為什么說(shuō)企業(yè)級(jí)AGI才是AI真正的戰(zhàn)場(chǎng)？

因?yàn)锳I深遠(yuǎn)的商業(yè)價(jià)值，不會(huì)只停留在辦公桌上的一份郵件或一頁(yè)P(yáng)PT里。更艱難的部分，發(fā)生在企業(yè)實(shí)控人的辦公室，工廠、門(mén)店、倉(cāng)庫(kù)、供應(yīng)鏈中樞和一線業(yè)務(wù)現(xiàn)場(chǎng)。

這也是創(chuàng)立二十余年的Palantir在美國(guó)正被重新理解的原因。它講述了一個(gè)如何探索成為企業(yè)級(jí)AI操作系統(tǒng)的故事：

在傳統(tǒng)企業(yè)里，數(shù)據(jù)分散在不同部門(mén)和軟件中，AI很難真正理解業(yè)務(wù)現(xiàn)場(chǎng)。Palantir 通過(guò)本體（Ontology），把數(shù)據(jù)、流程、業(yè)務(wù)對(duì)象和決策鏈路連接起來(lái)，讓企業(yè)擁有一張實(shí)時(shí)更新的運(yùn)行圖譜，也讓 AI從“回答問(wèn)題”走向“參與決策”，輔助管理者完成分析、判斷、決策，并推動(dòng)任務(wù)執(zhí)行。

在中國(guó)，北大系企業(yè)級(jí)AGI公司愛(ài)化身正在敘述一個(gè)相似但更激進(jìn)的故事。

2021年成立的愛(ài)化身，并不滿(mǎn)足于成為“另一個(gè) Palantir”，它把自己定位為AI原生時(shí)代的“進(jìn)化版 Palantir”：先把企業(yè)的數(shù)據(jù)、流程和決策鏈路整理成AI能讀懂的業(yè)務(wù)知識(shí)圖譜，再讓智能體基于這張圖譜輔助判斷、參與執(zhí)行；而每一次任務(wù)執(zhí)行，又會(huì)沉淀為可復(fù)用的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，反哺平臺(tái)持續(xù)進(jìn)化，使下一次生成的業(yè)務(wù)知識(shí)圖譜和數(shù)字員工更懂行業(yè)、流程與組織。

支撐這一敘事的，是愛(ài)化身以世界行為模型為基座搭建的AHS Agentrix。

企業(yè)級(jí)AGI精妙的設(shè)計(jì)范式：決策權(quán)在人

Agentrix是一套三層架構(gòu)的一體化智能體平臺(tái)，由底層Data OS、中層Agent OS和頂層Agent Workforce構(gòu)成。其核心路徑，是“從數(shù)據(jù)與知識(shí)基座”，走向“中樞決策大腦”，再延伸到“數(shù)字員工集群”。

在Data OS層，門(mén)店交易、工廠生產(chǎn)、機(jī)床操作、人員排班、庫(kù)存變化、工單流轉(zhuǎn)等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，不再只是散落在不同系統(tǒng)里的記錄。它們會(huì)被融合、抽取、向量化，并通過(guò)業(yè)務(wù)知識(shí)本體建模，轉(zhuǎn)化為智能體能夠理解、調(diào)用和推理的統(tǒng)一“認(rèn)知材料”。

愛(ài)化身將這一過(guò)程稱(chēng)為“超級(jí)對(duì)齊”：讓企業(yè)內(nèi)部的人、貨、場(chǎng)、設(shè)備、流程和決策邏輯，在同一張智能關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中重新建立對(duì)應(yīng)關(guān)系。

因?yàn)槠髽I(yè)真正有價(jià)值的知識(shí)，往往隱藏在審批流、工單、報(bào)表、異常處理記錄、管理經(jīng)驗(yàn)和一線操作習(xí)慣里。Data OS不是簡(jiǎn)單讓AI“知道是什么”，而是基于企業(yè)自己的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)層層推理，判斷“在什么情況下應(yīng)該怎么做”。

企業(yè)對(duì)AI想用又不敢用的擔(dān)心，是模型可能在缺乏業(yè)務(wù)依據(jù)時(shí)給出看似合理、實(shí)則錯(cuò)誤的答案。這類(lèi)“數(shù)據(jù)幻覺(jué)”，經(jīng)過(guò)Data OS的數(shù)據(jù)對(duì)齊和本體建模，會(huì)被極大壓制。

如果說(shuō)Data OS打造了企業(yè)智能的認(rèn)知底座后，Agent OS承擔(dān)的是，構(gòu)建企業(yè)智能中樞。

 

企業(yè)AI在過(guò)去往往是單點(diǎn)應(yīng)用，數(shù)字化工具可以提升局部效率，卻很難改變整體組織運(yùn)行方式。Agent OS讓數(shù)百乃至上萬(wàn)個(gè)智能體進(jìn)入同一套組織邏輯中運(yùn)行。它們互相監(jiān)督、互相協(xié)作、互相評(píng)分，并在任務(wù)執(zhí)行中沉淀經(jīng)驗(yàn)。

Agentrix代表了企業(yè)級(jí)AGI的一種先進(jìn)范式，其設(shè)計(jì)精妙之處在于，強(qiáng)調(diào)智能體協(xié)同，堅(jiān)守人類(lèi)的決策權(quán)。

對(duì)應(yīng)Agent OS輸出的業(yè)務(wù)閉環(huán)，則呈現(xiàn)為“發(fā)現(xiàn)→分析→建議→人確認(rèn)→執(zhí)行→監(jiān)督→結(jié)果反饋?！睈?ài)化身團(tuán)隊(duì)堅(jiān)持，人需要置于業(yè)務(wù)流決策的中心。在確保組織可控的基礎(chǔ)上，Agent OS作為賦能層，讓AI更高效承擔(dān)決策輔助和任務(wù)執(zhí)行的作用。

此外，每一個(gè)數(shù)據(jù)都可溯源。“Agent OS給出的每一條結(jié)論、每一個(gè)建議、每一個(gè)動(dòng)作,都能反推回企業(yè)自己的原始數(shù)據(jù)?！痹趷?ài)化身團(tuán)隊(duì)看來(lái)，人類(lèi)決策權(quán)和數(shù)據(jù)可溯源，是企業(yè)“敢于”讓AI進(jìn)入核心業(yè)務(wù)流程的前提條件。

到了Agent Workforce層，AI才真正長(zhǎng)出“手腳”。智能體被賦予崗位、權(quán)限、規(guī)則和任務(wù)邊界，化身為一個(gè)個(gè)執(zhí)行任務(wù)的數(shù)字員工，它們可以是財(cái)務(wù)分析智能體、供應(yīng)鏈優(yōu)化專(zhuān)家，也可以是合規(guī)專(zhuān)員、審計(jì)專(zhuān)員、安全巡檢專(zhuān)員、車(chē)輛故障診斷專(zhuān)員等。

FDE+FSE前線作戰(zhàn)小隊(duì)，部署客戶(hù)業(yè)務(wù)一線

不過(guò)，企業(yè)級(jí) AGI的難點(diǎn)不只是建構(gòu)產(chǎn)品架構(gòu)，真正困難的，是如何把這套架構(gòu)部署進(jìn)客戶(hù)的業(yè)務(wù)現(xiàn)場(chǎng)。

愛(ài)化身的做法，是派出FDE（前線部署工程師）與FSE（前線解決方案工程師）組成的前線部署作戰(zhàn)小隊(duì)。

傳統(tǒng) SaaS 時(shí)代，軟件公司依靠標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品、遠(yuǎn)程實(shí)施和客戶(hù)成功團(tuán)隊(duì)完成交付。但企業(yè)級(jí)AI不同，它面對(duì)的是客戶(hù)內(nèi)部的舊系統(tǒng)、非標(biāo)準(zhǔn)流程和權(quán)限邊界。真正決定“生產(chǎn)力”的信息，往往藏在一線員工的操作習(xí)慣、部門(mén)之間的協(xié)作節(jié)點(diǎn)，以及管理層的經(jīng)驗(yàn)判斷中。

愛(ài)化身讓FDE和FSE共同進(jìn)入客戶(hù)現(xiàn)場(chǎng)，擔(dān)當(dāng)客戶(hù)業(yè)務(wù)現(xiàn)場(chǎng)與智能體平臺(tái)之間的“模型化”接口的角色，和客戶(hù)一起梳理數(shù)據(jù)、流程、崗位和決策鏈路。

FSE負(fù)責(zé)定義業(yè)務(wù)問(wèn)題，例如哪些流程值得被智能體接管，哪些節(jié)點(diǎn)必須保留人工確認(rèn)，哪些任務(wù)可以自動(dòng)閉環(huán)；FDE則負(fù)責(zé)把這些判斷轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)接入、數(shù)據(jù)建模、智能體編排和執(zhí)行反饋機(jī)制。

這套打法的價(jià)值在于，它讓Agentrix智能體平臺(tái)能力與客戶(hù)現(xiàn)場(chǎng)形成雙向循環(huán)。

一方面，前線部署作戰(zhàn)小隊(duì)把 AI 原生開(kāi)發(fā)流程帶進(jìn)客戶(hù)運(yùn)營(yíng)體系，幫助客戶(hù)完成從流程梳理到智能體部署的組織動(dòng)員；另一方面，每個(gè)項(xiàng)目沉淀下來(lái)的行業(yè)通用規(guī)則和知識(shí)，又會(huì)回流到Agentrix，成為下一次交付可以復(fù)用的結(jié)構(gòu)化資產(chǎn)。

因此，Agentrix的進(jìn)化不像傳統(tǒng)SaaS那樣堆功能，是一個(gè)持續(xù)自我強(qiáng)化的閉環(huán)：行業(yè)知識(shí)和業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)入平臺(tái)，決策大腦據(jù)此生成判斷；智能體經(jīng)人類(lèi)決策后執(zhí)行任務(wù)；執(zhí)行結(jié)果再回流為新的經(jīng)驗(yàn)。每一次項(xiàng)目交付、每一次任務(wù)完成，都會(huì)反過(guò)來(lái)提升平臺(tái)對(duì)業(yè)務(wù)的理解、抽象和復(fù)用能力。

一套Agentrix解決方案，可以理解為“80%通用認(rèn)知內(nèi)核+ 20%行業(yè)適配參數(shù)”。行業(yè)通用知識(shí)一旦被抽象、建模并轉(zhuǎn)化為高維向量，就能在更具體的垂直場(chǎng)景中釋放價(jià)值。

這也是愛(ài)化身是“進(jìn)化版Palantir”的定位更有解釋力的地方。

北大基因與AI時(shí)代的下一代企業(yè)級(jí)AGI平臺(tái)

相比從互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代走來(lái)的Palantir，愛(ài)化身認(rèn)為自身具備AI原生組織、系統(tǒng)自進(jìn)化、端云協(xié)同和中國(guó)工程環(huán)境等條件，可以在 AI時(shí)代更快形成下一代的企業(yè)級(jí)AGI平臺(tái)。

端云協(xié)同尤其關(guān)鍵。

工廠車(chē)間的工控機(jī)、倉(cāng)庫(kù)里的手持終端、門(mén)店的收銀系統(tǒng)等邊緣節(jié)點(diǎn)，都可能需要低延時(shí)、高可靠的智能體能力。對(duì)于安全控制、現(xiàn)場(chǎng)調(diào)度、實(shí)時(shí)響應(yīng)這類(lèi)任務(wù)來(lái)說(shuō)，操作不能完全依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)。

愛(ài)化身的構(gòu)想，是讓輕量級(jí)智能體部署在邊緣設(shè)備上，完成端側(cè)低時(shí)延交互和關(guān)鍵任務(wù)本地執(zhí)行，再與云端智能系統(tǒng)形成閉環(huán)。

客戶(hù)案例是這套邏輯的外顯。

在城市治理、金融、制造、醫(yī)療、政務(wù)等場(chǎng)景，Agentrix均已經(jīng)有了落地實(shí)踐，合作方不乏僑銀集團(tuán)、招商蛇口等國(guó)內(nèi)上市龍頭企業(yè)。

企業(yè)級(jí)AGI的戰(zhàn)場(chǎng)，注定不會(huì)像消費(fèi)級(jí)AI那樣輕盈。它面對(duì)的是舊系統(tǒng)、臟數(shù)據(jù)、復(fù)雜權(quán)限、組織慣性和合規(guī)邊界。從這一意義來(lái)說(shuō)，企業(yè)級(jí)AGI的最終戰(zhàn)場(chǎng)發(fā)生在企業(yè)真實(shí)業(yè)務(wù)的毛細(xì)血管里。

Agentrix是愛(ài)化身面向企業(yè)級(jí)AGI戰(zhàn)場(chǎng)祭出的系統(tǒng)級(jí)解法，為這套解法夯實(shí)技術(shù)底座的，是其背后一支帶有北大基因的核心技術(shù)團(tuán)隊(duì)。資料顯示，愛(ài)化身80%以上的研發(fā)人員來(lái)自北京大學(xué)。

愛(ài)化身核心技術(shù)負(fù)責(zé)人、CTO郭林曾任北大軟微學(xué)院碩士生導(dǎo)師，他長(zhǎng)期深耕計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、高性能計(jì)算、AI數(shù)據(jù)治理等方向，是愛(ài)化身公司世界行為模型與系統(tǒng)工程架構(gòu)落地的關(guān)鍵操盤(pán)者。郭林此前連續(xù)創(chuàng)業(yè)12年，多次從零到1搭建技術(shù)平臺(tái)，服務(wù)過(guò)微軟、西門(mén)子等大型企業(yè)客戶(hù)。

他也是愛(ài)化身FDE+FSE前線部署作戰(zhàn)小隊(duì)的重要推動(dòng)者。

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