阿里瓴羊，All in Agent？

“超級個體之后，“AI超級公司”即將登場，而Agent則是那把打開未來大門的鑰匙。

“本季度營收為何下滑？哪個品類問題最大？客戶復購率的關鍵影響因子是什么？”

過去，企業為這些問題召開數次會議，調閱幾十張報表，跨部門拉人“分析”，費時費力。而現在，一位數據分析“智能體”——Agent，也許幾秒內便能回答這些問題，甚至連同可視化圖表和優化建議，一并呈上。

正在發生的事情是，AI，正在從工具變成同事。更確切地說，企業正在擁有自己的“AI員工”。

通用大模型掀起浪潮后，企業意識到：擁有模型≠擁有智能力。真正的智能化，不是接入一個API，而是構建一整套能感知、理解、執行、協作的“智能體系統”。

正是在這樣的背景下，阿里云瓴羊推出了AgentOne——一個面向企業的AI智能體服務平臺，幫助組織快速構建、部署、管理具備業務能力的Agent。其中，數據智能體（Data Agent）、客服響應、營銷等場景率先落地，展現出巨大的價值空間。

無論是企業通用場景的智能體，還是更具針對性的數據分析智能體，都還處于非常早期的發展階段。這種情況下，那些敢于第一批“吃螃蟹”的人，他們經歷了什么，交出了什么樣的成果，對整個行業都具有研究價值。

為此，在云棲大會上，數據猿的記者走訪了阿里瓴羊，帶來了第一手的信息與思考。

“數智化轉型”進入深水區，

企業智能焦慮全面爆發

過去十年，中國企業在數字化基礎設施方面投入巨大，從ERP、CRM、SCM，到BI、CDP、RPA，應有盡有。然而到了生成式AI時代，企業普遍感受到傳統系統雖“數字化”，卻遠未“智能化”：

·想讓AI做點實事，先要打通5個系統，寫3個集成接口；

·一個報表分析需求，要排隊兩天給數據部，再一周生成報告；

·投放、營銷、客服仍依賴人工堆人力，用表格做協同……

業務想變快，但智能力“卡脖子”；組織想提效，卻找不到落點。

數字化的盡頭，是智能化；但通向智能化的路口，并不清晰。

從ChatGPT、DeepSeek、通義千問等引爆公眾認知，到大模型全面滲透產業鏈，AI正以前所未有的速度向企業內部滲透。但就在無數企業急于擁抱AI的同時，一個現實問題卻在快速顯現：大模型落地很熱，企業應用卻相對有點冷。

具體來說，企業在三大關鍵環節陷入“AI落地困局”：

①技術與場景脫節：AI“天花板高”，但“地板太遠”

許多企業已采購了大模型接口，也嘗試過“Copilot式”員工助手，但效果往往差強人意。核心問題是：AI能力無法自然嵌入業務流程，也缺乏“業務上下文”理解能力。

最終，大模型成了“工具箱”，用用不錯，談不上重構生產力。

②數據資產沉睡：信息多、價值少、調用難

企業往往有龐大的數據資產，但面臨以下典型難題：數據分散在多個系統中，存在嚴重“信息孤島”；數據沒有語義建模，難以被AI理解和調用；缺乏“數據到決策”的橋梁。

AI再強，也得“喂數據”；而企業數據，還沒準備好被“吃掉”。

③組織結構不匹配：AI成“工具人”，協同效率低

在傳統流程驅動型組織中，AI常常被定義為“輔助工具”或“插件”。但這種視角限制了AI的真正價值：沒有角色權限邊界設計，AI無法獨立承擔任務；缺乏流程編排機制，智能體之間難以協作；員工使用AI無方法論，只是“點一下按鈕”而已。

AI如果不能像員工一樣“扛事”，就很難產生實質價值。

而另一方面，企業真正需要的，是一種全新的能力體系：能快速構建業務專屬的智能體（Agent）；能在多個系統間調度知識、調用工具、自動執行；能與員工協同，成為組織的一部分而非外掛的工具

這不是一次小修小補，而是一次以智能體為核心的重構。

也正是在這樣的時代焦慮與能力斷層中，AgentOne作為企業級AI智能體服務平臺的推出，顯得尤為關鍵——它不是給企業“一個AI工具”，而是賦予企業構建、治理、演化AI能力的底座級能力。

阿里瓴羊做了些什么？

在“智能力焦慮”籠罩之下，大多數企業需要的不僅是AI模型，而是一套完整的智能體基礎設施：既能調用大模型，又能連接企業數據、理解業務邏輯、接入系統流程，并與人協同工作。

這正是AgentOne的價值所在。

阿里云瓴羊推出的AgentOne，是一個面向企業的AI智能體服務平臺，其目標不是提供一個通用的“AI助手”，而是讓企業能夠自定義、快速構建、統一管理具備感知、推理、決策、執行能力的業務型智能體。本質上，它是為企業量身打造的 “Agent操作系統”。

AgentOne的核心理念非常明確：讓每一家企業，擁有構建“AI員工”的能力。

不同于單點型AI工具，AgentOne構建的是一套完整的平臺能力閉環，包括：

·模型集成層：支持阿里通義千問、大語言模型（如通義千問、DeepSeek等）、企業私有模型等靈活接入；

·數據語義層：基于數據治理與指標語義層構建業務理解底座，結合多模型與行業訓練語料降低幻覺并提升分析可靠性；

·Agent開發與編排：低代碼/零代碼方式構建Agent，支持復雜任務流轉與交互編排；

·插件與工具集成：接入BI、CRM、ERP、郵件、工作流系統，實現能力外延；

·Agent運行與治理：提供權限邊界、操作日志、任務狀態、反饋閉環、性能監控等治理機制。

一句話概括：不是做一個Agent，而是支持企業做成100個Agent的能力。

需要指出的是，AgentOne已在多個關鍵業務場景中完成落地，其應用并非停留在“演示”或“概念驗證”，而是真實地“替人做事”，并帶來了顯著效率收益。

其中，最典型的就是數據分析智能體。

瓴羊Quick BI正式發布的“超級數據分析師”，由問數Agent、解讀Agent和報告Agent三位一體組成，不再只是“BI工具”，而是變成一個隨時待命的企業級AI分析合伙人。

目前，在淘寶，超過30萬商家使用解讀Agent在交易、直播、物流等場景中自動分析1500+指標，定位經營問題，提高店鋪健康度。除了數據分析智能體，阿里瓴羊還在客服、營銷等領域推出相應的智能體，并在大量客戶業務場景實現應用落地。

例如，客服領域，長城汽車客服Agent，可實現自動問答+升級轉接+滿意度反饋，客服支撐效能提升50%。在營銷領域，寵物品牌衛仕通過Agent快速生成促銷方案、熱詞內容與站內物料，優化轉化率。

我們不禁要問，為什么阿里瓴羊能在Agent領域率先突破？

通過深入調研，我們發現，阿里瓴羊有三項能力，讓其脫穎而出：

①語義化數據中臺能力

·基于瓴羊積淀的語義層+指標體系，構建企業級業務理解底座

·不再需要AI“猜業務”，而是真正“讀得懂數據”

②模塊化工具組件與插件生態

·可集成企業自有系統與第三方工具（如釘釘、飛書、OA、郵件等）

·支持能力復用、快速擴展，打造“萬能業務執行者”

③Agent治理與安全體系

·精準權限控制、行為日志溯源、執行流程可視化

·適配企業內部審計與合規要求，確保AI“可控、可管、可評估”

一方面，AgentOne通過“定義Agent、訓練Agent、調用Agent、治理Agent”的全鏈路能力，正在重塑企業組織角色邊界。另一方面，像Quick BI 這樣的產品則深耕垂直業務場景，幫助阿里瓴羊從底層到上層應用，打通整個Agent體系。

超級個體之后，是“AI超級公司”

如果說，通義千問、DeepSeek這樣的大模型，讓“超級個體”成為可能。那么，Agent的發展，則可能衍生出一個新物種——“AI超級公司”。

從工具到平臺，從助手到員工，從實驗到主力軍——智能體（Agent）正逐步從邊緣走向企業組織的中心。

這并不是某一家公司單點成功的故事，而是一次關乎組織形態演化與生產方式重構的深層次變革。

可以說，未來十年，企業之間的競爭，將不僅是產品與效率的比拼，更是智能體組織力的比拼。

傳統組織的基本邏輯是“人找事做”：設定崗位，劃定職責，分派流程。然而在智能體時代，這種邏輯正被顛覆：任務找Agent，意圖調資源，組織由靜態走向動態。

企業開始涌現出“智能體中臺”與“Agent團隊”的新結構：業務負責人不再需要調配10個人，而是指派給一個能協作的Agent群組；營銷、客服、研發等職能邊界變得模糊，任務以“流”的方式穿梭于人-機-系統之間；從“人是中心”變為“意圖是中心”，組織開始真正以目標為導向重構。

這類企業，正在邁向“AI超級公司”的形態：以智能體為組織單元，以數據與模型為執行底座，以高頻自優化為成長引擎。

要構建AI超級公司，就需要一個強大的AI能力。今天的AI應用普遍存在“三低”問題：單點能力“復用率低”；部署速度“上線率低”；治理體系“可控率低”。

而這正是AgentOne提供平臺化能力的意義：將AI從“項目交付制”升級為“平臺服務制”。

未來，企業比拼的不是誰接入了更強模型，而是誰能：構建一整套Agent運營體系（AgentOps）；支撐業務線持續生長出 專屬Agent；打造一個 智能體可編程、可調度、可治理 的閉環平臺。

這種平臺型AI戰略，將成為企業的新護城河，形成 “數據-模型-Agent-場景-反饋” 的飛輪式增長機制。

中國企業的“彎道超車”機會

在全球范圍內，中國企業對Agent類技術的落地，正展現出驚人的“加速度”。

這背后的關鍵不只是政策與資本，更是中國市場獨有的三大特征：

·業務復雜度高：跨系統、跨渠道、跨團隊的流程需求，極適合Agent編排與自動化落地

·數據密度大：線上化程度高，為Agent提供豐富上下文與實時決策依據

·效率訴求強：從制造業到互聯網，從零售到政務，對提效與控本的要求比全球更迫切

AgentOne正是在這一背景下應運而生：它不僅適配中國復雜業務環境，還形成了“模型+平臺+服務+生態”的組合打法，為中國企業提供真正具備本土化工程能力的 Agent 落地路徑。

技術不是終點，Agent是文明組織方式的進化

從蒸汽機推動工業革命，到電力重構生產方式，再到互聯網連接一切的信息節點，每一次技術躍遷的背后，都伴隨著一次組織范式的演進。人類社會不只是因為擁有了工具而強大，還是因為學會了用工具重構協作方式與價值體系。

而今，AI與Agent的崛起，是第四次范式革命的起點。它不僅在“賦能個體”，更在悄然重寫“公司”這一社會基本單位的定義。

在未來的歷史書寫者看來，今天也許并不是AI技術發展的高峰，但它可能是一次真正意義上的 “組織文明升級” 的起點。

工業文明用機器解放了體力，信息文明用網絡重構了連接，而智能文明，將用Agent重塑我們的合作方式、信任體系與創造邏輯。