阿里瓴羊，All in Agent？
原创 一蓑烟雨 | 2025-09-29 21:37
【数据猿导读】 在云栖大会上，数据猿的记者走访了阿里瓴羊，带来了第一手的信息与思考。
“超级个体之后，“AI超级公司”即将登场，而Agent则是那把打开未来大门的钥匙。
“本季度营收为何下滑？哪个品类问题最大？客户复购率的关键影响因子是什么？”
过去，企业为这些问题召开数次会议，调阅几十张报表，跨部门拉人“分析”，费时费力。而现在，一位数据分析“智能体”——Agent，也许几秒内便能回答这些问题，甚至连同可视化图表和优化建议，一并呈上。
正在发生的事情是，AI，正在从工具变成同事。更确切地说，企业正在拥有自己的“AI员工”。
通用大模型掀起浪潮后，企业意识到：拥有模型≠拥有智能力。真正的智能化，不是接入一个API，而是构建一整套能感知、理解、执行、协作的“智能体系统”。
正是在这样的背景下，阿里云瓴羊推出了AgentOne——一个面向企业的AI智能体服务平台，帮助组织快速构建、部署、管理具备业务能力的Agent。其中，数据智能体（Data Agent）、客服响应、营销等场景率先落地，展现出巨大的价值空间。
无论是企业通用场景的智能体，还是更具针对性的数据分析智能体，都还处于非常早期的发展阶段。这种情况下，那些敢于第一批“吃螃蟹”的人，他们经历了什么，交出了什么样的成果，对整个行业都具有研究价值。
为此，在云栖大会上，数据猿的记者走访了阿里瓴羊，带来了第一手的信息与思考。
“数智化转型”进入深水区，
企业智能焦虑全面爆发
过去十年，中国企业在数字化基础设施方面投入巨大，从ERP、CRM、SCM，到BI、CDP、RPA，应有尽有。然而到了生成式AI时代，企业普遍感受到传统系统虽“数字化”，却远未“智能化”：
·想让AI做点实事，先要打通5个系统，写3个集成接口；
·一个报表分析需求，要排队两天给数据部，再一周生成报告；
·投放、营销、客服仍依赖人工堆人力，用表格做协同……
业务想变快，但智能力“卡脖子”；组织想提效，却找不到落点。
数字化的尽头，是智能化；但通向智能化的路口，并不清晰。
从ChatGPT、DeepSeek、通义千问等引爆公众认知，到大模型全面渗透产业链，AI正以前所未有的速度向企业内部渗透。但就在无数企业急于拥抱AI的同时，一个现实问题却在快速显现：大模型落地很热，企业应用却相对有点冷。
具体来说，企业在三大关键环节陷入“AI落地困局”：
①技术与场景脱节：AI“天花板高”，但“地板太远”
许多企业已采购了大模型接口，也尝试过“Copilot式”员工助手，但效果往往差强人意。核心问题是：AI能力无法自然嵌入业务流程，也缺乏“业务上下文”理解能力。
最终，大模型成了“工具箱”，用用不错，谈不上重构生产力。
②数据资产沉睡：信息多、价值少、调用难
企业往往有庞大的数据资产，但面临以下典型难题：数据分散在多个系统中，存在严重“信息孤岛”；数据没有语义建模，难以被AI理解和调用；缺乏“数据到决策”的桥梁。
AI再强，也得“喂数据”；而企业数据，还没准备好被“吃掉”。
③组织结构不匹配：AI成“工具人”，协同效率低
在传统流程驱动型组织中，AI常常被定义为“辅助工具”或“插件”。但这种视角限制了AI的真正价值：没有角色权限边界设计，AI无法独立承担任务；缺乏流程编排机制，智能体之间难以协作；员工使用AI无方法论，只是“点一下按钮”而已。
AI如果不能像员工一样“扛事”，就很难产生实质价值。
而另一方面，企业真正需要的，是一种全新的能力体系：能快速构建业务专属的智能体（Agent）；能在多个系统间调度知识、调用工具、自动执行；能与员工协同，成为组织的一部分而非外挂的工具
这不是一次小修小补，而是一次以智能体为核心的重构。
也正是在这样的时代焦虑与能力断层中，AgentOne作为企业级AI智能体服务平台的推出，显得尤为关键——它不是给企业“一个AI工具”，而是赋予企业构建、治理、演化AI能力的底座级能力。
阿里瓴羊做了些什么？
在“智能力焦虑”笼罩之下，大多数企业需要的不仅是AI模型，而是一套完整的智能体基础设施：既能调用大模型，又能连接企业数据、理解业务逻辑、接入系统流程，并与人协同工作。
这正是AgentOne的价值所在。
阿里云瓴羊推出的AgentOne，是一个面向企业的AI智能体服务平台，其目标不是提供一个通用的“AI助手”，而是让企业能够自定义、快速构建、统一管理具备感知、推理、决策、执行能力的业务型智能体。本质上，它是为企业量身打造的 “Agent操作系统”。
AgentOne的核心理念非常明确：让每一家企业，拥有构建“AI员工”的能力。
不同于单点型AI工具，AgentOne构建的是一套完整的平台能力闭环，包括：
·模型集成层：支持阿里通义千问、大语言模型（如通义千问、DeepSeek等）、企业私有模型等灵活接入；
·数据语义层：基于数据治理与指标语义层构建业务理解底座，结合多模型与行业训练语料降低幻觉并提升分析可靠性；
·Agent开发与编排：低代码/零代码方式构建Agent，支持复杂任务流转与交互编排；
·插件与工具集成：接入BI、CRM、ERP、邮件、工作流系统，实现能力外延；
·Agent运行与治理：提供权限边界、操作日志、任务状态、反馈闭环、性能监控等治理机制。
一句话概括：不是做一个Agent，而是支持企业做成100个Agent的能力。
需要指出的是，AgentOne已在多个关键业务场景中完成落地，其应用并非停留在“演示”或“概念验证”，而是真实地“替人做事”，并带来了显著效率收益。
其中，最典型的就是数据分析智能体。
瓴羊Quick BI正式发布的“超级数据分析师”，由问数Agent、解读Agent和报告Agent三位一体组成，不再只是“BI工具”，而是变成一个随时待命的企业级AI分析合伙人。
目前，在淘宝，超过30万商家使用解读Agent在交易、直播、物流等场景中自动分析1500+指标，定位经营问题，提高店铺健康度。除了数据分析智能体，阿里瓴羊还在客服、营销等领域推出相应的智能体，并在大量客户业务场景实现应用落地。
例如，客服领域，长城汽车客服Agent，可实现自动问答+升级转接+满意度反馈，客服支撑效能提升50%。在营销领域，宠物品牌卫仕通过Agent快速生成促销方案、热词内容与站内物料，优化转化率。
我们不禁要问，为什么阿里瓴羊能在Agent领域率先突破？
通过深入调研，我们发现，阿里瓴羊有三项能力，让其脱颖而出：
①语义化数据中台能力
·基于瓴羊积淀的语义层+指标体系，构建企业级业务理解底座
·不再需要AI“猜业务”，而是真正“读得懂数据”
②模块化工具组件与插件生态
·可集成企业自有系统与第三方工具（如钉钉、飞书、OA、邮件等）
·支持能力复用、快速扩展，打造“万能业务执行者”
③Agent治理与安全体系
·精准权限控制、行为日志溯源、执行流程可视化
·适配企业内部审计与合规要求，确保AI“可控、可管、可评估”
一方面，AgentOne通过“定义Agent、训练Agent、调用Agent、治理Agent”的全链路能力，正在重塑企业组织角色边界。另一方面，像Quick BI 这样的产品则深耕垂直业务场景，帮助阿里瓴羊从底层到上层应用，打通整个Agent体系。
超级个体之后，是“AI超级公司”
如果说，通义千问、DeepSeek这样的大模型，让“超级个体”成为可能。那么，Agent的发展，则可能衍生出一个新物种——“AI超级公司”。
从工具到平台，从助手到员工，从实验到主力军——智能体（Agent）正逐步从边缘走向企业组织的中心。
这并不是某一家公司单点成功的故事，而是一次关乎组织形态演化与生产方式重构的深层次变革。
可以说，未来十年，企业之间的竞争，将不仅是产品与效率的比拼，更是智能体组织力的比拼。
传统组织的基本逻辑是“人找事做”：设定岗位，划定职责，分派流程。然而在智能体时代，这种逻辑正被颠覆：任务找Agent，意图调资源，组织由静态走向动态。
企业开始涌现出“智能体中台”与“Agent团队”的新结构：业务负责人不再需要调配10个人，而是指派给一个能协作的Agent群组；营销、客服、研发等职能边界变得模糊，任务以“流”的方式穿梭于人-机-系统之间；从“人是中心”变为“意图是中心”，组织开始真正以目标为导向重构。
这类企业，正在迈向“AI超级公司”的形态：以智能体为组织单元，以数据与模型为执行底座，以高频自优化为成长引擎。
要构建AI超级公司，就需要一个强大的AI能力。今天的AI应用普遍存在“三低”问题：单点能力“复用率低”；部署速度“上线率低”；治理体系“可控率低”。
而这正是AgentOne提供平台化能力的意义：将AI从“项目交付制”升级为“平台服务制”。
未来，企业比拼的不是谁接入了更强模型，而是谁能：构建一整套Agent运营体系（AgentOps）；支撑业务线持续生长出 专属Agent；打造一个 智能体可编程、可调度、可治理 的闭环平台。
这种平台型AI战略，将成为企业的新护城河，形成 “数据-模型-Agent-场景-反馈” 的飞轮式增长机制。
中国企业的“弯道超车”机会
在全球范围内，中国企业对Agent类技术的落地，正展现出惊人的“加速度”。
这背后的关键不只是政策与资本，更是中国市场独有的三大特征：
·业务复杂度高：跨系统、跨渠道、跨团队的流程需求，极适合Agent编排与自动化落地
·数据密度大：线上化程度高，为Agent提供丰富上下文与实时决策依据
·效率诉求强：从制造业到互联网，从零售到政务，对提效与控本的要求比全球更迫切
AgentOne正是在这一背景下应运而生：它不仅适配中国复杂业务环境，还形成了“模型+平台+服务+生态”的组合打法，为中国企业提供真正具备本土化工程能力的 Agent 落地路径。
技术不是终点，Agent是文明组织方式的进化
从蒸汽机推动工业革命，到电力重构生产方式，再到互联网连接一切的信息节点，每一次技术跃迁的背后，都伴随着一次组织范式的演进。人类社会不只是因为拥有了工具而强大，还是因为学会了用工具重构协作方式与价值体系。
而今，AI与Agent的崛起，是第四次范式革命的起点。它不仅在“赋能个体”，更在悄然重写“公司”这一社会基本单位的定义。
在未来的历史书写者看来，今天也许并不是AI技术发展的高峰，但它可能是一次真正意义上的 “组织文明升级” 的起点。
工业文明用机器解放了体力，信息文明用网络重构了连接，而智能文明，将用Agent重塑我们的合作方式、信任体系与创造逻辑。
来源：数据猿
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