刘阳阳
先抛个砖：用友BIP6发布会上提出的未来软件路径= "流程型软件 + 智能体软件"对于此，展开进行了一些思考（主要是离散制造 、生产场景）个人判断：AI+业务的三个场景即一条 AI 进入企业的"三层跃迁"路径：1、把线下/车间非结构化、半结构化数据整理成结构化，AI 当"翻译官" 高可验证2、让 AI 理解规则 → 生成 API，对外提供准确数据与执行规则，AI 当"规则编译器" 高可验证3、判断、预测、分析、自主执行（如直接问AI收入增长归因、业绩下滑诊断），AI 当"分析师+参谋" 低验证，需人在回路总之：流程型软件 + 智能体软件，是未来制造企业的发展思路。我的预测结论是：不是"智能体取代流程软件"，而是"流程软件管确定性，智能体管不确定性"，两者分层共生，中间长出一层新的"智能体编排层"。 核心预测：流程型软件+智能体软件共生为什么智能体一定会长出来企业大量时间花在固定业务流程之外的缝隙：异常、插单、扯皮、归因、临时汇报，机动事务。这些"不确定性"流程软件覆盖不了，只能人肉填，还有一个最重要的原因就是有一些人是要背KPI指标的，需要他做真实的人与之间的磨合下达。智能体就是来填这些缝隙的——它跑在系统之间、系统与人之间，做编排、做分析、做兜底。注意：制造业会比互联网慢半拍到一拍，因为物理世界的容错要求和数据基础更重。但这也意味着先打好数据基建的制造企业，护城河更深。在一个完整的业务流程中，做智能体跑通测试是最不明智的，因为这中间你要撬动的资源、动的利益链条非常多，RoI非常低，此非明智之举呀！真正能落地的比如：1）数据治理：车间里一些基础的业务数据收集，结构化，存档可视化2）数据采集：通过智能体对话框作为数采表单，识别多模态信息比精准填写表单更高效3）流程调优：再复杂一点的，比如自建电商平台，每天涌入大量退货、取消订单。现状是全部人工审核，可以常规的80%的自动审，非常规，异常的，需要人为判断的交给人来审核……一句话预测：未来活得好的制造企业，不是"AI 用得最炫"的，而是"先把数据翻成结构、再把确定性交给系统去固化业务流程、把不确定性交给智能体"的那批。
发布于 浙江
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