聊天助手、AI Agent、企业级智能体有什么不同？企业应该怎么选

OCR:IMG:企业级智能体怎么完成工作？ 用多种工具，理解任务，自主规划，自动执 数据要手动整理？ 面 OA ERP 要登录多个系统？ 流程太复杂？ 文件系统 重复工作太多？ 交给 同页 邮箱 还要反复核对？ Ki-AgentS 数规车 Ki-AgentS 更多工具 企业智体平白 ? 拆解步雀 理解任务 调用工具 处理数据 V 执行操作 自动完成 生成结果 反汇报

OCR:IMG:企业级智能体怎么完成工作？ 一句话提出需求，自动调用工具，高效完成任务 传统人工方式 现在：企业级智能体 山 CMDB查询 理解查询需求 我要查一下 效率提升 这台服务器的 好的， 90%+ 编写SQL语句 配置信息 已为您查询完成！ 登录CMDB查询数据 整理结果并生成报表 约80%的 耗时长 人工录入工作 容易出错 由智能体承担 企业级智能体自动执行流程 自然语言提问 理解任务 调用CMDB/ITSM 返回结果 “查询这台服务据的配置 图生或运圳 自动痘询/处理 生结并授

OCR:IMG:现在很多AI产品都开始叫“智能体”，但实际用起 来，差别其实很大。 有的主要是回答问题、写材料、查资料；有的 可以自己规划任务、调用一些工具；真正到了 企业里，还要继续往ERP、OA、财务、IT运维 这些系统里走。它不光要知道“这件事应该怎么 做”，还得按照企业的权限和流程，把事情真正 执行下去。 所以判断一个AI是不是企业级智能体，不能只 看它聊得聪不聪明。更重要的是三个问题：懂 不懂企业业务、能不能进入系统执行、整个过 程企业能不能管住。 一、企业级智能体是什么？能给企业带来 什么 企业级智能体，可以理解为由大语言模型驱动 的自主软件系统，具备感知、推理、决策和行

OCR:IMG:正业级首能本，同以理解为由入语合侯至驱动 的自主软件系统，具备感知、推理、决策和行 动能力。 如果用人来打比方，大语言模型更像“大脑”，负 责理解问题、分析和规划；AIAgent则进一步 有了“手脚”，能够调用知识、工具和业务系统， 把规划好的任务继续执行下去。 比如员工提出：“查一下今天有哪些异常工单， 并把需要处理的任务分出来。” 只会聊天的AI，可以告诉你怎么查、怎么分 类，或者根据已有资料给出建议。但企业级智 能体还要继续往下走：理解这个任务需要哪些 数据，连接相关系统获取信息，按照规则判 断，再调用对应流程完成后续操作。 金智维围绕这个方向研发了Ki-AgentS企业级智 能体平台，以“受监督智能体”为核心理念，把大

OCR:IMG:能体平台，以“受监督智能体”为核心理念，把大 模型的认知规划能力和RPA流程自动化执行能 力结合起来，让智能体从“会思考”继续走到“能 执行”。 这里真正变化的，不是企业多了一个AI入口， 而是AI开始进入原来的业务流程。 ■二、企业级智能体和聊天助手有什么区 别？ 聊天助手并不是没有价值。查资料、总结文 件、写邮件、回答制度问题，这些本来就是大 模型比较擅长的事情。 问题是企业很多工作并不会停在“得到一个答案” 这里。 比如财务人员查到一笔异常数据以后，可能还 要打开财务系统核对；运维人员知道服务器存

OCR:IMG:要打开财务系统核对；运维人员知道服务器存 在问题以后，还要进入ITSM创建工单；采购人 员整理完数据以后，还要登录业务系统录入结 果。 如果AI回答完以后，这些操作还是得员工自己 完成，那它更多还是一个助手。 企业级智能体要继续连接后面的执行环节。Ki- AgentS可以通过企业知识库、工具调用、多智 能体协同和流程编排等能力，把智能体和企业 现有业务系统连接起来，让AI不只是回答“怎么 做”，而是能够继续调用相应工具完成任务。 所以两者最大的区别，其实没有那么复杂：聊 天助手主要帮员工处理信息，企业级智能体开 始参与实际业务。 I三、企业级智能体和通用AlAgent有什么 区别？

OCR:IMG:厂二、正业级省能体和通用ATAge小有1么 区别？ 通用AIAgent其实也可以理解任务、规划步 骤、调用工具，所以它和企业级智能体并不是 完全不同的两种技术。 真正的区别，往往到了企业环境以后才明显。 比如让一个Agent处理财务任务，它可能知道应 该先查询数据，再核对金额，最后提交结果。 但企业还会继续问：它能访问哪些系统？哪些 数据可以修改？涉及审批和付款能不能自己操 作？如果执行错了能不能找到原因？ 这些问题，通用场景可能不太明显，但金融、 财务、政务这些核心业务绕不开。 所以企业级智能体不是单纯追求Agent越来越自 主，而是要给这种自主能力加上企业自己的边 用

OCR:IMG:主，而是要给这种自主能力加上企业自己的边 界。 金智维Ki-AgentS采用“受监督智能体”的思路， 也是出于这个原因。平台可以通过私有化部署 保障企业数据安全，通过精细化权限管理约束 智能体行为，同时保留任务日志、执行记录和 操作轨迹，让整个过程可以追溯。 说到底，企业不一定需要一个“什么都敢自己做 的Agent。 很多时候，知道哪些事情可以自己完成，哪些 事情必须经过规则校验和人工确认，反而更重 要。 四、企业级智能体真的能干活吗？怎么 干？ 企业级智能体到底和普通AI有什么不同，看实

OCR:IMG:企业级智能体到底和普通AI有什么不同，看实 际业务会更清楚。 国盛证券原来已经有一定的数字化和自动化基 础，在此基础上与金智维合作引入企业级智能 体能力，把信息查询、分析判断和任务执行进 一步连接起来，应用到“监、管、控、配"等运维 工作中。 比如运维人员查询CMDB数据，以前可能要先 理解需求，再编写SQL、查询数据、整理报 表。现在可以直接通过自然语言提出问题，智 能体理解查询需求以后，自动生成相应查询逻 辑，再连接CMDB获取数据并校验结果，整体 查询效率提升90%以上。 工单也是类似的情况。智能体可以识别工单内 容和任务类型，自动完成分类、字段补全并接 入ITSM流程，约80%的人工录入工作由智能体 承坦

OCR:IMG:入门SM流程，约80%的人工录人工作由智能体 承担。 但如果只做到这里，它其实还只是“更聪明的信 息处理工具”。 再往后，智能体还连接了CMDB、ITSM、监控 平台以及企业已有的自动化流程。像开闭市、 灾备切换、漏洞修复这些标准化任务，可以根 据需要继续调用相应流程和工具，把信息获 取、判断、执行和结果反馈串起来。 这时候企业级智能体和聊天助手的区别就很明 显了。 不是员工问AI一句，拿到答案以后自己继续 干，而是大模型负责理解需求和规划任务，企 业原来的系统连接、自动化流程和执行工具负 责稳定操作，最后把事情继续往下做。