GitHub星標破10萬;以一己之力引發(fā)Mac mini的搶購潮;有人將其稱為“迄今為止最偉大的 AI 應用”。
最近,AI圈的頭號C位非OpenClaw(原Clawdbot/Moltbot)莫屬。和以前那些只會“說”的 Chatbot 不同,OpenClaw是一個真正的“實干家”:你只需通過日常使用的通訊軟件發(fā)送消息,就能指揮它完成各種任務。
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它的爆火,標志著AI的價值已經(jīng)從能聊天躍遷到會干活,Agentic AI(代理式人工智能)時代已全面到來。
德勤數(shù)據(jù)顯示:Agentic AI 領域正以年均43%的速度增長,遠超其它AI賽道,標志著市場與技術已進入共振爆發(fā)期。IDC報告顯示:活躍 Agent 的數(shù)量將從 2025 年的約 2860 萬,快速攀升至 2030 年的 22.16 億。
一切都在預示:2026年,將是AI Agent真正走向成熟和規(guī)模化應用的關鍵節(jié)點。
然而,當個體用戶正沉浸在 OpenClaw 帶來的效率狂歡時,企業(yè)卻面臨著Agent的落地之痛,他們渴望Agent帶來的效率提升和流程變革,但更恐懼其中的風險:不可控的幻覺、不穩(wěn)定的執(zhí)行、數(shù)據(jù)泄露的隱患......這份焦慮,成為了橫亙在企業(yè)和Agent落地應用之間的一道鴻溝。
十年沉淀,跨越企業(yè)級Agent落地鴻溝
“企業(yè)的Agent布局是一件極為嚴肅和復雜的事情,可以讓企業(yè)放心‘招聘’的AI員工,僅僅擁有一個聰明的大腦是遠遠不夠的,更需要深厚的職場經(jīng)驗和職業(yè)素養(yǎng)”網(wǎng)易副總裁、網(wǎng)易智企總經(jīng)理阮良在談及這一現(xiàn)象時坦言。
在他看來,Agent賦能組織絕非易事,很多企業(yè)在嘗試部署Agent時所遭遇的一些困境,例如客服機器人答非所問導致客戶流失、DataAgent抓不到業(yè)務重點、開發(fā)Agent生成的代碼漏洞百出需要人工大量返工……這些問題的根本原因,在于缺少對業(yè)務流程的深度理解和數(shù)據(jù)積累。所以,如果無法完成“最后一公里”的落地,再強大的模型也難以轉(zhuǎn)化為真正的生產(chǎn)力。
將AI能力轉(zhuǎn)化為企業(yè)的生產(chǎn)力,這正是網(wǎng)易智企一直在做的事情。
創(chuàng)立于2015年的網(wǎng)易智企,依托網(wǎng)易集團二十余年的技術積累,在過去10年服務了海量行業(yè)標桿企業(yè),如:月之暗面、瑞幸咖啡、OPPO、賽力斯、渣打銀行、中信證券、胖東來、中鋁集團、米哈游等,在這個過程中,沉淀了深厚的行業(yè)Know-how(關鍵知識),也積累了經(jīng)過實戰(zhàn)驗證的業(yè)務流程技能和工程化經(jīng)驗。
“10年的積累和沉淀,是我們服務企業(yè)的底氣。我們不提供通用大模型,而是為企業(yè)部署可信賴的、穩(wěn)定的、可靠的Agent”阮良強調(diào)。
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“以可靠的AI技術,釋放企業(yè)生產(chǎn)力,共創(chuàng)美好世界”,在這一使命的牽引下,網(wǎng)易智企將Agent確立為核心戰(zhàn)略方向,構建了從客服、銷售、數(shù)據(jù)分析到智能開發(fā)的全方位Agent矩陣,并配備全鏈路AI內(nèi)容風控服務。
三大場景破局,Agent矩陣全方位釋放企業(yè)生產(chǎn)力
企業(yè)想用Agent又不敢用,怎么破?
網(wǎng)易智企避開了通用AI助手路線,將深厚的行業(yè) Know-how率先注入到三個最具商業(yè)價值的業(yè)務切面:客服/銷售、數(shù)據(jù)應用、研發(fā)。
客服/銷售Agent:從降本增效到創(chuàng)收,釋放企業(yè)“對外服務與營銷”的生產(chǎn)力
當傳統(tǒng)AI客服還聚焦在售后咨詢的處理時,網(wǎng)易智企打造的客服Agent已經(jīng)進入企業(yè)的售前咨詢場景,肩負起AI客服+AI銷售的雙重角色,不僅可以幫企業(yè)省錢,還能幫企業(yè)賺錢。
在過去的兩年時間里,網(wǎng)易智企的客服/銷售Agent已經(jīng)深入各行各業(yè),幫助王府井集團、孩子王、北京一卡通、江南布衣、深圳通、中國人壽(海外)、澳門航空、I.T集團、中旅冰雪、酷家樂等企業(yè)完成智能服務的再升級,釋放企業(yè)對外服務與營銷的生產(chǎn)力。
阮良舉了兩個典型的應用案例:
一個是全國知名的寵物用品超市,其同步在線下門店和線上外賣平臺售賣,覆蓋區(qū)域廣、商品種類多。此前他們有一個非常大的痛點:因為人力受限,夜間的生意接不住。比如消費者臨時需要購買寵物藥品、一次性尿布等產(chǎn)品,但咨詢的時候無人響應。在部署了網(wǎng)易智企的Agent之后,成功接住了70%的售前咨詢,在不增加任何人力的情況下,大幅提升了夜間外賣訂單量。
還有一個是香港著名的保險公司,他們通過網(wǎng)易智企的Agent構建了“雙AI服務體系”,一方面,面向個人保險客戶,提供7x24全天候AI小助手,讓高凈值客戶可以隨時隨地獲得專業(yè)回應,進而提升服務體驗,降低客戶流失風險;另一方,面向理財顧問提供AI智能知識檢索工具,快速回應服務過程中關于產(chǎn)品詳情、核保規(guī)則、理賠流程、保單服務等各方面的專業(yè)知識。
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得益于領先的文檔解析方案、高精度的召回排序算法、成熟的 RAG(檢索增強生成)技術和豐富的實施交付經(jīng)驗,網(wǎng)易智企客服/銷售Agent的召回準確率和回答準確率均在業(yè)界遙遙領先。
DataAgent:提升數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化率,釋放企業(yè)“經(jīng)營決策”的生產(chǎn)力
數(shù)據(jù)的重要性和價值已經(jīng)毋庸置疑,但釋放數(shù)據(jù)價值的前提是“人人可以便捷看數(shù)、用數(shù)”。對大多數(shù)企業(yè)來說,“有數(shù)據(jù)”從來不是問題,問題恰恰在于大量的數(shù)據(jù)被束之高閣和棄置,普通一線員工的看數(shù)用數(shù)門檻非常之高。
此外,盡管市場上已經(jīng)存在很多數(shù)據(jù)工具,但在實際落地過程中依然難題重重,例如:操作太復雜、學習成本高、缺乏過程分析、缺少行動建議、知識沉淀難等。
網(wǎng)易智企的DataAgent就是為解決這些難題而來,阮良強調(diào)說“該產(chǎn)品并非傳統(tǒng)工具,而是一位‘懂業(yè)務、會思考、可進化’的AI員工。”它摒棄了復雜的 SQL 代碼和繁瑣的 BI 界面,采用了最直觀的自然語言交互,只需要像聊天一樣提出數(shù)據(jù)需求,例如輸入:2025年華東區(qū)的復購率趨勢如何?DataAgent 就能瞬間理解用戶需求,直接調(diào)取底層數(shù)據(jù),一鍵生成可視化圖表,并給出指標波動背后的歸因分析。
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DataAgent 極大縮短了從“發(fā)現(xiàn)問題”到“優(yōu)化決策”的周期,讓每一個聽得見炮火的一線員工,都能基于快速、精準的數(shù)據(jù)分析,做出靈活的調(diào)整,幫助企業(yè)在復雜多變的市場競爭中做出正確的商業(yè)決策。
智能制造企業(yè)三花智控在日常經(jīng)營管理中面臨數(shù)據(jù)應用效率低、分析門檻高、決策周期長等系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。2025年,三花智控正式引入網(wǎng)易智企DataAgent,聚焦“報銷退回率”這一高價值場景,打通“取數(shù)—分析—行動—反饋”全鏈路,取得了顯著的成效:整體單據(jù)退回率由實施前的23.6%下降至9.2%,降幅達61%;平均報銷處理周期從5.8天縮短至3.1天,效率提升46.6%。此外,DataAgent通過事前校驗規(guī)則與智能填報引導,大幅減少了低級錯誤導致的反復退回量。
前不久,網(wǎng)易智企DataAgent通過了中國信通院可信AI智能體評估,成為業(yè)界首批最高評級的數(shù)據(jù)分析智能體,這一權威認證再一次印證了其智能體技術能力、場景能力和服務成熟度。
開發(fā)Agent:瞄準交付效率低質(zhì)量差的痛點,釋放企業(yè)“技術研發(fā)”的生產(chǎn)力
AI在提升研發(fā)效能方面發(fā)揮著越來越重要的作用,但在真實的企業(yè)業(yè)務場景中,Vibe Coding這一軟件開發(fā)范式頻頻“出bug”,比如:因為邏輯偏差導致需求精準度不足、因為缺乏多環(huán)節(jié)約束導致復雜需求無法落地等。
對企業(yè)而言,把代碼寫得快還遠遠不夠,需要寫得對+寫得快雙管齊下。
SDD(規(guī)范驅(qū)動開發(fā))正是這一轉(zhuǎn)變的關鍵抓手,它的核心思想是將做什么(規(guī)范)和怎么做(寫代碼)分離開來,通過規(guī)范來驅(qū)動整個開發(fā)過程,讓AI依據(jù)規(guī)范生成代碼,最終實現(xiàn)高效、可靠的交付。
網(wǎng)易智企的開發(fā)Agent正是基于SDD范式構建,它以精準的軟件規(guī)格說明書(Spec)為核心,驅(qū)動全鏈路智能開發(fā)模式,深度適配企業(yè)級研發(fā)全場景,如:新項目開發(fā)、老項目迭代、大模型復雜應用開發(fā)、需求反向補充等。
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“在中國的IT服務市場中,活躍著大量的中小型軟件服務商,他們受困于傳統(tǒng)的研發(fā)模式,產(chǎn)能一直上不去。Claude Code等國外編程工具,門檻高、穩(wěn)定性差,用起來水土不服。網(wǎng)易智企的開發(fā)Agent為他們插上了AI的翅膀,確保交付的代碼高效率、高質(zhì)量、可復現(xiàn)、可維護。在有限的團隊規(guī)模內(nèi),中小型ISV得以承接更多項目、獲得更多收入,實現(xiàn)業(yè)務的規(guī)模化增長。”阮良深刻地指出了這一產(chǎn)品的市場切入點,在他看來,這不是一套輔助編程的工具,而是一種全新的開發(fā)范式——AI Coding。
目前,通過網(wǎng)易智企的開發(fā)Agent,企業(yè)構建Demo的時間可縮短70%以上,因為需求不匹配導致的重構風險也大大降低了,真正釋放了企業(yè)技術研發(fā)的生產(chǎn)力。
構筑安全圍欄,給狂奔在AI時代的企業(yè)系好安全帶
在AI充分釋放企業(yè)生產(chǎn)力潛能的同時,硬幣的另一面也隨之顯現(xiàn):大模型幻覺輸出、提示詞攻擊、敏感信息泄露、模型偏見、上下文套話攻擊、URL惡意內(nèi)容(如聯(lián)網(wǎng)搜索引入的敏感信息)等新型風險頻發(fā),且呈現(xiàn)出跨數(shù)據(jù)、跨模型、跨業(yè)務的多鏈擴散特征。
AI時代,海量多模態(tài)內(nèi)容的風控成為一個關鍵挑戰(zhàn),AI Alignment(人工智能價值對齊,確保AI以對人類和社會有益的方式行事)成為核心議題。
為了幫助企業(yè)應對這一挑戰(zhàn),網(wǎng)易智企構筑了嚴密的“多模態(tài)大模型安全圍欄”,通過三個層級實現(xiàn)風險分級管控:內(nèi)生安全聚焦大模型隱患發(fā)現(xiàn)與價值觀對齊;外生安全實現(xiàn)輸入-輸出全流程閉環(huán)管控;衍生安全則重點把控生成內(nèi)容的風險。
“我們的安全業(yè)務最早起源于1997年——從支撐網(wǎng)易郵箱內(nèi)容檢測起步,2000年至2016年,我們深耕網(wǎng)易游戲、云音樂、新聞等內(nèi)部互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務,在海量場景中積累了豐富的風控經(jīng)驗。”在阮良看來,安全是1,其他的AI創(chuàng)新都是后面的0。這近30年的實戰(zhàn),讓網(wǎng)易智企有充足的信心為企業(yè)“系好安全帶”。
網(wǎng)易智企是目前國內(nèi)為數(shù)不多可覆蓋 “文本+圖像+音頻+視頻” 全模態(tài)的風控廠商,截至2025年,國內(nèi)超九成大模型創(chuàng)業(yè)主體(如Kimi、MiniMax、硅基流動等)及多模態(tài)大模型企業(yè)(如生數(shù)科技、愛詩等),其大模型安全圍欄的技術內(nèi)核均源自網(wǎng)易智企。它如同一個嚴苛的“AI審查員工”,在 Agent 生成內(nèi)容的毫秒之間完成實時檢測與過濾,確保輸出的每一句話、每一張圖、每一個音視頻都符合法律法規(guī)與公序良俗,免除企業(yè)的后顧之憂。
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站在2026年的起點,我們清晰地預見到:未來的組織必將是人與Agent協(xié)同的有機網(wǎng)絡,Agent不再是冷冰冰的應用,而是與人類并肩作戰(zhàn)的“AI同事”。面對這一趨勢,企業(yè)必須進行系統(tǒng)性的Agent布局,重塑企業(yè)生產(chǎn)力。
網(wǎng)易智企已經(jīng)準備好,與中國企業(yè)一起,邁入“人機協(xié)同”的新紀元。你的第一位AI員工,或許就從今天開始上崗!
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