央国企AI转型：生产级智能体开启工作新范式

过去近三十年（1995年至今），软件工程蓬勃发展，造就了Web、App等常见数字形态。如今，大模型引发的AI应用浪潮，如MCP、Agent的出现、探索和尝试，与软件工程早期颇为相似。互联网上的显性知识已融入大模型，AI应用的关键在于提取人类的“经验值”。Agent作为全新架构，旨在替代人操作现有软件（如wps、oa系统、财务系统）来推进知识型任务或处理重复琐碎工作。如何将人的经验知识、规则和判断转化为AI可执行的形式并转化为生产力，是企业关注和解决的核心痛点。

分享嘉宾：广州广交数科信息产业有限公司副总经理、AI负责人常振廷

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今天分享的高价值场景案例是央国企及政府机构中常见的“AI收文员”场景。收文员每天需处理约80 - 100份文件，我们将人工办文经验（如判断牵头部门、牵头领导、拟办意见等）转化为AI可执行的规则和形式。目前，AI收文员执行准确率接近100%，并能与OA关联自动填报。由此可见，AI原生能力释放生产力的关键在于让Agent代理原本由人操作工具完成的工作，而高层次的价值创造工作仍由人主导，这是基于前期落地案例和研究得出的核心认知。

广交数科原本从事交通信息化，去年开始涉足AI领域，现有研发人员600多人。在AI起步阶段做了四件事：一是提出央国企AI转型和行动指南；二是开展企业AI应用建设，构建“AI应用工程”技术体系，涵盖场景识别、高效建模、智能体生产级调优等关键环节；三是成功举办全国首批AI员工批量“持证上岗”发布会；四是持续探索AI原生能力和解决方案，确定哪些人工操作工作可被AI有效接管。

接下来分析企业的AI转型方法与行动指南。

AI能在企业落地的原因，总结出两个核心逻辑：一是语言/文字处理的天然契合，语言和文字是人类交流和传承的核心载体，也是大模型擅长处理的对象；二是持续优化管道的确立，创建一个智能体就建立了一条可观察、维护和改进的管道，通过业务、技术和AI工程师的持续迭代，能提升效率并替代部分人工操作。基于此，AI在企业落地是可行的。

企业AI转型的核心议题包括：AI落地效果和实际效益如何？如何选择模型开发工具链？怎样让AI文化在企业内部扎根？目前，多数企业处于AI或智能体的试点和探索阶段，今年下半年会有成熟的Agent应用和解决方案推出。当前的智能体主要是智能协作类Agent系统，用于代替人操作软件工具，未来各领域可能出现成熟的、开箱即用的智能协作Agent。

让AI文化在企业内部落地，可分三层推进。第一层考虑原生开发还是购买现有工具链；第二层构建企业知识大脑，整合不同颗粒度的知识引擎，如联网搜索、内容库、知识库、文档库、规则库、数据库和专家系统；第三层是“数字员工”与AI工作台，输入人的规则后，“数字员工”执行高度重复任务，众多“数字员工”构成统一的AI工作台，提升工时效率和企业竞争力。

企业做好AI落地要求较高。首先，近两年AI知识体系庞大，AI应用工程作为新兴领域，与传统软件工程差异大，工作推进需先统一认知。其次，AI应用工程能力很关键，要具备场景识别、智能体高效建模及实现能力，当前很多案例未真正实现“经验知识AI化”的原生价值。再者，AI管理变革能力是AI落地的重要过程，企业对AI认知不同，高管认知深度、员工分工协作机制设计和全景覆盖打造都需逐步推进。另外，AI应用落地效果受多因素影响，智能体落地要打通模型层、智能体层、工具层、私有知识数据层、应用场景层，业务专家、IT工程师、AI工程师的知识体系也需融合，任何环节出错都会影响效果，这也是部分AI应用未达预期的原因。

围绕企业价值链构建AI应用，可先选择高价值场景试点，各部门优先选一个场景实践，让团队体验AI能力。成功后进行智能体实现和运营迭代，再扩展至全景覆盖和统一界面集成，最后推进硅基与碳基员工的协同管理。例如开篇的AI收文员，执行水平达人工收文的99%，只需人工最后确认。目前，AI收文员达到“执行者”水平，部分智能体处于“共创者”“学习者”“建议者”水平，因大模型结果需人工确认，部分场景存在幻觉现象。

广州公交集团的创新案例：去年6月印发AI +三年行动方案，10月启动AI智能体比赛，今年3月26日举办首批AI员工发布会，发布10个AI员工。这些AI员工覆盖企业管理和生产各领域，包括党务党建（“智HUI党务”）、法务（“如影法务”）、旅游客服（“如约旅伴”）等。

总结与展望：AI应用能力是持续提升的过程，企业推进AI落地，要先做整体规划，识别高价值场景，明确要构建的智能体和数据准备。然后选择试点，落地使用AI，在过程中提升对AI的认知和AI文化的覆盖效果。借鉴成功案例，构建AI应用工程能力，实现与AI的共生发展。

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