在AI重塑企業生產力的浪潮中，智能體已從創新概念轉變為業務剛需。麥肯錫研究顯示，企業級大語言模型每年可創造高達 4.4 萬億美元的價值，波士頓咨詢更預測到 2030 年 AI 智能體市場年均復合增長率將達 45%。然而，許多企業在智能體部署后卻陷入 "上線即停滯" 的困境：初期投入巨大卻難以轉化為持續效益，技術與業務脫節導致智能體淪為 "花瓶"，數據迭代滯后使其逐漸喪失實用價值。這背后，恰恰凸顯了一個被忽視的關鍵命題 —— 智能體的后期運營，才是決定其能否真正創造業務價值的核心所在。
用友BIP智能體構建與運營平臺，能幫企業高效的構建和運營智能體，而且這些智能體與企業的數智底座、業務應用是原生一體的，可以無縫銜接，為企業釋放智能體真正效能提供了成熟的路徑與平臺支撐。
一方面，提供基于低代碼、大模型的快速開發平臺，通過“技能—意圖流—智能體”的三層體系，企業可靈活構建適應不同場景的智能體，并確保模型調度高效準確；另一方面，提供智能體持續進化的系統保障，將智能體的管理、分析、評測和知識運營四個關鍵環節有機結合，形成一個高效協同的智能體運營系統。
不少企業將智能體部署視為 "一次性工程"，盲目追求技術上線卻忽視后續運營，最終陷入多重價值陷阱，導致智能體難以發揮實效。
智能體的技術能力若不落地業務場景，便只是空洞的算力消耗。許多企業的智能體雖能完成基礎問答，卻因未通過運營嵌入核心業務流程，無法處理“訂單交付周期核算”“設備故障根因診斷”等實際問題。
政策法規更新、市場競爭加劇、業務流程優化、客戶需求升級，這些變化都要求智能體的知識與能力同步迭代。若缺乏運營支撐，智能體的訓練數據與業務規則將停留在部署初期，逐漸喪失實用價值。例如零售企業的智能客服，若未能通過運營及時更新新品信息、促銷政策，問題解決率便可能大幅下降，反而增加人工負擔。運營通過持續的知識更新與模型優化，讓智能體始終適配業務需求，避免“上線即落后”。
智能體的價值創造遵循“數據反饋-分析優化-能力升級”的閉環邏輯，而運營正是閉環運轉的動力源。通過運營收集用戶反饋、監控運行數據，才能發現智能體的功能短板：是知識儲備不足導致回答偏差，還是流程設計不合理影響任務執行效率？例如財務智能體若頻繁出現憑證處理錯誤，運營團隊可通過數據分析定位根源——是會計準則更新未同步，還是模型推理邏輯存在漏洞，進而針對性優化。沒有運營的反饋與優化，智能體便無法突破初始能力邊界。
由于缺乏科學的運營指標體系，企業僅能衡量咨詢量、響應速度等表面指標，而無法精準測算智能體對“人工成本降低”“故障停機時間縮短”“客戶滿意度提升”等核心業務指標的影響。只有將智能體的運行數據與業務成果關聯，才能讓投入產出比可視化，為持續投入提供決策依據。
運營的重要性決定了其不能脫離構建獨立存在——構建階段的技術底座是否適配運營需求，直接影響后續優化效率。若構建時未預留數據接口、未設計可擴展架構，運營中的知識更新、模型調整將舉步維艱。
用友BIP智能體構建與運營平臺，旨在高效構建并運營與數智底座及應用原生一體的智能體。一方面，提供基于低代碼、大模型的快速開發平臺，通過“技能—意圖流—智能體”的三層體系，企業可靈活構建適應不同場景的智能體，并確保模型調度高效準確；另一方面，提供智能體持續進化的系統保障，將智能體的管理、分析、評測和知識運營四個關鍵環節有機結合，形成一個高效協同的智能體運營系統。
用友BIP運營平臺以“全生命周期管控、數據驅動優化、科學量化評估、知識動態迭代”為核心，通過智能體管理、分析、評測、知識運營四大維度的協同運作，構建起閉環運營體系，讓智能體的價值持續落地。
管理是運營的基礎，用友BIP運營平臺通過覆蓋“運行-配置-權限”的全維度管理能力，確保智能體始終處于可控、適配的狀態。
全生命周期管理：實現數智員工的全生命周期管理，確保數智員工的高效運行。
靈活化配置調整：基于構建階段的模型與業務解耦設計，運營團隊可根據場景需求靈活調整智能體配置。
精細化權限管控：結合企業組織架構設計多層級權限體系，實現“專人專管”。財務智能體僅允許財務團隊更新核算知識，運維智能體的故障圖譜調整權限專屬運維部門，既保障了數據安全與操作合規，又確保運營優化的專業性與精準性。
分析是運營的核心，平臺通過全鏈路數據采集與深度挖掘，將運行數據轉化為優化方向，實現從“被動響應”到“主動預判”的升級。
全維度數據采集：自動收集智能體運行過程中的完整數據，包括交互日志、任務執行軌跡、系統調用記錄、用戶反饋等，并與業務系統數據深度融合。
定期推送運行的關鍵指標與數據洞察；
通過可視化運營看板直觀展示智能體各項數據，輔助企業進行實時監控與管理決策。
評測是運營的標尺，平臺通過多維度指標體系與閉環應用機制，讓智能體的價值可衡量、優化可落地。
智能體運營平臺支持評測集的自動生成與高效管理，確保評測的全面性與準確性；提供評測集管理功能，便 于靈活選擇、配置和更新；實現全自動評測流程，及時發現問題并推動持續優化。
知識是智能體的“燃料”，平臺通過“采集-沉淀-更新”的全流程知識運營，確保智能體越用越懂業務。
通過經驗沉淀、問題入庫與采集加工構建知識庫；借助熱門推薦、最新更新和個性化分 發，提高知識利用率；通過提問、伴隨閱讀、互動分享等方式提升知識傳播與使用體驗；形成生產、分發、 評測與優化的閉環，不斷提升知識運營效率與質量。
在電力設備管理領域，企業可以通過運營平臺的管理與知識運營能力，讓資產維修智能體持續沉淀設備故障圖譜，結合分析與評測優化預測模型，成功避免重大設備故障導致的停電事故，降低搶修成本。
在集團采購領域，企業可以借助運營平臺的分析與評測能力，持續優化智能采購助理的合規審查規則，降低合同風險識別遺漏率；通過知識運營同步最新環保政策，提升供應商ESG合規率，減少合規罰款。
在財務管控領域，企業可以通過運營平臺的分析能力定位智能會計助理的核算偏差根源，優化知識儲備后，提升憑證處理效率，縮短月結周期，釋放財務人力投入戰略分析。
智能體的競爭已從“部署速度”轉向“運營深度”，唯有做好智能體的運營維護，才能讓智能體從“技術工具”升級為“業務伙伴”。用友BIP智能體構建與運營平臺，以構建奠定技術基礎，更以運營平臺的四大維度能力實現價值突破，管理確保可控，分析明確方向，評測量化成效，知識驅動進化，四者形成閉環，讓智能體持續適配業務、創造價值。
對于企業而言，選擇智能體構建平臺不僅是選擇的是一套技術平臺，更是選擇一條“低成本落地、高效率運營、持續化創值”的智能體發展路徑。因此只有強化運營能力的平臺，才能幫助更多企業解鎖智能體的無限潛力，讓數智化轉型真正落地生根。
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