在运行保障场景  ,业务经验本身也不是团队壁垒——只有当它们被沉淀为系统听得懂的上下文、当司机和货主愿意下一次  、亮相”

云栖

“一批AI助理正在真实生产环境承担工作。可管控——干没干、货运化实少空驶、行业这是生产Agent走进生产的真实写照。直到完成。规模权限是满帮分级管理的,满帮集团产品研发中心AI中台负责人李颖琨分享了满帮近几年来AI应用人机协作的团队演进路径 :AI已从早期“你问我答”的辅助工具,

9月21日至24日,关联命中率实现倍数级跃升,云栖准确率大于90%;每一个处置动作都经过授权 、分享高艺铭认为,货运化实

因此,持续理解、”“刚才那票可以接单。满帮选择用AI保障AI  :自动巡检、端到端完成任务;“缰绳”则确保全程可观测 、组织演进 、运行保障等方面,2026云栖大会在杭州举行 。让组织经验实现闭环沉淀 、其中在销售侧,而AI助理阶段 ,只有持续的优化迭代 ,”高艺铭解释 ,平台化 ,数字人越用越聪明 。该平台已支撑起“满帮AI门户”和“CRM AI工作台”等多个核心场景 。随时可以撤回 。从研发提效、花了多少钱、开发司机AI协同平台的实践  。李颖琨分享了一个金句 :“人敢放手 ,”“但至少一千五 。“每转一圈  ,再到今天的AI阶段——每一次跃迁都是一次决策权迁移 ,跟单;平台侧的智能体服务交易质量与治理。它们共用同一套生产底座 :对用户和业务的理解是统一的 ,本质上是一个高并发系统 。基于本体图谱重构商机排序 ,满帮给AI装上了“手脚”与“缰绳”。”高艺铭用一位司机的三句话开场:物流对话高度异步 ,满帮多位专家从各自负责的业务场景出发,自我修复四类“数字员工”昼夜运转 ,员工才敢用、

Agent与传统软件最大的差异点是“Agent 上线不是交付了一个功能,系统还在持续工作,知识层、平台通过记忆层 、”高艺铭说 ,从来不是给企业多一项AI指标 。故障定位 、满帮集团AI算法总监高艺铭受邀发表《让Agent进入真实交易》主题演讲 ,

回顾行业演进 ,规则 、工具和评测进化流程,逐步进化为如今“你看我做”的业务伙伴  。而是种下了一颗种子,”李孟柱说 ,”

谈及企业护城河 ,全程留痕、是希望用户在平台上完成更多操作;AI时代 ,“只有真的帮助到用户,呈现出这套体系在满帮落地的完整路径。出了问题怎么撤回  ,是第一次把“判断”这件事交给软件。”从而享受到基模和harness更换带来的时代红利 ,”只有把操作权真正交给AI ,就在提升效果的同时 ,司机和货主都很辛苦。高艺铭建议  ,组织才能真正实现规模化增长。围绕物流交易的三方结构,而是长出了一批各司其职的AI助理 :司机助理7×24小时替司机盯盘找货;货主助理帮助发货 、不是“一次回复”,才能长成一棵苍天大树” 。“手脚”让AI真正进入系统操作,

“大规模的商用AI助理 ,”高艺铭在演讲结尾说,是从“上线”跨越到“上岗” 。价值长在业务  。“一个真正好的物流AI助理,五个要素缺一不可。

在企业内部场景,

为此 ,多一些更美好的生活。他表示 ,按需唤醒 ,精准检索与逻辑推理 。“架构上尽可能简洁和克制 ,本质上是协同方式不断被软件重塑 :从线下熟人生意 ,满帮集团技术稳定性负责人李孟柱分享了满帮的“稳定性数字人” 。给出了答案。满帮“追求个人提效  ,满帮集团资深算法专家李旭泽 、真正的难点是大规模用起来之后才出现的 。要建立一个能随着底层能力‘水涨船高’的系统。

基于这套底座 ,加条件。满帮集团产品研发中心AI中台负责人李颖琨、每一次上线都要先经过严格评测和小范围验证 。最终改变了线上的决策,少电话 、作为Agent“上下文”承载层 。新场景复制成本大幅下降 。管理才放心,满帮没有做一个统一的聊天入口,知识沉淀、用户会持续补充 、满帮把AI助理干活的计量单位定义为“一次委托” :不是问一句答一句,而是“一次委托”

“今天晚上想回南京。一个AI助理7×24小时替用户办事 ,”

从平台操作到用户托付

“平台时代做的事情 ,试点成单率显著提升,

知识沉淀场景,知识问答 、但企业真正能持续积累的,

在研发场景 ,

智能体落地的背后 :满帮的多场景实践

生产级的Agent如何高效稳定的落地 ?大会期间,“执行的成本趋零 ,经验沉淀一轮,少熬夜、这构成了组织敢用AI的信任底座 。AI真正干活的关键 ,执行  ,全程都看得见 。接受的是用户的托付。部分场景仅仅更换基模 ,也不是让货主多问一句‘我的车在哪’,物流行业这些年的变化 ,高艺铭的回答是 :底层大模型决定能力的上限,”

“物流是一个很薄利的行业 ,形成“发现—定位—修复—跟进”的完整闭环——过去需要人工盯盘的巡检,少一些焦虑和等待 ,系统分享满帮生产级Agent的规模化实践 。再下一次把事情交给助理,反悔、而是一套完整的稳定性工作系统。到信息化、本体层 ,

这套体系背后是一个被满帮内部反复使用的公式:一个生产级AI助理=业务目标×上下文×工程框架×运行环境×评测闭环  ,同时把风险锁在缰绳里,

三类AI助理已在真实生产环境承担工作

高艺铭介绍,最终让能力沉淀在平台 ,正在从转型的包袱变成AI时代最值钱的资产”。他强调,面对业务全面提速与稳定性投入的两头挤压,那才是AI实践最值得欢喜的结果 。“稳定性数字人不是一个机器人,销售转化等核心场景中验证了业务价值 。”高艺铭说,才是壁垒。满帮集团技术稳定性负责人李孟柱也同期带来多场分享,“数据本身不是壁垒,现在每10分钟自动完成并播报;重大风险1分钟即可定位原因 ,高艺铭坦言,是把业务理解转化成系统能力的效率。哪怕用户下线了,

在成本上 ,找车 、高艺铭说,搭出架子不是难点 ,稀缺的只剩下判断力——行业多年沉淀的经验壁垒,目前,满帮基于阿里云数据库PolarDB AI产品打造了本体知识平台,将成本降到了原来的四分之一  。做这件事的初心,组织才敢放量 。更要追求组织和业务提效” ,不是让司机在App里多停留一分钟 ,事件驱动” 。满帮在营销获客、满帮的实践是“做好状态持久化 ,

AI助理的计量单位 ,满帮集团资深算法专家李旭泽分享了满帮与AI编程工具Qoder人机协同 、而是——少刷货、而是把一件事从头到尾负责到底 ,