智能体应用：是AI工具，还是 AI员工？

智能体应用加速，AI技术从“辅助”进化到“执行”。行业普遍意识到：企业真正需要的，是能端到端解决问题的“AI员工”，而不是“AI 工具”。

想象一下，如果你的团队里有一个“AI 员工”，它可以自己完成数据分析、报告撰写，甚至优化业务流程，你会不会觉得这是科幻电影里的场景？其实，这样的“AI 员工”已经来了！

智能体的演变：从ChatBot到AI 员工

1、Chabot

从上一代人工智能说起，最常见的 agent 形态就是 ChatBot，ChatBot 也就是对话机器人。

目前很多企业在部署DeepSeek时，最常见想做的应用也是 ChatBot，借助它来做问答、阅读、浏览、撰写等等，但是它的应用场景很窄，只可以起到一个“顾问”的作用。

2、Copilot

2022 年底 ChatGPT 的问世，逐渐进化出了一种新形态的 agent，叫 Copilot ，比较有名的就是 GitHub 和微软的 Copilot 。

Copilot其实是辅助大家来做一些事情，比如写代码、写文章等等，然后使用大模型进行计算推理，得出一些建议和决策，让人来确认。

2024年 8 月份，在 AI 界爆火的软件 Cursor ，它其实也是一个 Copilot 的这种形态，负责提供建议，包括写哪段代码、执行哪条命令，但是最终执行还是“人”来操作的，这是 Copilot 。

3、agent

Copilot 的再进一步发展，就是 agent，那这个典型的代表，就比如说美国做软件开发的

自动机器人，全球首个AI程序员Devin；国内3 月份爆火的一个软件，Manus。

它们特点是：可以异步地、自主地、端到端地完成一件事，过程中也会和人交互，去确认一些事情的权限，以及是否这样执行？但是，它的主流程是由机器来端到端地执行。

所以，agent 的价值就会大很多。

它就像是一个实习生，你给它一台电脑，它自己在端到端地做事情。而不是，它只是坐在你旁边提意见的一个顾问，这样能够节省很多的你需要来做事情的时间，它可以独立地去完成一件事情。

那agent的下一个进阶形态是什么？爱数的观点是“Data agent”，即企业的“ AI 员工”。

为什么Data Agent是企业智能体落地的关键

1、Data Agent对接多源异构的数据

在企业内部，使用agent 时要快速地去对接像数据库、内容数据、机器数据等等，要能够低成本地去接入数据信息，并且需要这些数据信息带细粒度的权限控制。

所以，数据，是agent 需要解决的事情，否则企业很难落地。

2、Data Agent 融合数据处理和工作流

在实际工作中，领导安排我一个工作任务，让我去做一个研究报告，我需要收集很多数据，需要经过前处理、加工清洗、初步总结、最后写报告，整个过程涉及多个环节。如果和 agent 分离开的话，这个工作过程就不太好控制。

所以，在企业落地agent场景需要有数据流的管理。

3、Data Agent对接多个业务系统，深刻理解企业业务

Agent 真正要发挥很大价值，必须要“理解”企业内部系统，“理解”业务系统有什么样的能力有什么样的数据，才能更好地和它进行交互，才能让大模型基于业务数据进行推理、决策。这样agent 提供的决策建议才是对企业真正有价值的。

所以，在 agent 应用时还要去管理和业务系统的对接、交互。

4、端到端的安全能力

端到端的安全能力包括细粒度的数据控制、模型的获取权限、进入大模型和大模型输出的敏感信息检测，包括非法行为检测、事后检测。

端到端的安全机制确保企业可以放心地使用agent 技术。

Data agent 是基于通用 agent 技术，在企业场景结合多源异构数据、数据流管理、业务系统对接、端到端的安全能力，实现企业场景落地的一种 agent 产品。

从定义上来说，数据智能体，就是通过智能体和工作流等技术的结合，实现数据自动化和智能化，包括预处理问答生成、推荐、决策等，以赋能业务场景与人，提升生产力。

企业如何用Data Agent解决实际问题

数据智能体，从构成上来说，它除了依赖底层通用智能体的技术，还包括数据层面的管理（本体、数据流、临时数据管理等）。另一方面，需要一些方法的管理、包括业务系统的操作和各种各样的技能。还有一个很重要的一点，就是有一个操作界面，就是需要把解决问题的Data agent想象成一个专家组，而这个专家组需要有一个发言人，在你想要了解专家组的工作情况、工作的阶段性结果、工作进度，以及遇到的困难，需要和一个发言人去交流。那“这个发言人”，就是Data agent 的工作界面。

所以爱数决策智能平台 Data agent 会给用户提供一个工作台，让用户在这里可以管理数据，管理智能体配置，以及和“这个发言人”去交流。就相当于，有一个 UI 交互界面。

数据智能体有什么价值呢？

数据智能体至少有三大价值：

1、连接

它能够低成本的连接治理后的多源异构数据、业务系统以及模型能力，形成业务智能体，赋能业务与人。

比较重要的就是，agent现在有很多的组件，比如模型、业务系统、数据，那数据智能体能有机地把这些组件管理起来，然后连接在一起，统一管理，

让它们有机地结合，更大程度地提升我们的生产力，帮助我们来做决策。

2、本体

本体要解决什么问题？

企业内部有很多的数据，没有充分语义化，也没有被连接在一起。解决企业内部数据孤岛的问题，不只是把数据物理上放在一起，更重要的是要在逻辑和业务概念上，把这些数据去连接起来。

而连接这些数据，就要靠本体的能力。

所以，爱数决策智能平台Data agent通过本体对业务进行建模，打破数据孤岛，才能真正的释放数据价值。

3、增强

模型推理需要 context上下文，对它进行推理辅助，让它更好地得出高质量的结果。

这时，我们就需要各种各样的数据、各种各样的方法，只有通过治理，零拷贝安全的异构数据源，赋能模型应用，保障它的安全和效果。

综上，智能体在企业业务场景的落地，需要深度融合企业私域数据和AI 技术，让智能体变成企业的AI 员工，深刻理解企业业务，精准洞察业务需求，并为企业提供精准、高效的决策支持，助力企业迈向决策智能。