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　　一、金融領域：決策分析要“準”還要“穩”，私有化部署成關鍵加分項

　　某基金公司投研團隊負責人帶著具體場景來聊：“我們做決策時，既要整合市場數據、客戶風險偏好這些分散信息，又得保證數據不外流——之前試過一些工具，要么分析不夠深入，要么數據安全沒保障。”交流中，他們重點了解了“智能決策分析Agent”的兩個能力：一是如何無需重構系統，就能把Excel、數據庫、研報里的信息串聯起來，生成可追溯的決策建議;二是私有化部署如何確保敏感數據在企業內網閉環運行。

　　二、制造業：跨境供應鏈要“快”更要“順”，本地化聯動是核心訴求

　　某汽車零部件企業供應鏈團隊的人帶著海外需求響應的痛點來探討：“海外訂單和國內生產總像不同步，比如東南亞突然加單，國內排產往往反應慢半拍。”他們特別關注“跨境供應鏈協同Agent”如何聯動數據：比如海外經銷商的訂單數據、當地市場趨勢，怎么變成國內供應鏈能直接用的生產建議。

　　三、醫療領域：場景覆蓋要“全”更要“合規”，數據整合是最大期待

　　某三甲醫院信息科的工作人員帶著兩個核心需求來交流：一是門診預診能不能更高效，減少患者排隊;二是分散在各設備的數據能不能整合起來，為醫院運營提供建議。交流中，他們對“醫療協同Agent集群”的興趣很明確——比如預診Agent如何對接HIS系統快速分診，設備數據Agent如何整合CT、超聲等設備的運行數據。

　　從交流來看，三個行業的客戶最在意的是“方案能不能真正嵌入現有流程，同時解決數據安全和實際痛點”。而我們在決策分析、跨境協同、醫療場景的適配設計，以及私有化部署的支持，剛好和這些需求形成了匹配——這或許也是大家愿意坐下來深入探討測試可能性的原因。

　　在大會“AI商業落地論壇”上，極光副總裁殷浩發表演講，并正式對外發布GPTBots Multi-Agent智能體協同平臺，直擊傳統多智能體方案的三大痛點：

　　數據孤島：封閉架構無法接入企業核心數據庫與業務系統;

　　超級連接器：直連企業CRM/ERP/財務系統，實時調用私有知識庫，支持開發專屬Agent(如“招標分析Agent”“合規審計Agent”)

　　動態協作引擎：提供預置Agent庫(開發/營銷/測試等角色)，支持線性任務流、并行協作、辯論決策等模式

　　人工接管機制：獨創Planner-Runner-Reviewer三段式框架，關鍵節點支持人工審核，輸出格式按需定制(標書/PPT/財報等)

　　“GPTBots不做標準化黑箱，而是企業AI能力的‘兵工廠’和‘作戰室’，”殷浩強調，“我們提供的是可生長的AI團隊架構——就像給客戶一套能自主調配、持續進化的‘AI戰隊’體系，讓他們真正握有AI能力的進化主動權。這種Multi-Agent(多智能體)協同模式，已在多個核心場景驗證了價值：

　　●智能營銷：不是單一工具的單向輸出，而是‘AI團隊’的閉環協作。‘人群篩選Agent’從CRM系統里精準定位高潛客群(比如根據歷史購買頻次、瀏覽軌跡打標簽)，‘文案生成Agent’立刻匹配人群特征定制話術(對年輕用戶用場景化表達，對企業采購用數據化論證)，‘效果分析Agent’實時跟蹤轉化數據，自動給前兩者反饋‘某類話術在30-35歲客群轉化率更高’。更關鍵的是，客戶能隨時給這個團隊‘加任務’——比如新增‘母嬰人群偏好標簽’，或調整‘文案風格偏向節日營銷’，不用等平臺迭代，自己就能讓AI適應業務節奏變化。目前合作客戶的線索量提升300%，且團隊已能自主優化20%的營銷策略。

　　●競品分析與調研報告：這是多智能體‘分工作戰’的典型場景。做某行業競品分析時，‘信息搜集Agent’自動整合競品官網、財報、用戶評價甚至行業展會動態;‘數據提煉Agent’從中拎出核心信息——比如‘競品新品的3個核心功能’‘定價較去年下調15%’‘用戶反饋集中在“操作復雜”’;‘對比分析Agent’再把這些信息和我方業務對標，標出‘我方在售后服務上優勢明顯，但新品迭代速度落后’;最后‘報告生成Agent’輸出帶數據支撐的可視化結論。客戶還能給團隊‘劃重點’：比如臨時新增‘關注競品海外市場動作’，或要求‘報告里必須包含近3個月的用戶評價變化’，整個調研周期從傳統的5天壓縮至12小時，且結論深度能跟著業務目標靈活調整。

　　●財務自動化：用‘AI團隊’解決財務流程的‘合規+效率’難題：‘數據校驗Agent’自動核對票據與賬套數據，揪出‘某張發票金額與入賬金額差0.5元’的細節;‘合規檢查Agent’對照最新財稅政策掃描風險，比如‘研發費用加計扣除是否符合新規’;‘異動分析Agent’監控數據異常——像‘某部門差旅費環比上漲40%’，會自動追溯到‘新增3個外地項目’的原因;最后‘報告Agent’生成財報和分析。效率提升90%的同時，客戶能自己給團隊‘更新規則’：比如財稅政策調整后，半小時內就能給‘合規檢查Agent’加上新校驗邏輯，不用等系統升級，AI能力始終跟得上政策變化。”

　　這些場景的核心，在于多智能體像“可指揮、可擴容的真人團隊”——客戶既能用現成的AI角色組隊解決問題，又能自己調整分工、新增任務，甚至給團隊“升級技能”。這正是“兵工廠”和“作戰室”的意義：我們給架構和工具，客戶掌握怎么“搭團隊、做決策、讓AI伴隨業務成長”，這才是企業真正需要的AI主動權。

　　GPTBots Multi-Agent平臺的發布，不僅標志著極光在推動企業級AI應用落地方面邁出了堅實一步，更深刻呼應了本屆WAIC“智能時代同球共濟”的主題。它為解決企業AI應用的核心痛點提供了可操作、可進化的新范式——通過構建靈活可控的“專屬AI團隊”，打破數據壁壘、活化業務流程、確保輸出質量，讓AI真正融入企業核心價值鏈。