随需而动企业 ｜ 任务级智能化用Agent，端到端业务流程智能化用BOAT

推荐语

企业数字化转型的新趋势，探索“随需而动”的企业架构。

核心内容：
1. “随需而动企业”的概念起源与发展
2. 组装式企业信息系统的实现与优势
3. MACH架构下的企业运营与业务能力拆分

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

传统企业信息系统和业务流程经常被企业管理者和用户诟病死板、不灵活。怎样根据业务环境变化，企业数字化相应产生变化，来支持业务活动，亦即业务流程和信息系统不是一成不变的，这就是““随需而动的企业”。

“随需而动的企业”这个名词最早可以追溯到90年代后期IBM提出来的eBusiness On Demand，就是因应了互联网技术出现，企业计算技术的高人们已经看到了企业数字化发展的未来。然而，正如我在《大型企业ERP国产化替代观察（二）｜ 技术新生》中所写，企业级信息技术应用从技术产生、成熟到进入到企业实际应用的周期非常长，一般来说需要15-20年时间。

“随需而动的企业信息系统”就是组装式（composable）企业信息系统，这个概念也提出了很多年了，不论是叫“封装业务能力（PBC）”、还是叫“中台”，各种乌漆麻早的名词换来换去，其实说的都是一个意思。通过对原子级的业务能力进行组装，实现了企业数字化的随需应变，使得企业在面对不确定性时，具备实时适应性和韧性。

经过过去几年数字化转型的思想普及，今天企业信息系统在技术架构上，采用“MACH架构”已经成为共识，即：

• 微服务（Microservice）

• API优先

• 云原生（Cloud Native）

• 无头（Headless），即前后端分离，业务能力可以通过API被不同用户体验平台调用

在这样的架构下，企业运营被拆成若干“业务能力”（或者说“企业能力”），这些能力和企业的流程、数据、组织等视角，是相互连接的关系——能力/流程/数据/组织这四个维度，其实就相当于1990年代初就提出来的、构成企业流程架构模型ARIS的Function/Process/Data/Organization的四个元素。

这就是企业架构的原理。

企业架构的四个视角对企业管理来说，不是随机生成、自然发生、野蛮生长的，而是要基于企业的战略来进行规划、建设的，如果说企业所处的动态环境是无序的，那么企业架构则是企业在无序中的有序。

TOGAF是企业架构的国际参考规范，正是因为组装式信息系统成为企业数字化的主流，使得近年来TOGAF在中国企业里也越来越流行，我观察到华为、建设银行、国家电网、中航工业、伊利等大型企业都建立了企业架构管理的机制。

组装式架构在企业中要得以落地运行，有四个基本原则：

1、模块化（Modularity）：将业务能力封装为一定颗粒度的模块，例如，销售业务中，销售订单处理、定价、客户信用检查等，就可以被拆分出来、定位为模块化的能力

2、可发现（Discovery）：这种模块化能力的设计，依赖于针对某些对象（如产品）的特定信息架构，是可搜索的，亦即能够被业务部门识别，还能重用于某些业务目的；例如定价能力，可以在不同事业部、不同产品线的不同销售流程中，作为一种公共能力能发现和调用。

3、自主性（Autonomy）：从架构和部署的角度来看，每个能力可以独立于其他能力开发、运行、维护，拥有特定的治理流程（例如包括产品经理、架构师、开发人员等），具备特定的生命周期（包括发布、部署、更新），并且是可扩展的。云原生架构是保障业务能力的自主性的关键技术。

4、编排（Orchestration）：业务能力具有标准化的接口（即API）和信息安全机制，可以用工作流（workflow）来对业务能力进行编排，从而实现业务流程的自动化。

只就技术架构特性而言，目前国外和中国的主流企业管理软件，都已经转型为“可组装ERP”，无论是SAP，还是金蝶、用友，然而我认为目前真正的问题出在交付方式上。

最近两年，金蝶、用友接了很多大型ERP国产化项目，在交付中都遇到很大挑战，主要原因就是虽然这些软件架构实现了技术现代化，符合前面提到的MACH特征，然而面向企业和用户的产品交付方式并没变，没有以“流程设计驱动、能力组装匹配”的方式来变革交付过程——或者即使有这样的想法，在咨询能力、端到端流程管理工具使用上，不能支持这样的想法。

从去年开始，大语言模型人工智能在各路厂商的助推下，似乎成了企业数字化的必选项，今年初DeepSeek出圈，更使得中国企业陷入一种莫名的唯恐落后的恐慌，一时间似乎怎么用人工智能，成为比流程数字化更重要的企业数字化课题。

目前这段时间说的人工智能，狭义上是指大语言模型。今天大语言模型在企业内主要是跟人类连续对话的文本生成，以及根据文本对话执行信息检索、服务调用等，我在《AI赋能企业 ｜ 我赞同SAP的方向，几年前就预见到了》写过。

最近很多企业都在拿DeepSeek的锤子，到处找业务价值的钉子想敲一榔头，其实，只能处理文本信息的生成式AI在企业价值创造是很有限的！企业大量的业务价值存在于用结构化信息驱动的业务流程中，也通过流程本身来直接创造价值。

因而，在上述的数字化交付方式中，流程建模、流程挖掘、流程编排等业务流程技术是企业用好各种类型人工智能的基础技术。我经常打个比方，对于企业数字化来讲，业务流程就像是路，人工智能就像是智能驾驶汽车，汽车再智能，没有路，你也不能当飞机来开。更何况目前智能驾驶汽车的技术还达不到完全无人驾驶的水平，也就是辅助驾驶阶段，更需要企业打造通畅、牢固的道路——做好业务流程数字化的基础。

“流程编排”就是基于设计好的流程模型，将不同数字化形式的任务——构成流程的业务活动——串起来，实现可以自动化运行的流程，这些任务形式可以是：

-手工任务：通过表单方式被数字化

-数字化的业务能力：通过实时构建应用前端跟用户互动

-基于简单规则的流程机器人（RPA）

-基于大语言模型的智能体（Agent）

流程自动化运行还需要利用其他类型的人工智能能力，例如决策智能、智能文档等，这些能力也通过一个编排平台，支持相应的任务、任务流转。

最近在业界热议的所谓人工智能智能体是任务级智能化，需要通过业务编排和自动化技术，将多个不同形式的任务构成端到端流程。什么叫端到端的流程呢？例如采购到支付、订单到交付，涉及到较多任务步骤的“长流程”，用智能体处理“订单录入”、“订单生成”等，就是中间的一个任务。

下面是我最近推进的一个BOAT平台的示例，可以看到其编排了Agent执行任务、ERP系统能力等，形成了一个采购发票处理的流程：

业务编排和自动化技术称为BOAT，大家今晚听我来聊下这个话题：