智能体落地难？那是你没理解什么是“原生一体化”

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智能体如何突破落地瓶颈？用友BIP 5以"AI×数据×流程"的原生一体化方案，为企业智能化提供全新路径。

核心内容：
1. 智能体在工业、医疗等领域的应用现状与挑战
2. 用友BIP 5"三位一体"原生融合技术解析
3. 2500+流程场景与AI结合的实际应用案例

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

大模型引发的技术浪潮汹涌而来，智能体正经历着从简单功能工具到复杂生态系统的蜕变，并逐渐成为推动各行业发展的核心力量。

在工业生产中，智能体通过融合大模型的语义理解与工业机理知识库，成为自动化流程的“智慧大脑”；医疗领域，智能体辅助诊断系统结合医学文献与影像数据，帮助医生完成影像分析、病理诊断等复杂任务。在教育、交通、农业等大行业，智能体的落地也已屡见不鲜。

但智能体要走向规模化落地，依然要面对重重难关，数据之困、流程之困与幻觉之困，让智能体迟迟无法在关键业务中承担重任。

用友BIP 5的发布，清晰地点出了破题之道，以“AI×数据×流程”的原生一体化，通过原生融合的技术理念，让智能体在企业核心业务中自然生长。

十六世纪，达芬奇在绘制《维特鲁威人》时，将人体视为几何比例与自然规律的完美融合。在他看来，唯有当骨骼、肌肉与神经系统协同作用，人体才能展现真正的活力。

企业智能体何尝不是如此，唯有当数据、流程与AI三者原生一体，才能释放智能化的全部潜能。

首先，智能体的智慧并非无源之水，其决策与问答的能力完全取决于高质量的数据。传统企业中，数据散落在各个孤岛中，难以协同，智能体就无法形成起对企业运营的高价值认知。

用友BIP 5的数据原生特性，恰恰解决这一痛点。比如“企业数据云”能够将业财、人力、客户乃至社会化数据等异构数据全面融合，为智能体提供了全景的数据视野。举个例子，当智能体回答一个关于“产品盈利能力”的复杂问题时，它无需在不同系统间抽取和拼接数据，而是直接在已经治理好的、高质量的数据湖中获取答案。

用友网络执行副总裁兼CTO樊冠军表示，用友将数十年积累的企业管理经验，沉淀为 “800多个数据模型”和“1000多个指标资产”。这些模型为数据赋予了更多业务语义，让智能体的理解更贴近业务，从源头上大幅减少了因数据歧义和理解偏差导致的“幻觉”。

其次，企业智能体的终极价值，在于它能真正融入业务流程，带来效率的实质提升。

解决这一问题的答案，则是用友BIP 5的流程原生设计，它将企业中的核心业务能力，从“创建订单”、“审批报销”到“生成报表”，封装成了一个个“API”，并将这些技能构成了一个庞大的“技能库”，且对智能体全面开放。

截至目前，用友BIP 5已沉淀了14个端到端流程和2500个流程场景，这些流程服务被封装成成千上万个可调用的技能模块。比如当智能体处理“从北京到深圳出差”的任务时，它不仅能完成差旅申请，还能在用户落地后自动触发打车服务，这种跨流程的协同能力，源于智能体与业务流程的原生融合。”也如樊冠军所说，“流程服务就是做了成千上万个技能，如果把流程服务的技能暴露出来，AI就能让企业软件变得人性化。”

最后，智能体虽然强大，但其固有的“幻觉”问题是企业应用中最致命的风险，。

对于此，用友BIP 5的AI原生体系，已构建了包含YonGPT大模型、向量模型、推荐模型、分类排序模型和运筹优化模型在内的模型矩阵。通过多模态大模型对非结构化数据进行切片处理，再通过向量数据库进行相似性搜索，最终形成企业的知识图谱。这种设计就有效降低了AI幻觉风险，比如当用户查询业务数据时，智能体回基于结构化的企业知识体系进行推理回应，这才是企业能用、敢用的智能体。

AI和数据、流程的原生融合，产生的化学反应远超想象。在用友为鞍钢集团打造的智能体实践中，数据平台提供预测模型所需的业务数据，流程系统提供设备管理的最佳实践，AI模型则进行故障预测分析，这种原生一体架构让20多个智能体真正融入了钢铁生产的核心业务环节。

当人工智能距离通用人工智能越来越近，新的AI能力也带来越来越多的业务创新。而DeepSeek的诞生，又为其添了一把火，通过开源实现AI平权，带来技术和生态的规模化创新，进一步加速了智能体时代的到来。

但也因此催生了一个“乱象”，由于智能体的爆火，从理论概念到落地实践均没有形成统一的标准，无论是软件企业、云企业还是传统科技巨头，纷纷推出自己的智能体，导致智能体市场标准混乱，良莠不齐。

是否基于原生一体化架构，是决定智能体发展方向的决定因素。基于原生一体化支撑的智能体，无疑是从企业系统中“长”出来的，而非原生一体化支撑的智能体只能由系统集成，或者“外挂”来诞生。

两者到底有何区别呢？给企业管理与经营带来的影响有何不同呢？

首先，从数据维度看，非原生一体化支撑的智能体往往需要通过接口频繁访问多个异构系统，数据延迟、口径差异和权限问题成为常态。而基于原生一体化支撑的智能体生长于统一数据云之上，不仅能够实时获取一致性强、治理规范的数据，更具备“语义理解”能力。

樊冠军举了一个例子，“比如某医药企业有3万家门店，如果所有的数据都从业务上汇聚，性能来不及。而通过原生一体化，业务数据实时反映到AP数据中，让你感觉到没有停顿，实时性更强。”

比如录一笔销售订单，销售收入可以实时显示，并且支持更多流，资源占用更低，延迟更平稳，感受几乎没有延迟。这是非原生一体化支撑的智能体所无法比拟的。

其次，从流程维度看，外挂式智能体大部分还只能在业务外围起作用，通常局限于“问答”，与企业核心业务流程之间存在明显的断层。

而用友BIP 5的智能体凭借流程原生的优势，可自动调度多个流程服务完成复杂任务。例如，当智能体识别到市场需求增长趋势时，它可以自动启动“供应链协同流程”，调整排产计划、发起供应商询价、甚至生成新的物流方案，而这一切都无需人工介入流程系统之间的切换。

最后，从AI治理维度看，非原生一体化支撑的智能体往往面临“黑箱”问题，输出不可靠时，企业难以定位是数据问题、模型问题还是流程衔接问题。

而用友BIP 5提供了智能体运营平台，能够持续追踪用户反馈，自动分析异常原因是大模型幻觉、技能缺陷还是流程编排错误，从而形成闭环优化机制。这种“持续进化”的能力，使得智能体越用越聪明，而非仅仅是一个静态的工具。

实际上，用友BIP 5与非原生一体化支撑的智能体最大的差异体就现在进化能力上，而用友BIP 5的原生智能体具备持续学习能力。比如用友展示的“超级群”应用，“这是具备持续学习、自主进化的能力，它在群聊中形成的知识会持续加入企业知识库，让这个群会持续进化，为企业提供更好的服务。” 樊冠军说。

无疑，当数据、流程和AI实现了原生一体化，就系统性地解决了智能体在企业中落地所面临的所有核心挑战。

在整个科技的发展历史当中，一项技术能否成为主流技术，取决于其是否能够让大多数人越过使用门槛，并融入日常场景，且能交付可靠价值。就像电力革命，并非因发电技术本身而成功，而是源于电网铺进千家万户，让电器成为生活的一部分。

用友BIP 5对企业智能体的支撑，正是沿着相近的逻辑：通过降低构建门槛、深化业务融合与确保结果可靠，让智能体成为企业触手可及、值得信赖的智能伙伴。

“用友BIP企业AI”是企业一站式落地应用AI的产品矩阵，具有统一数智底座、融入核心业务、结果可靠、安全合规的四大特性，提供满足企业级复杂场景需求的各种智能体。其中，企业通用类智能体“智友”可作为企业统一的智能入口，通过自然语言技术调度全域多智能体协同完成任务；“友智库”则基于RAG技术，提供知识运营与业务创新闭环，打通大模型落地“最后一公里”。

在推动智能体普惠方面，通过智能体构建平台，用友 BIP 5让企业业务人员零代码操作，10 分钟即可构建智能体，还能实现多智能体自主协同。这就大幅降低智能体构建门槛，激发企业创新活力。

在数据服务能力构建上，“用友BIP 5”打造了数据到智能、知识到智能的双闭环，帮助企业基于私域数据构建企业自主的智能，让企业数据资产形成“企业智能”，创造“业务价值”。

在生态协同落地方面，樊冠军强调，“我们一直说BIP与生态是协同发展，AI赋能生态，行业深耕，我们与生态共同做了医药、食品、贸易、出版、制造行业，为客户提供行业化的解决方案，同时共创行业化、数智化。”

总体而言，用友BIP 5通过“原生一体化”架构，为企业智能体落地提供了一条可行的落地路径，不再将智能体视为外挂式工具，而是让智能体从企业核心系统中生长出来，从这个意义上讲，选择用友BIP 不仅是选择一个软件平台，更是拥有了一个能够孕育、培养和部署成千上万“数智员工”的智能体构建与运营能力。