企业级 Agent 的设计与落地｜AICon 前瞻

智能体（Agent）正在成为企业应用大模型的重要形态。

12 月 19～20 日，AICon 全球人工智能开发与应用大会将在北京进行，本次大会特别策划了专题《企业级 Agent 的设计与落地》，由智谱副总裁柴思远担任出品人。

柴思远，智谱副总裁/交付中心负责人，大数据算法技术专家，组建智谱解决方案团队，支持过美团、360、金山、小米等重点大模型项目落地。曾历任大搜车数据中台负责人、妙计旅行联合创始人、搜狗搜索 NLP 研究员等。

本专题将探讨企业级 Agent 的产品设计、算法优化、工程实践，并讨论其背后的通用技术、开发方法论及运行环境，帮助大家找到最佳的 Agent 落地场景，以及如何打造业务价值高、泛化性好的企业级智能体。

实战主题前瞻

演讲推荐一：通用 Agent 技术在小爱同学场景中的实践

随着人工智能技术的飞速发展，大模型技术应用在智能助理的各个环节。

本次分享中，小米专家算法工程师雷宗将探讨通用智能助理所面临的技术挑战，结合小爱场景中的具体实践（context 理解、记忆机制、code 式语义表示等），分享小爱的应对策略；同时讨论未来的发展方向。

演讲推荐二：企业级通用 Agent 技术落地过程中的实践与思考

智能体技术已经不再是实验室里的“样品”，而逐渐成为走进各行各业、解决实际业务流程痛点的“新质生产力”工具；然而，当前通用智能体技术在面对场景多变、任务复杂、稳定性要求高等真实场景需求时，大模型幻觉、推理稳定性、GUI 操作精准度、工具选择和应用准确率、自主进化和学习能力等问题成为制约智能体技术走向更深、更广应用的瓶颈。

本次分享中，实在智能合伙人/核心算法部负责人欧阳小刚将聚焦于“实在 Agent”通用智能体在自身产品迭代和客户实际场景应用过程中的探索和尝试，重点探讨如何解决复杂任务推理、GUI 操作和工具调用、业务场景仿真和主动学习三大问题，从而实现业内首个结合大模型推理、多模态识别和无限制软件操作的通用智能体框架；此外我们还将介绍和剖析“实在 Agent”在产品迭代和落地应用过程真实问题和演化路径，展示其在各行业、各场景中的巨大潜力；最后将展望和探讨我们对于 Agent 技术发展的思考和我们未来的工作方向。

演讲推荐三：企业级 Agent：构建教育服务的自主进化网络

当前 AI 教育大多为 AI 工具，难以破解规模化与个性化之间的矛盾。

本次 AICon 演讲，豆神教育集团副总裁/CTO阎鹏将阐述豆神如何通过构建一个企业级的 Agent 网络，将教育从一门人力密集的“工艺”升级为一场智能驱动的“大型工程”。该系统在生产域通过 Agent 的标准化分工实现教学策略的规模化复现，在教学域通过 Agent 的深度协同实现个性化的精准干预，从而形成了“教学-诊断-优化”的自主进化闭环。这不仅重构了教育服务的生产与交付模式，为组织建立起以 Agent 效能为核心的全新运营壁垒，更重要的是，为每一位学习者提供了可规模化交付的、1V1 专家级教学体验。

演讲推荐四：LLM-Agent 技术在对话场景的落地与思考

本次分享中，阿里巴巴高级算法专家罗超将聚焦大模型与 Agent 技术在 B 端对话系统中的深度实践，覆盖外呼语音对话、客诉进线场景及商家服务三大场景。基于架构演进视角，拆解从传统多轮对话框架过渡到 LLM-Agent 化的算法架构演进历程。重点介绍以下技术技术模块：1）端到端大模型对话技术实现多 SOP 融合与流程遵循， 2）强化学习在 SFT 基座上的优化策略，同时保持高准确性以及高度拟人化 3）Agent 化工作流以动态编排替代硬编码，支持复杂场景的灵活性。

演讲推荐五：从多智能体到 Agentic Model：小布智能助手的个性化深度研究实践

本场 AICon 上，OPPO 高级算法工程师杨俊将带来硬件厂商真实场景落地 Agent 能力的实践经验。

深度研究(deep research)可以帮助用户对某个主题做深度丰富度更佳的搜索和交付结果，在复杂问题上节省时间，同时给出有洞见的结论。同时，用户期望研究过程是个性化、有针对性的，基于 OPPO 有一键闪记业务，能获取到设备上跨 APP 的个性化信息，OPPO 将两者结合(Agent 下的 memory)，构建真实场景的个性化 Agent。

解决方案选型：

阶段一：多智能体方案，主智能体负责任务编排和调度，配合垂域工具、智能体、上下文管理模块、记忆智能体等，完成用户任务。

阶段二：对阶段一的 pipeline 做端到端训练，使得主模型 agentic model 能够自适应进行上下文管理(压缩、使用、检索等)、工具调用和反思修正等。

演讲推荐六：单日十亿 Token 的企业 AI 十倍速落地与十倍降本之道

2025 年初：日均 10 亿 token 是 AI SaaS 独角兽的门槛

2025 年末：这可能只是一家普通企业的日常消耗

这个跨越背后，是 Agentic AI 带来的工作方式革命。从聊天时代的「大众玩具」，到 Workflow 时代的「少数人的工具」，再到 Agentic AI 时代的「全员的工作方式」—— 超级麦吉完成了从单点工具到场景渗透，并最终成为工作方式本身的转变。

但规模化落地带来了新的挑战：如何让计算机小白也能轻松使用？如何在 AI 幻觉面前保证可靠性？如何让「单日 10 亿 token」不会成为财务黑洞？

本次演讲中，超级麦吉联合创始人陈曹奇昊将通过超级麦吉团队的真实故事，带你看清 Agentic AI 企业落地的全貌。你将了解 AI 使用者必经的「达克效应」六个阶段，理解为什么「人在回路」是超级麦吉产品设计的核心，以及最关键的——如何用工程化手段把「单日 10 亿 token」的年成本从数百万降到数十万。

这不是一场纯技术分享，而是关于产品、技术、成本、认知的综合实践。想要让 AI 成为企业的工作方式而不是少数人的玩具？这场演讲或许能给你带来一些启发。

演讲推荐七：SRE 智能体在金融核心系统的落地实践：DeepFlow 智能体的设计与思考

金融行业正处在核心系统信创化与智能化并行推进的关键阶段：业务微服务化、架构异构化、监管趋严、业务连续性目标提升，传统 SRE 模式已经无法支撑监管部门 99.99% 的业务连续性要求。

云杉总裁向阳将带来实践分享，他们在 DeepFlow 中实践了一种面向 SRE 场景的智能体架构，以“规划-感知-推理-行动-评估-反思”的闭环实现金融系统的自动化运维。

在感知层，以零侵扰 eBPF 采集为基础，解决金融核心系统“不可插桩”、“信创异构”环境下的全栈实时数据获取问题；在推理层，采用自适应思维链状态机驱动 LLM，实现上下文稳定的诊断与预测；在行动层，通过 Playbook 执行与灰度修复工具实现自愈；在评估与反思层，引入用户反馈、知识库增强与强化学习机制，使智能体能从历史事件中持续学习、优化策略。

在多家金融核心系统中部署后，智能体将疑难杂症 MTTR 降低 70%，并在监管可审计的前提下实现“分钟级定位、自动修复、持续学习”。

通过本专题系列内容，听众可以系统理解企业级 Agent 的整体图景，从技术原理到产品形态、从工程落地到业务闭环，形成一套完整的认知框架；可以借鉴互联网、教育、金融等不同行业的实践经验，找到适合自身组织的 Agent 切入路径与演进路线；也可以围绕成本优化、稳定性保障、人机协同等关键问题获得可复制的实战方法论。