2025AI Agent实践报告

4|2025 爱分析·AI Agent 实践报告目录1. 报告综述 ...............................................................6 2. 企业运营智能 ...........................................................8 3. 消费者交互创新 ........................................................34 4. 城市治理升级 ..........................................................46 5. 结语 ..................................................................56 5|2025 爱分析·AI Agent 实践报告报告综述|2025 爱分析·AI Agent 实践报告61. 报告综述Agent 技术正以智能业务引擎之姿，重塑企业运营、消费者交互与公共治理的范式。其核心价值在于将大模型的认知能力转化为可执行、可闭环的业务动作，推动智能化落地从辅助工具升级为动力引擎。Agent 核心能力源于其“感知-决策-行动-优化”的自主循环架构。它以大语言模型为大脑，通过 RAG融合实时与结构化数据，借助智能体编排和外部工具调用，从而在复杂环境中实现目标驱动的自主行动。与传统自动化工具相比，Agent 本质差异在于具备动态规划与持续学习能力，可应对不确定性并完成长链条任务。例如，Agent 可以主动优化供应链排产或个性化生成全域营销方案，而非仅执行预设流程。2025 年，多数企业已经开始落地 Agent 应用。这些应用表明，Agent 已从效率提升工具演变为业务重构的关键力量。在供应链领域，它实现需求预测与库存调拨的实时联动；金融业依托其完成合规审查与风险预警的自动化闭环；智能座舱等交互场景则通过多模态融合实现自然意图理解。Agent更深层次的影响在于推动数据民主化与决策去中心化，基层员工可借助自然语言指令直接调用数据分析能力，城市治理模型能基于多智能体协同实现突发事件的自主调度与响应。本报告以 Agent 驱动业务闭环为逻辑主线，通过企业运营智能、消费者交互创新、城市治理升级三大场景深度解构落地路径。后续章节将基于真实案例，揭示 Agent 如何通过嵌入工作流核心环节破解数据孤岛、响应滞后及知识沉淀难题。未来，Agent 不仅是技术工具，更是生态协同的引擎，其价值在于持续重构业务，推动组织向高效、智能与韧性演进。|2025 爱分析·AI Agent 实践报告7企业运营智能|2025 爱分析·AI Agent 实践报告82. 企业运营智能Agent 的变革之力正深入企业运营的毛细血管，企业运营智能成为 Agent 落地的首片试验田。这并非偶然，企业运营过程中既有数据孤岛的切肤之痛，也有降本增效的迫切渴望。本章节，我们将深入探讨 Agent 如何在这场效率革命中，将割裂的数据转化为可感知、可优化的智能决策与行动。在企业内部，Agent 技术正通过整合内外部多源数据与优化动态决策机制，深刻变革运营模式。它有效解决了长期存在的数据孤岛、响应滞后及知识沉淀难题，推动企业运营全链路向智能化升级。其核心价值主要体现在四部分，实现数据无缝整合、依托模型的智能决策优化、促进知识的沉淀与复用，以及达成全链路效率的全面提升。最终，企业实现运营成本显著降低、业务持续稳定增长。图 1：Agent 四大价值第一，在数据整合方面，Agent 技术能够打破传统烟囱式的系统壁垒，实现内外部实时信源的无缝融合。它通过集成企业内部系统与外部环境数据，构建统一的全景视图，为决策提供全面支撑。|2025 爱分析·AI Agent 实践报告9以某全球消费电子制造企业为例，该企业面临供应链数据分散在多个独立系统（ERP、WMS、TMS）以及外部供应商门户、物流跟踪平台中的挑战。通过部署供应链 Agent，企业成功构建了端到端的供应链可视化平台。该 Agent 系统首先通过 API 网关整合了企业内部的生产计划、库存数据和订单信息，同时接入了外部供应商的实时产能数据、物流公司的在途运输信息，以及公开的港口拥堵、天气预警等宏观环境数据。在数据融合层面，Agent 利用知识图谱技术建立了统一的供应链数据模型，将来自 300 多家核心供应商、50 多家物流服务商的异构数据进行标准化处理和数据关联。这一数据整合实践带来了显著的业务价值。当某个零部件出现供应延迟风险时，Agent 能够自动识别受影响的生产订单，并基于替代供应商库存、替代物料清单和物流路线等多维度数据，在 30 分钟内生成最优应对方案。例如，在一次东南亚台风事件中，系统提前预警了供应风险，并自动执行了供应商切换和物流路线调整指令，避免了数千万美元的潜在损失。该案例的成功实施表明，Agent 技术在企业运营智能中的数据整合能力不仅限于内部系统打通，更重要的是能够将外部环境因素纳入决策体系，形成真正的全景式运营监控。这种能力帮助企业在日益复杂的全球供应链环境中保持竞争优势，实现更精准的风险预警和更敏捷的响应机制。案例 1: Agent 驱动供应链革新，拓尔思助力央企供应商管理范式重构某能源类大型央企，常年位于世界 500 强前列。该央企拥有煤炭、电力、化工、运输等全产业链业务，业务遍布全国 31 个省区市以及 10 多个国家和地区。在央国企深入 AI 应用的背景下，该央企传统静态管理模式已难以支撑高价值采购需求。本案例系统性解构 Agent 从需求分析到落地实践的过程，为央国企采购智能化转型提供案例参考。|2025 爱分析·AI Agent 实践报告1001.央企供应商生命周期管理困局该央企在供应商生命周期管理过程中面临系统性挑战。随着采购规模扩大及供应链复杂度提升，传统以人工审核、静态数据为主的管理模式难以支撑高价值、严标准的采购需求。特别是，供应商资质造假、绩效评估缺失、关联方监管盲区等问题频发，不仅导致采购效率低下，更可能引发工程延期或生产安全事故。这些挑战共同指向供应商生命周期管理流程中的动态性与精细化不足。供应商生命周期管理分为准入、管理、退出三个环节，企业在每个环节都面临困局。图 2：供应商生命周期管理挑战准入环节，存在两大核心痛点。首先是资质核验失准，央企对供应商的注册资本、行业认证等硬性资质依赖人工核验，但伪造证书、业绩造假等现象屡禁不止。其次是数据支撑薄弱，准入评审依赖的数据多为静态信息，比如营业执照扫描件等，缺乏司法涉诉等外部动态信息支撑。例如，某央企曾因供应商隐瞒重大债务纠纷，导致设备供应中断。两个痛点叠加，使高风险供应商流入概率上升。|2025 爱分析·AI Agent 实践报告11供应商在库管理面临三重困局。第一，动态监管失效。供应商入库后缺乏持续跟踪机制，信息更新滞后于实际经营变化，形成"只进不出"的管理僵局。第二，关联方管控缺位，招标人、评审专家与外协单位的关联关系难以穿透，存在围标串标隐患。第三，绩效评估失真。传统 SRM 系统数据分析能力薄弱，无法实时捕捉质量缺陷、服务