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开发者视角:AI智能体落地难点与RPA+AI融合解法

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用户11837377
发布2025-10-14 15:55:18
发布2025-10-14 15:55:18
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文章被收录于专栏:人工智能人工智能

“AI智能体”这把火,从2024年烧到了现在,几乎所有科技公司都在谈,但现实却有点尴尬,一边是概念满天飞,发布会一个接一个,另一边,很多公司的IT部门却在挠头,“这东西到底怎么用在我们的业务里?”

“每分钟有3个AI项目死于技术债。”这是波士顿咨询在2025年一份调研中的警示。报告显示,全球1/3的公司计划向人工智能投入超过2500万美元,但是目前全球范围内AI应用部署率不足35%,原因很简单,很多项目看着美好,一落地就遇到三大难题:系统集成太复杂、开发部署时间太长、跨部门协调起来太费劲。

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对企业来说,这已经不是一道选择题,而是一道生存题。麦肯锡预测,到2026年还用不上AI智能体的公司,运营成本可能比对手高出近四成。尤其在中国,一边是国家大力推“人工智能+”,一边是金融、国企等行业对安全、合规的严苛要求,想让AI智能体真正上手干活,远比想象中要难。

赛道上挤满了选手,跑法却各不相同

市场这么火热,自然吸引了各路玩家,但仔细一看,大家选择的路径和赛道各不相同。

第一种,是技术爱好者喜欢的“开源DIY流”,典型代表就是Dify.AI。它开放、灵活,很多开发者拿来做各种有趣的尝试。比如有银行用它的RAG技术(一种能让AI读懂内部文档的技术)来优化反欺诈,响应速度从小时级缩短到分钟级。但它的问题也很现实:免费的才是最贵的,后续的维护、升级、保安全都需要公司自己投入大量人力,小团队常常玩不转。

第二种,是背靠大树的“生态流量流”。比如字节的Coze(国内叫“扣子”)。它和抖音、飞书这些平台无缝衔接,在直播带货、做营销内容这些场景里简直是神器。有美妆品牌用它,618大促的咨询转化率提了一大截,但它的短板也明显,一旦跳出自己熟悉的生态,去处理公司内部复杂的审批、财务流程,就有点力不从心了。

第三种,是技术大神青睐的“多智能体协作流”,像微软的AutoGen、MetaGPT就属于这一类。它们能让好几个AI智能体像一个团队一样开会、分工、解决复杂问题。比如帮券商自动写研究报告,或者在汽车工厂里协同进行质量检查。这听起来很酷,但对使用者的技术要求非常高,一般企业很难驾驭,更像是“程序员的专属玩具”。

最后一种,也是最接地气的“行业实干流”,金智维是这条赛道的代表。他们不追求炫技,而是把AI和成熟的RPA(机器人流程自动化)技术结合起来,主打一个“稳定、可控”。金智维就推出了Ki-AgentS和K-APA这样的智能体产品,让AI的“大脑”来做决策,然后由RPA这个“靠谱的双手”去执行。这种“AI+RPA”的融合路线,正好解决了企业最担心的安全和合规问题。IDC的报告里,金智维连续三年都是“RPA+AI”市场份额的第一,说明在让AI大规模干活这件事上,他们确实积累了不少经验。

企业选AI智能体,真正需要考虑的是什么?

一个AI产品,演示时再惊艳,企业真正要掏钱时,CIO们考虑的问题往往非常实际。

首先是安全感。智能体要接触财务、风控、客户数据,这些都是企业的核心命脉。很多初创团队的产品功能很新潮,但一问到数据怎么隔离、权限怎么管控,就容易卡壳。这也是为什么很多产品过不了大型国企、金融机构合规审查那一关的原因。

其次是“听不听话”。大模型驱动的智能体,有时候像个不受控制的“天才员工”,你不知道它下一秒会给你带来惊喜还是惊吓。企业用AI,不仅要用得起,更要管得住。很多大厂在努力让AI的决策过程“透明化”,但灵活和稳定似乎总是个两难的选择。相比之下,金智维这种RPA起家的厂商,思路更直接:用标准化的流程框架给智能体套上一个“缰绳”,这样就保证了每一步操作都有据可查、精准可控,这恰恰是金融、央国企最看重的。

最后是“能不能融入团队”。智能体不能是个孤岛,它得和你公司现有的ERP、OA、财务系统打成一片。很多智能体产品还停留在“单点工具”的阶段,做做客服问答、写写营销文案还行,但要把它嵌入到复杂的业务链条里就很难。而像金智维、UiPath这类厂商,从诞生之初就在解决“连接”和“集成”的问题,他们的优势在于能让智能体平滑地融入企业现有的IT架构,而不是让企业推倒重来。

智能体怎么选才适合自己?

说到底,企业选智能体,不是一场“选美比赛”,看谁的功能更花哨,而更像一次“配型”,合适才是最重要的。

如果你是制造业,核心需求是管好供应链、做好生产排产,那就要看智能体能不能和你的MES、ERP系统深度打通。

如果你是银行或央国企,安全、合规、可追溯是你的生命线,那一个“可控”的智能体,远比一个天马行空的“创意大师”更有价值。

如果你是互联网公司,追求的是快速创新和试错,那大模型驱动的、门槛更低的智能体平台,或许能帮你更快地找到突破口。

总的来看,AI智能体这场“开卷考试”才刚刚开始。对厂商来说,最终的考题是如何交出一份让企业“敢用、爱用、用得久”的答卷。而对企业来说,真正的挑战是在众多的选项中,找到那个最懂你业务、最能帮你解决实际问题的靠谱搭档。毕竟,再聪明的AI,能跑得稳、接得住活儿,才有意义。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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