智能體落地難？那是你沒理解什么是“原生一體化”

大模型引發的技術浪潮洶涌而來，智能體正經歷著從簡單功能工具到復雜生態系統的蛻變，并逐漸成為推動各行業發展的核心力量。

在工業生產中，智能體通過融合大模型的語義理解與工業機理知識庫，成為自動化流程的“智慧大腦”；醫療領域，智能體輔助診斷系統結合醫學文獻與影像數據，幫助醫生完成影像分析、病理診斷等復雜任務。在教育、交通、農業等大行業，智能體的落地也已屢見不鮮。

但智能體要走向規模化落地，依然要面對重重難關，數據之困、流程之困與幻覺之困，讓智能體遲遲無法在關鍵業務中承擔重任。

用友BIP 5的發布，清晰地點出了破題之道，以“AI×數據×流程”的原生一體化，通過原生融合的技術理念，讓智能體在企業核心業務中自然生長。

01

AI、數據、流程三位一體

釋放智能化的潛力

十六世紀，達芬奇在繪制《維特魯威人》時，將人體視為幾何比例與自然規律的完美融合。在他看來，唯有當骨骼、肌肉與神經系統協同作用，人體才能展現真正的活力。

企業智能體何嘗不是如此，唯有當數據、流程與AI三者原生一體，才能釋放智能化的全部潛能。

首先，智能體的智慧并非無源之水，其決策與問答的能力完全取決于高質量的數據。傳統企業中，數據散落在各個孤島中，難以協同，智能體就無法形成起對企業運營的高價值認知。

用友BIP 5的數據原生特性，恰恰解決這一痛點。比如“企業數據云”能夠將業財、人力、客戶乃至社會化數據等異構數據全面融合，為智能體提供了全景的數據視野。舉個例子，當智能體回答一個關于“產品盈利能力”的復雜問題時，它無需在不同系統間抽取和拼接數據，而是直接在已經治理好的、高質量的數據湖中獲取答案。

用友網絡執行副總裁兼CTO樊冠軍表示，用友將數十年積累的企業管理經驗，沉淀為 “800多個數據模型”和“1000多個指標資產”。這些模型為數據賦予了更多業務語義，讓智能體的理解更貼近業務，從源頭上大幅減少了因數據歧義和理解偏差導致的“幻覺”。

其次，企業智能體的終極價值，在于它能真正融入業務流程，帶來效率的實質提升。

解決這一問題的答案，則是用友BIP 5的流程原生設計，它將企業中的核心業務能力，從“創建訂單”、“審批報銷”到“生成報表”，封裝成了一個個“API”，并將這些技能構成了一個龐大的“技能庫”，且對智能體全面開放。

截至目前，用友BIP 5已沉淀了14個端到端流程和2500個流程場景，這些流程服務被封裝成成千上萬個可調用的技能模塊。比如當智能體處理“從北京到深圳出差”的任務時，它不僅能完成差旅申請，還能在用戶落地后自動觸發打車服務，這種跨流程的協同能力，源于智能體與業務流程的原生融合。”也如樊冠軍所說，“流程服務就是做了成千上萬個技能，如果把流程服務的技能暴露出來，AI就能讓企業軟件變得人性化。”

最后，智能體雖然強大，但其固有的“幻覺”問題是企業應用中最致命的風險，。

對于此，用友BIP 5的AI原生體系，已構建了包含YonGPT大模型、向量模型、推薦模型、分類排序模型和運籌優化模型在內的模型矩陣。通過多模態大模型對非結構化數據進行切片處理，再通過向量數據庫進行相似性搜索，最終形成企業的知識圖譜。這種設計就有效降低了AI幻覺風險，比如當用戶查詢業務數據時，智能體回基于結構化的企業知識體系進行推理回應，這才是企業能用、敢用的智能體。

AI和數據、流程的原生融合，產生的化學反應遠超想象。在用友為鞍鋼集團打造的智能體實踐中，數據平臺提供預測模型所需的業務數據，流程系統提供設備管理的最佳實踐，AI模型則進行故障預測分析，這種原生一體架構讓20多個智能體真正融入了鋼鐵生產的核心業務環節。

02

原生一體化

智能體模式分流的決定因素

當人工智能距離通用人工智能越來越近，新的AI能力也帶來越來越多的業務創新。而DeepSeek的誕生，又為其添了一把火，通過開源實現AI平權，帶來技術和生態的規模化創新，進一步加速了智能體時代的到來。

但也因此催生了一個“亂象”，由于智能體的爆火，從理論概念到落地實踐均沒有形成統一的標準，無論是軟件企業、云企業還是傳統科技巨頭，紛紛推出自己的智能體，導致智能體市場標準混亂，良莠不齊。

是否基于原生一體化架構，是決定智能體發展方向的決定因素。基于原生一體化支撐的智能體，無疑是從企業系統中“長”出來的，而非原生一體化支撐的智能體只能由系統集成，或者“外掛”來誕生。

兩者到底有何區別呢？給企業管理與經營帶來的影響有何不同呢？

首先，從數據維度看，非原生一體化支撐的智能體往往需要通過接口頻繁訪問多個異構系統，數據延遲、口徑差異和權限問題成為常態。而基于原生一體化支撐的智能體生長于統一數據云之上，不僅能夠實時獲取一致性強、治理規范的數據，更具備“語義理解”能力。

樊冠軍舉了一個例子，“比如某醫藥企業有3萬家門店，如果所有的數據都從業務上匯聚，性能來不及。而通過原生一體化，業務數據實時反映到AP數據中，讓你感覺到沒有停頓，實時性更強。”

比如錄一筆銷售訂單，銷售收入可以實時顯示，并且支持更多流，資源占用更低，延遲更平穩，感受幾乎沒有延遲。這是非原生一體化支撐的智能體所無法比擬的。

其次，從流程維度看，外掛式智能體大部分還只能在業務外圍起作用，通常局限于“問答”，與企業核心業務流程之間存在明顯的斷層。

而用友BIP 5的智能體憑借流程原生的優勢，可自動調度多個流程服務完成復雜任務。例如，當智能體識別到市場需求增長趨勢時，它可以自動啟動“供應鏈協同流程”，調整排產計劃、發起供應商詢價、甚至生成新的物流方案，而這一切都無需人工介入流程系統之間的切換。

最后，從AI治理維度看，非原生一體化支撐的智能體往往面臨“黑箱”問題，輸出不可靠時，企業難以定位是數據問題、模型問題還是流程銜接問題。

而用友BIP 5提供了智能體運營平臺，能夠持續追蹤用戶反饋，自動分析異常原因是大模型幻覺、技能缺陷還是流程編排錯誤，從而形成閉環優化機制。這種“持續進化”的能力，使得智能體越用越聰明，而非僅僅是一個靜態的工具。

實際上，用友BIP 5與非原生一體化支撐的智能體最大的差異體就現在進化能力上，而用友BIP 5的原生智能體具備持續學習能力。比如用友展示的“超級群”應用，“這是具備持續學習、自主進化的能力，它在群聊中形成的知識會持續加入企業知識庫，讓這個群會持續進化，為企業提供更好的服務。” 樊冠軍說。

無疑，當數據、流程和AI實現了原生一體化，就系統性地解決了智能體在企業中落地所面臨的所有核心挑戰。

03

用友BIP 的自我進化

推動企業智能體普惠與落地

在整個科技的發展歷史當中，一項技術能否成為主流技術，取決于其是否能夠讓大多數人越過使用門檻，并融入日常場景，且能交付可靠價值。就像電力革命，并非因發電技術本身而成功，而是源于電網鋪進千家萬戶，讓電器成為生活的一部分。

用友BIP 5對企業智能體的支撐，正是沿著相近的邏輯：通過降低構建門檻、深化業務融合與確保結果可靠，讓智能體成為企業觸手可及、值得信賴的智能伙伴。

“用友BIP企業AI”是企業一站式落地應用AI的產品矩陣，具有統一數智底座、融入核心業務、結果可靠、安全合規的四大特性，提供滿足企業級復雜場景需求的各種智能體。其中，企業通用類智能體“智友”可作為企業統一的智能入口，通過自然語言技術調度全域多智能體協同完成任務；“友智庫”則基于RAG技術，提供知識運營與業務創新閉環，打通大模型落地“最后一公里”。

在推動智能體普惠方面，通過智能體構建平臺，用友 BIP 5讓企業業務人員零代碼操作，10 分鐘即可構建智能體，還能實現多智能體自主協同。這就大幅降低智能體構建門檻，激發企業創新活力。

在數據服務能力構建上，“用友BIP 5”打造了數據到智能、知識到智能的雙閉環，幫助企業基于私域數據構建企業自主的智能，讓企業數據資產形成“企業智能”，創造“業務價值”。

在生態協同落地方面，樊冠軍強調，“我們一直說BIP與生態是協同發展，AI賦能生態，行業深耕，我們與生態共同做了醫藥、食品、貿易、出版、制造行業，為客戶提供行業化的解決方案，同時共創行業化、數智化。”

總體而言，用友BIP 5通過“原生一體化”架構，為企業智能體落地提供了一條可行的落地路徑，不再將智能體視為外掛式工具，而是讓智能體從企業核心系統中生長出來，從這個意義上講，選擇用友BIP 不僅是選擇一個軟件平臺，更是擁有了一個能夠孕育、培養和部署成千上萬“數智員工”的智能體構建與運營能力。