京东金融推出的“京小贝”多智能体系统，通过意图识别、资产诊断、策略生成等多个垂直智能体协同工作，为用户提供覆盖“投前-投中-投后”全链条的智能投顾服务。以金智维为例，其通过香港和新疆两大支点布局东南亚及中亚市场，将国内成熟的业务理解与工程化经验延伸至海外，并参与了如“中国-东盟咖啡人民币计价结算指数”等跨境金融创新实践，为智能体技术的国际化应用提供了新样本。金智维等企业打造的企业级智能体平台，则为

用户必须预先定义完整的、线性的执行步骤，例如“先执行A，再执行B，最后完成C”。AI Agent则具备较高的灵活性，它能够理解目标任务，在遇到未预见的障碍或信息缺失时，自主判断、调整策略并寻找解决方案。在当前数字化转型的背景下，AI Agent（智能体）正日益成为金融、教育、制造和智能驾驶等领域的重要技术。随着技术的不断成熟，AI Agent有望在处理复杂任务和动态场景中展现更大的潜力，为各行业带

目前，Ki-AgentS已支持多个会议、智家APP，覆盖用户日常工作、生活的高频场景，金智维还将持续针对各类车型的平台应用进行开发适配，进一步拓宽吉利汽车“车—人—路”的全方位智能生态的边界，为车机生态的繁荣带来更多新的可能性。理想状态下，智能体可以自己根据你手机上或者电脑上已有的日程安排，推断出你可以乘坐飞机的时间段，然后根据地图就能策划好出行时间，还能帮你把机票定好，还能问你是否需要叫司机，帮

特别是在金融、财税、人力资源等领域，RPA 已积累大量成熟的自动化经验，流程成功率接近100%。：同样在金智维Ki-AgentS的演进中，智能体开始承担需要理解语义、自主规划的任务，例如基于自然语言指令自动组织数据并生成分析结论，体现出从“执行”到“认知”的跨越。因此，当前不少企业（如金智维）采取渐进路径：在RPA基础上引入智能体能力，形成“认知+执行”的双轨方案，既保障流程可靠性，又逐步扩展自动

依托其语音识别与自然语言处理技术，推出“讯飞星火认知大模型”及多款行业Agent，覆盖教育、医疗、办公等场景，具备多轮对话与任务执行能力。基于文心大模型推出“灵境”智能体平台，支持低代码构建企业级Agent，应用于客服、营销、培训等场景，具备较强的语义理解与知识库集成能力。依托混元大模型，推出智能体构建平台“腾讯元器”，支持多模态交互与复杂任务编排，应用于游戏、社交、企业服务等领域。专注于对话AI

依托其语音识别与自然语言处理技术，推出“讯飞星火认知大模型”及多款行业Agent，覆盖教育、医疗、办公等场景，具备多轮对话与任务执行能力。基于文心大模型推出“灵境”智能体平台，支持低代码构建企业级Agent，应用于客服、营销、培训等场景，具备较强的语义理解与知识库集成能力。依托混元大模型，推出智能体构建平台“腾讯元器”，支持多模态交互与复杂任务编排，应用于游戏、社交、企业服务等领域。专注于对话AI

它更像是一个助手或者是一个带着脑子的工具人，比如说你要完成一件事情，它会以完成事情为目标去展开各种步骤，主动去执行，中间甚至会有思考的过程，比如说，完成这件事有三种方式，第一种可能耗费时间较长，第二种可能会更加精准，第三种可能会比较快速，它会根据你的需求或者和你交流，最后得出最优的解决方式，然后去完成它。Agent 像 “会创新的厨师”，你说 “想吃辣的炒蛋”，它就算没学过，也能自己试出 “青椒炒

金智维流程自动化领域中，占有金融领域“老大”的地位，储备了大量的行业经验，又由于金融领域需要处理更复杂的任务，深度整合内部系统、数据和业务流程，容错率极低，因此对智能体提出了更高的准确性和安全要求，金智维也因此脱颖而出。Agent 时代的到来，意味着企业竞争将升级为企业 Agent 群体之间的竞争，但是消费级别的智能体现在说还是为时过早，目前就企业能感受智能体的魅力，企业用的智能体大多就是所谓的“

智能体主要分为两种类型，一是人人可用的消费级别的智能体，一是企业用的智能体，区分两者，除了使用门槛外，最主要的区别就是企业应用落地是否能真正实现“智能化”还有是否足够安全和稳定。工作流：金智维、用友、浪潮云、金蝶、IBM、butteryeah、博思云创等。生产力工具：Deept、百度、金山、360、金智维、钉钉、字节、艺赛旗等。智能助理：腾讯、百度、谷歌、阿里巴巴、360、火山、微软、字节豆包等。

所以导致了真正企业的智能体，还很少听说有投入使用，而消费的智能体，遍地开花，如大众熟悉的豆包、coze、天工等等，个人使用多，舆论也就多，但其实很难代表真的的智能体实力，一切都还得看企业级的发展，当企业级别发展并且大量投入之后，社会、市场的反应，将是历史颠覆型的存在！企业用的智能体：智能客服、研究报告生成、自动化交易、订单处理、设计助理、数据下载数据分析、营销助理等等。生产力工具：Deept、百度