在企業數字化實踐中，普遍存在 AI 工具應用與業務價值脫節的現象 —— 多數企業已引入 AI 工具用于報告生成、數據分析等基礎場景，但在采購比價、庫存核算等核心業務實操環節仍依賴人工，導致 AI 技術潛力難以轉化為實際業務價值。這一 “落地斷層” 的核心癥結，需通過具備自主執行能力的 AI Agent 破解。
基于用友行業調研及企業實踐反饋，AI 在企業降本增效、精準運營、風險管控領域的潛力已得到廣泛認可，且生成式 AI 已滲透至員工日常工作場景，但僅少數企業實現 AI 向業務實操層的穿透。很多企業面臨系統架構陳舊、數據質量不足、人才短缺、組織變革等多重挑戰。
“無數據不 AI”，數據治理已從成本項轉為核心能力，企業既重視又焦慮，在數據清洗、標注、標準化等環節存在技術與管理短板，同時需平衡數據利用與合規，做好數據全生命周期管理（含內部知識治理）。
企業傳統系統呈煙囪式架構，存在復雜、擴展性差、開放性弱等問題，導致數據整合難、模型安全性不足；AI 部署適配接口與數據協議的改造成本高，且模型幻覺、算法偏見等技術風險加劇落地不確定性，需建立模型可解釋性與驗證機制，進一步加大了整合挑戰。
與消費端 AI 的碎片化應用、高容錯率不同，企業端 AI 需穩定、可靠、安全，且要與研發、生產、供應鏈等多業務環節深度融合，場景復雜關聯、時效性要求高，需從系統與組織層面變革原有業務流程；傳統 IT 系統已成為重要阻礙，企業需結合性價比、實際效果權衡是否升級架構。
AI 人才缺口直接阻礙技術落地，且現有人才與需求不匹配，既懂技術又懂業務的復合型人才稀缺，單純技術研發難以滿足場景化需求，復合型人才成為企業核心需求。
企業戰略與治理能力不足，缺乏清晰 AI 落地路線圖，盲目投入易造成資源浪費；AI 項目投資回報率難以預估，導致企業決策謹慎、落地延緩，需在本地算力、云服務與模型輕量化之間權衡，并建立可量化的價值評估體系。
綜上，企業需聯合服務商制定科學的 AI 落地戰略，推動技術與業務的深度融合，方能在市場競爭中實現可持續發展。
AI Agent 的 “破局三板斧”：
從 “工具” 到 “業務執行者”
AI Agent 并非傳統 AI 工具的升級，而是具備 “環境感知、任務規劃、資源調用、結果反饋” 能力的智能實體。
用友 BIP 自產品設計之初便將智能能力作為核心支柱，構建了覆蓋 IaaS、PaaS、BaaS/SaaS 的多維度企業 AI 產品矩陣（含智能平臺 YonAI、企業服務大模型 YonGPT、行業智能體等），為 AI 落地提供全棧式支持。
截至目前，用友 BIP 5 已在財務、人力、供應鏈等十大領域嵌入 40 余個智能體，通過自然語言交互實現 “系統服務 - 數據 - 知識” 的高效調用，推動業務流程自動化與決策智能化。
這是Agent和傳統AI最不一樣的地方——它不只會“分析”，還會“執行”。
比如用友BIP的“采購智能體”，可以依據規則，實現詢價單自動填寫業務規則信息，自動邀請供應商并發布，供應商報價后，支持自動比價定標。 在合同審查場景中，支持自定義審查規則，能直接標出“違約金缺失”等具體風險點，甚至識別嵌套在補充協議中 的隱藏條款。自動生成“風險說明+修改建議”雙欄報告，提供條款替換、模板推薦及風控評分，平衡合規與商 業利益。通過AI全流程風險透視、精準條款級審查及智能優化建議，顯著提升合同安全性與審查效率。在招標文件生成場景中，智能體通過語義分析自動匹配最優模板，智能填充技術參數與商務條款，并完成邏輯校驗與地域 合規適配，將標書編制時間從2天壓縮至1小時。
整個過程不用人工插手，從“需求”到“結果”全閉環，徹底解決了“AI只說不做”的問題。
Agent就像個“連接器”，不用大規模改造企業現有架構，就能讓不同系統的數據和功能互通。用友BIP的智能體平臺接入了4000多個行業API，覆蓋ERP、SCM、CRM這些主流系統。
用友BIP為企業打造的企業AI智能體——智友（YonMate）,更成為員工日常工作的 “超級入口”：它不僅能理解業務指令、自動觸發系統功能，還能基于企業知識庫提供智能建議，讓重復操作自動化、決策支持智能化。這種交互革新讓AI技術真正從工具融入企業各項業務，轉變為企業的生產力。
智友，統一智能入口
從技術架構看，大模型+小模型”已經成為當前智能體建設中一個核心趨勢，用友BIP企業AI基于這一關鍵思想， 構建了匹配企業核心業務與管理場景的智能體矩陣。通過大模型提供強大通用智能、推理能力和復雜任務處理能力， 小模型提供高效、低成本、專業化的特定技能執行，并將這些模型進行有機組合和協同工作，最終形成深度嵌入 企業業務流程的智能體矩陣。用友BIP將 AI 深度融入企業 “研供產銷服”“人財物客項” 等核心業務與管理場景，解決企業智能交互、知識賦能、風險審核、分析洞察、智能預測、智能決策等管理與運營問題。
第三：低代碼 / 零代碼構建，破解人才與規模化難題。
企業 AI 落地的核心顧慮之一是 “技術門檻高”，而 AI Agent 的低代碼 / 零代碼能力可讓非技術人員快速上手。
用友BIP智能體構建平臺，依托模型矩陣，具備場景感知、上下文記憶、大模型規劃、技能執行、 個性化推薦、多模態與多端交互等能力，十分鐘就能自主構建一個智能體。
AI Agent 的有效運行需依托三大核心基礎，缺失任一環節均會影響落地效果：
第一，適配性系統架構。企業需構建支持 AI 與現有業務系統無縫對接的數智底座，實現業務流程、數據資源與智能應用的一體化協同。確保 AI Agent 可靈活調用各系統能力，如同為 Agent 運行搭建 “穩固地基”。
第二，高質量數據與知識支撐。數據是 AI Agent 的 “核心燃料”，低質量數據將直接導致 Agent 執行偏差。用友 BIP 數據平臺通過數據清洗、整合、知識圖譜構建，形成標準化數據資產，確保 Agent 調用數據的準確性與時效性；同時通過知識治理實現企業內部經驗的結構化沉淀，為 Agent 提供專業知識支撐。
第三，“大模型 + 小模型” 協同能力。Agent的“腦子”其實是大模型，而且需要“大模型+小模型”搭配。比如用友的YonGPT大模型，負責理解業務、規劃復雜任務；而財務、采購這些垂類小模型，負責在專業領域精準執行。這樣既保證了Agent的“聰明度”，又控制了算力成本，性價比才高。
當前 AI Agent 已從試點驗證階段邁向規?；瘧?，它的意義不僅是打通 AI 落地的 “最后一公里”，更在于推動企業從 “人機協同” 向 “自主業務” 躍遷 ，讓 AI 從 “技術工具” 轉變為 “業務伙伴”，真正為企業創造可持續的業務價值。
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