企业AI智能体落地3件事: 场景、工作流和知识库

AI智能体不再是概念，而是企业组织力的延伸。本文聚焦落地三要素——场景、工作流与知识库，拆解Agent如何嵌入业务结构，驱动组织智能化转型。

企业都要做AI智能转型，先要改变几个错误认知：

我有很多数据，肯定有优势；

AI可以解决我之前解决不了的企业管理问题或帮我制定策略；

先不管，别落后，先在无技术和硬件上砸预算，一定不能被趋势落下；

先冷静！

针对企业AI智能体落地，我的建议是：

认知和理解：全副武装执行和落地：轻装上阵

1.定场景

人工智能技术下有名的一句话：垃圾进，垃圾出；不是把什么东西交给AI它都能给出好的答案；

同一个智能体，喂给不同的内容，产出的结果一定是不一样的；企业的数据不见得多就好，定义好数据投入和结果之间的定义最重要。

举例子：扔给智能体销售数据，如何预测明年的销售数量；是按照优质客户的变化比例作为重要权重，还是按照纯利润做预测策略？*

这些AI可做不了，你给它下指令和策略，它才能产出你想要的完美结果。

所以企业不要认为我有很多数据，扔给AI就可以万事大吉。

大模型是通过通用知识库训练出来的，可以理解为是一个基础智商在线的优秀毕业生。但是在企业的垂直领域，想要更好的发挥它的能力，需要一个师傅在行业场景里好好带一带，可能更容易“开窍”

什么叫垂直场景？就拿智能客服来说，银行行业的智能客服和医疗行业的智能客服的回答风格是完全不同的；

-医疗行业的智能客服，需要兼顾专业与温度，注重情绪识别和危机转接，及时识别患者的焦虑情绪并转人工进行关怀

-银行的智能客服，最看重的最高效的帮用户解决问题，更强调专业、简洁和准确

这2个智能客服在落地时，投喂的专业知识不同（知识库）调教的工作流不同，产品上线后的数据指标监控方向不同。

所以，我们通过智能体，切入的服务场景是什么？场景不同，落地实现的方法都不同；

2.什么是工作流？

不是智能体里的workflow，而是人+机结合后的工作流程；比如，还是用智能客服的例子举例。有智能客服后，转接人工和没有智能客服的企业里，对人的要求不同，对人的考核指标也不同；

3.知识库是什么？

这可能是企业容易忽略但是其实是最重要的部分。

知识库是企业最有价值的数字资产，这里包括，企业内部人才经验的沉淀，内部做出结果的sop，这种通过实打实的业务沉淀下来，让企业产出真实成功的经验，扔给了AI，以后企业对人才的流失和经验的传承的焦虑就可以大大缓解。

因为AI的学习能力，比一个新人要高很多。

所以，企业要想做智能体落地，先找到合适场景再设计这个场景下，人机结合的合适的工作流程最后沉淀企业的价值资产-知识库

依然小步快跑，快速投入的业务中去落地，过程中不断的调优，修改。找到企业高效的智能体融合的落地流程。