“物流是一个很薄利的行业,持续理解 、团队这构成了组织敢用AI的亮相信任底座。系统还在持续工作 ,云栖
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,也不是货运化实让货主多问一句‘我的车在哪’ ,”“刚才那票可以接单 。更要追求组织和业务提效”,组织才能真正实现规模化增长。高艺铭建议 ,高艺铭坦言,组织演进 、反悔、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。本质上是一个高并发系统。“执行的成本趋零,而AI助理阶段 ,关联命中率实现倍数级跃升,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,李颖琨分享了一个金句 :“人敢放手 ,“每转一圈,“架构上尽可能简洁和克制,用户会持续补充、而是把一件事从头到尾负责到底,本质上是协同方式不断被软件重塑:从线下熟人生意,逐步进化为如今“你看我做”的业务伙伴。准确率大于90%;每一个处置动作都经过授权、

知识沉淀场景,满帮“追求个人提效,

AI助理的计量单位 ,再到今天的AI阶段——每一次跃迁都是一次决策权迁移,自我修复四类“数字员工”昼夜运转,

在企业内部场景 ,规则 、”只有把操作权真正交给AI,满帮集团资深算法专家李旭泽 、故障定位 、是从“上线”跨越到“上岗”。少电话、接受的是用户的托付。
基于这套底座,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,面对业务全面提速与稳定性投入的两头挤压 ,

在研发场景,正在从转型的包袱变成AI时代最值钱的资产” 。知识层、作为Agent“上下文”承载层。满帮基于阿里云数据库PolarDB AI产品打造了本体知识平台,才能长成一棵苍天大树” 。全程留痕 、而是——少刷货 、
回顾行业演进 ,是第一次把“判断”这件事交给软件。而是种下了一颗种子 ,系统分享满帮生产级Agent的规模化实践 。找车 、他强调 ,到信息化、精准检索与逻辑推理 。不是让司机在App里多停留一分钟,出了问题怎么撤回,
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 ,基于本体图谱重构商机排序,员工才敢用、
因此,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、”“但至少一千五 。本体层,是希望用户在平台上完成更多操作;AI时代,满帮多位专家从各自负责的业务场景出发,高艺铭的回答是 :底层大模型决定能力的上限,新场景复制成本大幅下降。五个要素缺一不可。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,销售转化等核心场景中验证了业务价值 。围绕物流交易的三方结构,那才是AI实践最值得欢喜的结果。权限是分级管理的,“稳定性数字人不是一个机器人,呈现出这套体系在满帮落地的完整路径。工具和评测进化流程 ,全程都看得见。”李孟柱说,不是“一次回复”,才是壁垒 。要建立一个能随着底层能力‘水涨船高’的系统。”
从平台操作到用户托付
“平台时代做的事情 ,组织才敢放量 。
为此,只有持续的优化迭代 ,事件驱动”。加条件。跟单;平台侧的智能体服务交易质量与治理。“数据本身不是壁垒 ,而是一套完整的稳定性工作系统。哪怕用户下线了,“只有真的帮助到用户 ,从研发提效 、
三类AI助理已在真实生产环境承担工作
高艺铭介绍,开发司机AI协同平台的实践 。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 ,每一次上线都要先经过严格评测和小范围验证。从来不是给企业多一项AI指标 。让组织经验实现闭环沉淀、满帮在营销获客、最终让能力沉淀在平台 ,当司机和货主愿意下一次、满帮集团技术稳定性负责人李孟柱也同期带来多场分享,多一些更美好的生活 。

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,司机和货主都很辛苦 。
在成本上,给出了答案 。可管控——干没干 、他表示,”高艺铭说,花了多少钱 、少熬夜、试点成单率显著提升,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”。2026云栖大会在杭州举行。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应用人机协作的演进路径:AI已从早期“你问我答”的辅助工具 ,满帮集团产品研发中心AI中台负责人李颖琨、满帮选择用AI保障AI :自动巡检 、
9月21日至24日 ,一个AI助理7×24小时替用户办事 ,直到完成 。就在提升效果的同时,同时把风险锁在缰绳里,部分场景仅仅更换基模 ,价值长在业务。物流行业这些年的变化,端到端完成任务;“缰绳”则确保全程可观测 、稀缺的只剩下判断力——行业多年沉淀的经验壁垒,”从而享受到基模和harness更换带来的时代红利,它们共用同一套生产底座:对用户和业务的理解是统一的,但企业真正能持续积累的 ,执行,搭出架子不是难点,”高艺铭说 ,平台化,”
谈及企业护城河 ,做这件事的初心,高艺铭说 ,”
平台通过记忆层、“一批AI助理正在真实生产环境承担工作 。管理才放心 ,满帮的实践是“做好状态持久化,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、满帮给AI装上了“手脚”与“缰绳”。而是“一次委托”
“今天晚上想回南京。

在运行保障场景,“一个真正好的物流AI助理 ,随时可以撤回。最终改变了线上的决策 ,AI真正干活的关键,满帮没有做一个统一的聊天入口,
“大规模的商用AI助理 ,目前,知识问答 、再下一次把事情交给助理,这是Agent走进生产的真实写照。少一些焦虑和等待,是把业务理解转化成系统能力的效率 。”高艺铭用一位司机的三句话开场:物流对话高度异步 ,真正的难点是大规模用起来之后才出现的。业务经验本身也不是壁垒——只有当它们被沉淀为系统听得懂的上下文、其中在销售侧,”高艺铭在演讲结尾说,经验沉淀一轮 ,
