知识库在Agent浪潮中落地到哪里？

从现在来看，AI 知识库的战场本质逐渐清晰，是公司智能化转型的缩影。虽然技术工具很重要，但真正的输赢手在于能否以知识库为支点，重塑组织数据文化和管理范式。那些率先跨越“Demo 圈套”、一个将知识库深度融入业务基因的公司，一定会 AI 时代获得了宝贵的“认知收益”。

有一句调侃在知识库领域广为流传：“Demo 五分钟，上线花一年。”

但自今年 1 从月份开始，这种“落地慢” 固有的印象正在被打破。

一位业内人士告诉产业家：“以前搞知识库纯靠手搓RAG，现在比手搓强的免费工具太多了，发展太快了。

升级工具只是表象，更大的变化来自于知识库本身。

OpenAI 报告《企业中的报告》 AI：根据七家前沿公司的经验，摩根士丹利的顾问从知识库中获得了利用率 20% 飙升至 80%，一次搜索时间大大缩短，然后可以在客户互动中投入更多的时间。

这一变化表明，AI正在重塑知识库的底层逻辑：它不再是一个静态的信息“仓库”，而是公司智能服务的“引擎”。

但是，要看清这一变化，首先要了解知识库的质变。

知识库，成为企业的“必答题”

2025 年初，随着 DeepSeek 随着新工具的出现，大模型技术的成熟度和可用性明显提高。各大基础模型厂商都在从技术竞争转向应用，知识库是贯穿其中的核心环节。

“首先是知识管理能力，这是构建公司智能体的核心基础。最终，公司的智能体必须使用企业自身的知识结构来提供服务。”

某云厂商相关负责人的观点揭示了基础模型厂商为什么要依靠知识库的核心原因:大模型落地要求企业提供准确可靠的专属知识服务。

实际上，面对通用大模型，缺乏专有知识库会导致模型产生“幻觉”答案，难以胜任公司的精细情景。整合 RAG 技术之后，模型可以实时从公司知识库中搜索信息，显著降低误答率，确保导出准确可靠。

其次，与最初模糊的AI探索相比，以知识库为核心的智能客户服务和助手方案得到了广泛的认可。研究发现，引入知识库可以显著提高客户满意度，加快客户服务响应速度。例如，一个健康咨询平台通过AI聊天机器人处理日常咨询，减少了65%的人力客户服务订单，每年节省了超过5万美元的支持成本。

所以，知识库已经成为大型制造商和企业的实现。 AI 商业价值的必答问题。

“大模型的热潮很大，但当它真正落地时，场景相当有限，知识库绝对是最顺利的方式。”腾讯云副总裁、腾讯乐享负责人答治茜告诉产业家。

因此，今年的知识库市场需求大幅增长，答治茜也直言不讳地说：“今年以来，知识库需求呈井喷式增长，增长了两三倍。

知识库市场需求的增长也与供给侧的频繁行动相对应。

以阿里、百度、腾讯等为代表的大模型制造商提供底层大语言模型和RAG检索增强技术。例如，阿里巴巴云百炼、腾讯云智能体开发平台(原大模型知识引擎)等。将知识库作为检索增强模块，以补充大模型对企业专有知识的理解。

Agent 该平台通过建立智能体和内置知识库功能。比如腾讯云智能体开发平台，字节按钮， AI Agents Flow、BetterYeah 企业级Agent开发平台集知识管理、搜索和对话安排于一体。这些平台不仅支持大量文档的向量存储和检索，还提供可视化的流程设计，方便快速构建对话智能应用。

SaaS 知识库提供商致力于企业知识管理和在线问答云服务。例如，腾讯享受知识库， HelpLook 等待商品，帮助企业快速建立集中知识库，嵌入AI问答机器人。

基模，大模型 RAG、Agent 平台、SaaS 在知识库厂商的配合下，行业生态不断完善，推动AI知识库在公司的具体场景中迅速渗透。

由“库”到“引擎”：知识库的质变

在销售领域，客户需求多样化是一个固有的问题。在一个软件行业，客户在使用产品时经常会问各种各样的问题。

在过去，为了应对这一挑战，公司将花费大约60%的时间来帮助销售人员解决这一问题。但是，80%的问题是反复出现的，这些问题都有标准的解决方案。

面对这种低效高成本的运营瓶颈，公司决定引入AI技术进行优化。在AI助手的帮助下，公司自助解决问题的比例提高到30%。此外，过去80%的“隐形知识”闲置，因为无法有效搜索，销售人员只能花很多时间阅读文档寻找答案。

大模型与知识库的融合，与传统的知识库相比，带来了显著的变化。

“建立AI知识库后，整个律师的工作效率要高得多。律师的培训周期过去需要8年，现在6年就够了。”在腾讯享受的客户案例中，这些变化更加生动。

由于AI大模型的加持，知识库出现了质的变化。

在传统模式下，知识库主要通过全文搜索帮助用户找到答案。搜索系统只能提供文档的位置和相关的搜索结果，但不会直接给出问题的答案。而且大型与知识库的融合，不但可以识别前后文本，而且可以直接生成解决方案，大大提高了查询效率和客户体验。

此外，AI技术的引入也提高了建设和运营维护的效率。传统知识库的建设通常需要演讲者和人工标注。现在文档上传后，AI模型可以一键生成问答内容，只需要人工选择和审核即可。也就是说，过去依靠专家经验的构建过程现在可以由AI协助完成，从而提高了效率，缩短了冷启动周期。

传统知识库在运维阶段往往由于主题划分不清或更新需求较大，需要重新标注，甚至需要话术师重新配备。现在，企业可以建立统一的全公司知识库，AI的参与使得运维过程更加高效，大大降低了人工控制和支出。即使需要建立新的知识库助手，AI也可以帮助调整和优化，而不是从零开始建立新的模型。

综上所述，与传统的全文检索相比，现代 AI 知识库可以识别前后文本，直接生成最佳解决方案；并且在建立和运行维护阶段，AI 可以一键生成正确的问答，只需要手动审批，大大缩短了冷启动时间，降低了后续维护成本。公司可以在统一知识的基础上，在不同场景下快速部署“轻”助手，无需从零开始。

如果说传统的知识库应用领域主要局限于简单的文档存储和信息查询，那么在模型的加持下，知识库的能力边界将大大扩大，逐渐成为公司智能服务的“引擎”。

AI知识库的局限性

不过话说回来，现在的AI知识库真的完美可用吗？

事实并不乐观。

具体来说，目前的AI知识库主要适用于流程标准化、内容固定的场景，覆盖面仍然有限，如深层决策支持或创新内容生成等需要高度创造性和非结构化处理的任务。

另外，由于知识库依赖于现有的文档和规则，在处理缺乏先验知识、需要复杂推理的情况时，效果并不好。

在构建公司AI知识库的过程中，公司往往面临着几个核心问题。

首先，规模和复杂性管理是最大的挑战。随着知识库规模的扩大，如何高效管理数百万或数十万的知识库，保证不同团队和角色之间的信息流动顺畅，已经成为一个系统性的问题。

其次，信息的准确性和及时性也很难。公司知识库包含大量的结构化和非结构化数据。高效知识库建设的关键是如何保证这些信息不断创新，保持有效性，尤其是在大规模组织中，防止知识过时或错误影响决策。

权限和安全管理也是一个重要问题。公司知识库涉及敏感数据。如何保证这些信息只被授权用户访问，防止泄露或滥用，必须对权限管理进行细化。"你可以问什么，不能问什么，这一点非常重要，如果营销线知道采购成本，那就是一场意外。"回答治茜说。

此外，AI应用挑战也是一个技术问题。AI与知识库结合时，如何保证AI产生的答案准确可靠，防止误导性内容，尤其是在大型知识库中，AI应该能够准确回答“不清楚”，而不是给出错误的推断。

技术结构的适应性也很重要。伴随着技术的不断进步，知识库架构需要不断迭代和优化，特别是在与AI模型相结合时，需要支持更多的知识格式和交互技术，提升用户体验。

最后，需要解决数据迁移和集成的问题。公司在建立知识库初期，必须提供多种数据类型，简化转移过程，如何将分散在不同系统中的数据整合到知识库中，防止信息孤岛。

总的来说，规模与复杂的管理、信息时效与准确性、权限与安全性、技术架构迭代、数据迁移与集成直接关系到AI知识库能做什么不能做什么。

“要把企业的AI知识库做成系统工程，首先要保证内容的准确性和有效性，其次要让合适的人基于权限看到合适的信息，第三要用AI技术提高检索和生成的准确性。”在答治茜看来，AI知识库落地的关键在于这些“门道”。

因此，在选择类型时，公司还必须考虑技术成熟度和组织协作——不仅要评估平台本身的检索和生成能力，还要考虑内部流程、权限结构和数据治理的协调水平。

以 SaaS 以知识库平台为例，其产品理念侧重于知识内容管理和行业场景适应，强调公司知识的汇集，提高检索和发布流程的统一平台。他们更注重知识分类、知识地图建设和与当前办公系统的连接。

相比之下，Agent厂商的理念更强调智能体和流程安排，具体任务通过RAG搜索和大模型执行，辅以工作流和自动化集成。Agent平台一般提供“零/低代码”界面，支持业务人员快速定义目标和流程，并可以嵌入知识库进行问答或辅助决策。

Agent平台在系统集成方面侧重于提供丰富的API/RPA适配器，方便将智能体嵌入到业务系统中；而SaaS平台则提供跨系统聚集、多语言检索等知识层面的能力。

就这些方面而言，SaaS知识库方案适用于快速构建通用知识应用、培训或帮助中心，布局相对方便；Agent方案更适合跨系统自动化和跨功能流程场景，需要投入更多的设计成本，但可以更灵活地实现多步目标和智能决策。

简而言之，企业希望将知识库变成“智能引擎”，根据自身规模、业务复杂性和安全合规性的要求，权衡以上三种方式的利弊，制定切实可行的落地方案。知识库还没有成为“一劳永逸”的通用产品。

AI大模型 知识库，下一站在哪里？

虽然技术层面还存在一些不足，但是促使 AI 在一些高创意或复杂的推理场景中，知识库很难完美胜任，但更多的考验在于如何在企业内部构建可持续的运营和治理机制，从“小试点”到“大规模”落地，将知识库能力转化为生产力。

从技术适应到组织协作，从服务商生态到公司内部结构，这一变革的推动途径并非坦途。

第一，在落地过程中要经过“技术-组织”的三重门。

首先是数据整合的问题，公司的内部数据分散在CRM等不同的系统中，、在ERP和文档系统中，数据类型也非常复杂，有些是结构化的，有些是非结构化的。转移和清理这些信息既费时又麻烦。此外，由于缺乏处理图表、音频和视频等信息的能力，知识库不完整。

第二，情景适应的问题。虽然标准化的客服问答已经能够高效运作，但模型往往会在R&D推理、供应链决策等一些特殊情况下出错，响应速度慢。

第三，组织惯性和责任。知识管理需要业务部门、IT和知识管理者的密切合作。然而，在传统结构中，没有统一的管理机制来分散知识的“所有权”。

第二，企业在选择建设路径时，往往会陷入标准化工具与定制化需求的矛盾。

轻量化SaaS适合中小企业快速上线，但容易遇到扩张限制；虽然自主研发的API增加方式可以深度定制，头部企业也很喜欢，但是需要承担高昂的R&D成本和人才风险；混合云Agent方式灵活可控，符合高合规性要求，但面临多云运维的复杂性。

而且行业知识库已成为竞争的新焦点——像法律行业的“案例推理库”、制造业的“故障检测库”需要结合术语库、规则引擎和动态工作流程，所以服务提供商需要从提供通用工具向“专家系统”转型。

企业内部的“烟囱式”建设问题根本在于各业务部门各行其是，缺乏统一的企业级知识管理体系。处理的关键是建立“双轨体系结构”——负责数据聚合、自动分类和版本管理的底层统一知识中台。上层的轻量化应用由各部门根据需求构建，既能保证数据源的一致性和可控性，又能灵活拓展。

在知识库能力转化为生产力的趋势下，未来供给侧或将聚焦两大核心能力：一是产业化深层次，二是端到端服务闭环。

目前，服务提供商的生态正在分化博弈，形成了三大阵营。基模制造商使用“大模型”＋RAG＋云端服务“捆绑导出，底座雄厚但行业沉淀不足；Agent 平台主要推广低代码流程排列，易于集成中长尾场景，但增加了流程设计的复杂性；垂直 SaaS专注于细分领域，开箱即用，但扩展性有待加强。

未来，SaaS可能会根据自己积累的经验，创造情景优势；基模制造商或建立生态系统，招聘 SaaS 以补充情景方案；Agent 另一方面，平台有望以“流程中台”的姿态成为跨场景连接器。推动企业落地AI知识库，实现真正的生产力转换。

从现在来看，AI 知识库的战场本质逐渐清晰，是企业智能化转型的缩影。

虽然技术工具很重要，但真正的输赢手在于能否以知识库为支点，重塑组织数据文化和管理范式。那些率先跨越“Demo 圈套”、一个将知识库深度融入业务基因的公司，一定会 AI 时代获得了宝贵的“认知收益”。

本文来自微信微信官方账号 “产业家”（ID：chanyejiawang），作者：斗斗，36氪经授权发布。

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