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3.3 业务流程自动化AI Agent

市场定义：

一种基于Agent架构的大模型应用，能理解自然语言描述的任务需求，自主完成环境感知、任务的逻辑拆分、相应工具的智能选择、流程的精确执行、进度的实时监控、以及执行结果的即时反馈等一系列工作，实现更高阶的业务流程自动化，进一步提高企业运营效率和质量。

甲方终端用户：

业务部门、IT部门

甲方核心需求：

企业追求端到端的业务流程自动化AI Agent解决方案，强调技术整合、定制服务、以及合规性。同时，企业偏好以业务价值为导向的驱动模式，将AI Agent作为提升效率和降低成本的工具，而非追求技术本身。

• 企业需要端到端的业务流程自动化AI Agent解决方案。AI Agent自兴起至今仅一年时间，正处于其发展初期。它并非单一产品，而是一项涉及众多技术、产品和资源的系统工程。由于其"新且复杂"的特性，企业IT部门往往缺乏AI Agent的落地经验，通常需要依赖厂商的引导来实现技术落地。因此，端到端的业务流程自动化AI Agent解决方案成为企业的核心需求。这类解决方案应具备高度的技术整合能力，能够根据企业特定需求定制化服务，同时在部署过程中识别和管理风险，提供持续的技术支持与系统优化，并确保解决方案的合规性与安全性。

• 企业需要具备业务价值的业务流程自动化AI Agent解决方案。企业在与厂商探讨业务流程自动化AI Agent时，主要基于两种驱动模式进行交流：IT驱动与业务驱动。IT驱动模式下，企业倾向于实施一些探索性的项目，这些项目可能不立即考虑业务价值，而是作为技术验证和能力建设的手段。相对而言，业务驱动模式则更为务实，企业带着具体的业务问题寻求解决方案，这种模式更侧重于解决实际问题并实现业务价值的增长。

• 从签约和实施的角度来看，IT驱动的项目由于缺乏明确的业务目标和价值衡量，往往面临更大的落地难度。相比之下，业务驱动模式因其清晰的业务目标和可量化的效益预期，成为主流的落地方式。在这种模式下，AI Agent本身并非终极目标，而是作为实现业务流程优化和自动化的有力工具。企业期望通过与厂商的紧密合作，将AI Agent技术转化为解决具体业务挑战的有效方案，从而推动企业运营效率的提升和成本的降低。

厂商能力要求：

厂商应提供全面的业务流程自动化AI Agent解决方案，包括灵活的大模型服务、RAG技术支持、丰富的工具库和强大的系统集成能力。成功案例展示对企业CIO至关重要，他们需见证AI Agent的实际效益以确保项目成功。

• AI Agent+大模型+RAG+工具/组件+系统集成，厂商需提供五位一体的综合解决方案。在构建业务流程自动化AI Agent解决方案时，厂商必须提供一种综合的、多维度的解决方案，这不仅包括AI Agent本身，还需要涵盖其他四个关键组成部分。首先，企业对大模型的需求多样化，可能包括开源或闭源模型、信创或无特定要求的模型、参数量从千亿到百亿不等，以及外采或自研的模型。厂商必须能够灵活应对这些多样化的需求，提供定制化的大模型服务。

• 其次，随着RAG技术成为AI Agent落地的主流方案，厂商应具备相应的产品和技术能力，以确保AI Agent能够高效地处理和响应用户需求。

• 进一步地，AI Agent在接收到用户需求后，并非直接执行任务，而是进行细致的规划，并调动一系列工具和组件来实现需求满足。这要求厂商拥有一个强大的工具库，涵盖RPA、BI、流程挖掘等，以支持AI Agent的规划和执行。

• 最后，鉴于AI Agent通常需要与企业现有的其他业务系统集成，厂商必须具备强大的系统集成能力，确保AI Agent能够无缝地融入企业的IT架构中，实现数据和流程的互联互通。

• 案例为王，厂商需展现业务流程自动化AI Agent的实际成效。业务流程自动化AI Agent属于创新项目，对CIO而言，往往意味着首次涉足未知领域，因此他们对此持谨慎态度。同时，AI Agent项目通常受到企业高层的密切关注，因此CIO承受着超越以往项目的巨大压力。在当前IT预算日益紧缩的背景下，CIO几乎没有试错机会。他们迫切需要看到AI Agent能够解决实际业务问题，并为企业带来明确的价值。

• 在项目初期的需求沟通阶段，CIO特别重视厂商提供的行业案例。这些案例不仅是厂商技术实力和项目经验的体现，也是消除企业疑虑、建立信任的关键。CIO希望看到AI Agent在类似业务场景中的实际应用效果，以及它如何帮助其他企业提升效率、降低成本、增强竞争力。

• 此外，出于对项目成功的极致追求，一些谨慎的CIO甚至希望亲自访问这些案例中的企业，亲身体验AI Agent项目带来的变革。通过实地考察，CIO可以更直观地了解项目实施的过程、面临的挑战以及最终的成果，从而为自己的决策提供更为坚实的依据。

入选标准：

1. 符合业务流程自动化AI Agent市场分析的厂商能力要求；

2. 近一年厂商在该市场至少服务1家企业。

代表厂商评估：

容智信息

厂商介绍：

容智信息成立于 2016 年，致力于为企业提供人工智能数字生产力（AI Digital Workforce），以超自动化技术和AI应用为核心，已为上千家中大型企业提供数智化转型产品服务，客户覆盖世界500强、央国企以及通信、能源、金融、高端装备制造、医疗等行业领先企业，产品复购率达90%以上。目前公司形成上海、无锡双中心运营模式，业务版图覆盖一线城市和主要省会。

产品服务介绍：

容智信息已推出超级智能体（Hyper Agent）、数字员工（iBot）、流程挖掘（iDiscover）、“闻道”大模型应用开发（Wisdom）等产品，致力于通过“一人一机”战略推动国产数字员工的规模化替代。

容智信息的AI Agent产品为Hyper Agent，它是一种基于机器人流程自动化技术的智能体，通过收集和分析用户指令的关键词，调用各类工具和组件来执行自动化业务流程操作。

图表5：Hyper Agent应用部署架构图

厂商评估：

AI Agent作为创新项目，企业在厂商选型时顾虑颇多。容智信息则通过30+行业头部最佳实践、93%复购率以及支持拜访成功案例等方式消除合作顾虑。并且，容智信息已将Hyper Agent与旗下多款产品打通，让用户实现轻松调用，打造适用于生产环境的端到端解决方案。

• 30+行业头部最佳实践，容智信息沉淀深厚行业Know-how。当前，咨询AI Agent产品并具备相关预算的企业主要为大型企业。在前期沟通需求过程中，此类企业尤为看重厂商的行业Know-how，对于积累浅薄的厂商缺乏沟通兴致。

• 容智信息与大众汽车、宝洁、腾讯、度小满、中国移动等30多家行业头部保持长期合作，并沉淀关于汽车、日化、互联网、金融、能源、通信等行业的高质量Know-how。以此为牵引，容智信息在AI Agent领域获得较多合作机会，并陆续落地。

• 93%复购率，容智信息用口碑消除AI Agent潜在客户的合作顾虑。AI Agent火热，市场上存在将无关产品包装成AI Agent的不规范行为。因此，企业在选型时比较担心厂商没有“真材实料”，而是纯粹以销售为导向进行合作。

• 容智信息作为AI Agent供给侧的一员，同样会受到质疑，其主要通过行业口碑来消除企业疑虑。容智信息是业内少有的支持订阅制的厂商，多数客户有5-6期以上的合作历史，复购率高达93%。容智信息的高复购率不仅依靠产品和技术，还得益于特殊的员工激励机制。容智信息认为交付不是终点，用户需要用起来才行，因此非常重视培训工作。容智信息的交付工程师的薪资构成中会有一项 “培训激励奖金”，教会用户使用产品后才可以拿到。

• 支持拜访成功案例，容智信息让企业切身感受项目价值。经济下行，企业试错机会越来越少，IT投入也愈发谨慎。在厂商选型时，CIO不仅要看“纸面上”的最佳实践，还希望实地拜访，切实感受项目价值，并能从中汲取宝贵的实践经验。容智信息积累各行业大量最佳实践并与之保持良好关系，大多数支持容智信息及其潜在客户现场交流、调研，为CIO带来信心和安心。

• Hyper Agent+X，容智信息打造出适用于生产环境的端到端解决方案。容智信息认为，AI Agent面对复杂流程需要从“执行者”向“调度者”转换角色。AI Agent拿到用户需求后，应像“庖丁解牛”一般进行详细规划，然后调动各类工具和组件，最后将反馈结果进行串联和呈现。该方案有两项核心价值，一是提升结果准确率，让AI Agent在生产场景能真正用起来，二是相较于事倍功半的纯粹大模型训练与微调方案，该方案可以带来更佳的成本控制。

• 容智信息已将Hyper Agent与旗下多款产品打通，让用户实现轻松调用。

• RPA：提供600多个预制组件，超过5000项功能点，供用户自由组合。

• BI：支持对1000万行的电子表格数据进行可视化实现数据清洗、数据读取、数据转换、数据排序和排名、数据汇总和计算描述统计等操作，并生成可视化图表。

• 知识库：支持对文档的切片、内容管理和向量化处理。结合大模型提供对于知识库内容的问答和搜索功能。

• 流程挖掘：可围绕流程进行多维度分析并做出自定义分析看板，以及实时监控和优化流程。

典型客户：

中国移动某省公司、某头部证券集团、某地市城运中心、国家电网某省公司

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入选厂商列表