了企業的真實業務流程。而這，才是藝賽旗們的價值所在。