2025爱分析·智能办公Agent市场厂商评估：蓝凌

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公司介绍

深圳市蓝凌软件股份有限公司成立于2001年，中国领先的数智化办公专家、《知识管理国家标准》参编单位。

为各类组织提供LanBots.AI智能体搭建与管理平台、数智空间、智能知识管理平台aiKM、aiOA、aiBPM流程、ai低代码、智能合同等产品方案，成功服务中国邮政、国投证券、招商银行、宁德时代、OPPO、赛力斯、云南白药、中国地质大学等5万家组织。

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产品服务介绍

蓝凌在Agent领域的核心产品为“LanBots.AI智能体搭建与管理平台”，其研发历程从2017年的“框计算”理念演进至当前的3.0智能体阶段。

该产品不仅是单一的对话工具，而是由“数智化空间、智能体中台、知识湖仓”构成的“三件套”解决方案。 在架构上，LanBots.AI融合了感知、思考、行动（FlowBots）与记忆系统，深度集成主流大模型（如DeepSeek、通义千问）及OCR等小模型。

其核心差异化在于“FlowBots”智能体编排能力，能够结合蓝凌成熟的BPM流程引擎，实现从意图识别到业务操作（如自动填单、审批、风险合规）的闭环。此外，产品强调数据治理，通过知识湖仓为Agent提供高质量的专有数据支撑，解决企业“幻觉”痛点，支持本地化部署以保障数据安全。

图表1 蓝凌LanBots.AI产品三件套

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厂商评估

在当前智能办公Agent市场中，蓝凌展现出了鲜明的“B端实战派”特质。与侧重算法模型的互联网大厂不同，蓝凌的核心竞争力在于对大型企业复杂业务逻辑的深刻理解及“最后一公里”的落地交付能力。

蓝凌并未试图在通用大模型底座上进行军备竞赛，而是采取了“CIO视角”的平台化策略，将Agent视为企业级基础设施而非碎片化工具。通过将深耕多年的流程引擎（Action）与知识管理（Memory）能力与大模型技术解耦融合。

蓝凌有效解决了Agent在企业侧落地时面临的“行动力不足”与“数据质量差”两大核心阻碍。其“咨询+服务”驱动的交付模式，使其在央国企及大型制造业等高门槛市场中，具备了较高的项目成功率和客户粘性。

• 坚持“CIO视角”的平台化策略，通过构建统一的智能体中台解决企业应用碎片化与安全管控难题。

  在企业级市场，尤其是央国企与大型集团中，IT建设的碎片化（“烟囱”效应）是CIO面临的长期痛点。蓝凌在Agent产品的设计上延续了其“中台化”的产品基因，不鼓励部门级或员工级零散地搭建不可控的Agent，而是主张通过统一的基座进行集约化建设。

  这种策略的核心价值在于“可控”与“复用”。从CIO的视角来看，分散的智能体工具会导致数据泄露风险激增且难以维护；而蓝凌提供的“数智化空间、智能体中台、知识湖仓”三件套，实际上是为企业构建了一个统一的智能体运行环境。

  通过这一中台，企业可以统一管理算力资源、统一控制数据权限、统一编排业务流程。这不仅顺应了大型企业（特别是央国企）对合规与安全的刚性要求，也符合国务院相关政策对企业智能体渗透率的宏观指引，使得蓝凌在承接集团级、系统级的大型AI项目时具备天然的架构优势。

• 以“行动力”为核心差异点，利用成熟的流程引擎将Agent从“对话框”推向“业务流”。

  当前市场上的Agent产品普遍存在“重思考、轻行动”的现象，即擅长信息检索与生成，但难以直接操作业务系统。蓝凌敏锐地捕捉到了这一痛点，明确提出Agent必须具备“行动能力”才能产生业务价值。

  蓝凌的竞争壁垒在于其拥有沉淀多年的BPM（业务流程管理）引擎与低代码能力。在LanBots产品体系中，FlowBots（流程智能体）占据核心地位，它能够调用企业原有的工作流接口，实现自动填单、自动审批、跨系统调用等复杂操作。

  例如，在合同管理或财务报销场景中，Agent不仅能回答政策问题，还能直接提取单据信息并发起审批流程。这种将NLP技术与工作流引擎深度绑定的能力，使得蓝凌的Agent能够真正替代部分人工岗位（如初级审核员、客服），而非仅仅充当辅助咨询的助手，从而在销售、客服、研发等对“人效”敏感的部门实现了可量化的商业价值。

• 依托知识管理（KM）传统优势，以高质量的数据治理能力构筑Agent的“记忆系统”。

  数据质量是决定企业级Agent成败的关键因素。与单纯的技术厂商相比，蓝凌作为《知识管理国家标准》参编单位，在非结构化数据处理领域拥有深厚的积累。 蓝凌认为，单纯依靠大模型的推理能力无法解决企业特有的业务问题，必须依靠高质量的“知识实体”与“本体论”来增强模型的表现。

  因此，蓝凌的方案极其强调“知识湖仓”的建设，在项目实施中引入类似Palantir的FDE（前置部署工程师）模式，帮助客户进行数据清洗、知识结构化与治理。这种“治理先行”的理念，使得蓝凌的Agent在处理制度问答、情报分析等依赖高准确度的场景时，能够显著减少模型幻觉，提供更精准的RAG（检索增强生成）体验。

• 采用“超级个体”方法论与高强度的驻场服务，确保复杂场景下的项目交付成功率。

  在Agent落地过程中，技术往往只占成功的20%，剩下的80%取决于场景选择与工程化服务。蓝凌坦诚地承认大厂模型能力的同质化，因此将竞争重心转向了“服务能力”与“落地方法论”。

  针对企业高层预期过高但落地无从下手的挑战，蓝凌提出了一套务实的“超级个体”实施方法论：不盲目追求全员覆盖，而是锚定企业内的高价值岗位（如金牌销售、资深研发），通过Agent将其能力标准化并复制给普通员工。

  同时，蓝凌摒弃了SaaS化的轻交付模式，愿意投入高成本的实施顾问深入客户现场，与业务部门共同梳理场景。这种“重服务”的模式虽然牺牲了部分利润率，但极大地提升了项目的存活率与客户满意度。特别是在许多企业对AI项目持观望态度或经历过失败尝试的背景下，蓝凌这种做深做透的能力，成为其在B端市场建立口碑的关键。

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典型客户

赛力斯、中科星图、某央企世界500强、某500强集团型企业

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入选证书