瑞泊Agentic AI系统: 一年来的五大技术突破

在刚刚过去的一年里，瑞泊围绕让AI从会回答走向会办事的产品目标，持续推进AgenticAI系统的工程化与产品化落地。我们以企业真实流程为牵引，以“感知-决策-执行”的闭环能力为核心，完成了从单点Agent到可编排、可管控、可审计的系统级能力升级，并在多个典型业务场景中完成验证与迭代。

2025年被业内广泛视为AIAgent商业化提速的关键一年：智能体正从被动响应的工具跃迁为主动决策的执行者，企业关注点也从单一Agent转向整合Agent与工作流的顶层系统，即AgenticAI系统。行业研究与市场数据表明，这一年企业部署AIAgent的速度显著加快：普华永道在2025年5月的调研显示约79%的组织至少在某种程度上采用了AIAgent；Salesforce的报告数据显示，2025年上半年企业内AIAgent的创建和部署数量增长了119%，完成的自动化行动量环比月增速达80%。全球AI智能体市场规模也在这一年快速扩大，预计2025年达到约113亿美元，较2024年的51亿美元翻了一倍有余。麦肯锡于2025年11月发布的调研进一步指出，全球78%的组织已在日常运营中使用某种AI工具，其中85%的组织已将AIAgent集成到至少一个工作流程中。然而，“部署热、规模化冷”的落地鸿沟逐渐显现：虽然有23%的企业已经在至少一个业务职能中实现了AgenticAI的规模化部署，但更多(约39%)仍处于试验阶段，且大多数规模化应用只覆盖1–2个职能，跨职能的全面落地仍然罕见。这一鸿沟表明，跨系统的闭环执行、跨部门的协同落地，以及安全治理与问责机制，正成为AIAgent大规模应用的分水岭。

与此同时，值得警醒的是高涨的热情并不等于实际成效：有分析指出多达95%的AI试点项目未能带来实质业务影响。问题并不在于AI本身不可用，而在于许多企业没有选对方法——过于追逐炫目的新模型新工具，却忽视了与业务流程的深度结合与编排。为此，一些先行者开始调整策略，将重点放在流程编排和业务价值上：让业务部门而非纯IT主导AIAgent落地，通过AgenticOrchestration（智能体编排）真正把AI融入核心流程。基于这样的行业演进趋势，瑞泊在过去一年同样将研发重心从单纯的大模型能力调用与功能展示，转向面向生产级系统的工程化建设，集中攻关五大关键技术——长期记忆、ComputerUse（类人操作）、多模态感知、多Agent协作、控制平面与治理安全。这五大技术突破构成了瑞泊AgenticAI系统升级的主线，旨在回应行业在规模化落地中遇到的痛点，以让AI智能体能办事、敢负责、可规模化为最终目标。

过去一年，瑞泊对企业真实工作流进行了大量拆解与归纳：企业需要的不是只会“说”的助手，而是在明确边界内会“做”的数字劳动力；需要的也不是孤立的单任务自动化，而是可持续、可复用、可扩展的系统级能力。围绕这一判断，我们将AgenticAI系统定义为三层一体的工程体系：

1）能力层（Capabilities）：以大语言模型为核心，叠加工具调用、知识检索、多模态理解、记忆与上下文工程等周边能力，为智能体提供可思考、可行动的基础。

2）编排层（Orchestration）：以任务拆解、计划生成、协作调度为中心，既支持单Agent链路的自主任务执行，又支持多Agent协作，面向复杂流程实现可组合的AgenticWorkflow（智能体工作流）。

3）管控层（Controls）：以权限、审计、预算与安全为底座，提供可观察、可回滚、可问责的治理机制，确保智能体能做、敢做、做得对。

从点状智能走向系统智能就是瑞泊AgenticAI的产品路线。

在这一体系下，瑞泊选择以企业可落地为唯一导向，坚持“产品导向的技术演进”思路：一切能力升级最终都要能回答三个问题——是否降低了人工重复劳动？是否提升了交付质量与响应速度？是否在风险可控的前提下真正跑进了业务流程？只有满足这三条，技术才有意义地纳入我们的产品。这种务实取向体现了瑞泊的技术选型理念，即“先流程、后智能”：先把流程的边界、输入输出、责任人、异常处理机制、数据口径等梳理清楚，再让AIAgent进入流程执行任务。正因如此，我们的AgenticAI系统自诞生起就被嵌入在企业真实业务场景中演进，确保每一次技术突破都紧贴实际价值。

接下来，我们将按照上述主线，介绍瑞泊AgenticAI系统在过去一年取得的五大技术突破，并对比行业趋势，说明瑞泊在这些方向上的独特路径：

突破一：长期自主性与记忆机制——让Agent记得住、跟得上、跑得稳

行业趋势对照：随着AIAgent承担的任务从几分钟的对话扩展到跨天跨周的复杂流程，“长期记忆”成为业界攻克的关键难题。2025年，各大AI研发团队都在探索让Agent在长时间运行中不跑偏的方法。例如，Anthropic等公司优化了记忆机制和上下文压缩算法，推动智能体实现数周连续工作的能力，确保任务目标不偏离、关键信息不遗忘。主流大模型的上下文处理长度在这一年提升了10倍以上，使Agent有望处理完整的软件项目开发、跨部门业务流程等超大规模任务。更有研究提出了接近人类的记忆架构，将短期记忆与长期记忆相结合：例如“MemoryBear”等系统尝试整合多模态感知、动态记忆维护和自适应学习服务，构建能够从历史交互中持续学习的智能体，使其在决策时可以借鉴过往的成功经验与失败教训。行业分析认为，这些记忆机制的突破将带来AIAgent长期自主性的飞跃：Gartner预测，到2026年AIAgent可实现数周级任务连贯性，通过记忆优化和上下文压缩基本解决长时任务中的遗忘问题。

瑞泊的领先实践：瑞泊在过去一年将记忆机制视为系统能力的第一优先级，构建了“短期记忆+长期记忆+可控遗忘”的混合架构，保证Agent在长链条任务中“记得住、不跑偏、稳得住”。具体而言，我们实现了以下几个关键能力：

1）短期记忆增强：在任务执行过程中，系统会对每一步的关键事实、约束条件与中间结论进行结构化抽取，生成可压缩的“任务记忆卡片”。这些记忆卡片可在不同步骤间传递，帮助Agent始终对齐最初目标，避免长流程执行中的目标漂移和前文遗忘现象发生。

2）长期记忆架构：针对企业中反复出现的典型任务，我们将过往的成功路径、失败教训以及用户偏好沉淀为可检索的长期记忆片段，存储在专门的知识库中。同时引入记忆更新策略和版本管理机制，确保Agent的长期记忆可以持续维护、不断进化，并且追溯有据。这使得Agent在处理类似任务时能够“举一反三”，调取历史经验加以借鉴。

3）自我校验与纠偏：在长周期任务中，我们为Agent设计了自检节点和回滚策略。Agent在关键决策点会自动进行二次核验，或者请求人类审核（Human-in-the-Loop），以确认其理解和决策无误；一旦发现偏差或高风险，系统支持将任务回滚到安全状态。通过这种“自主执行+关键干预”的闭环设计，Agent即使执行长期任务也能保持稳健，不至于一路错下去。

通过上述机制，瑞泊Agent在多步骤任务的连贯性、信息一致性与执行稳定性方面相比以往有了显著提升，为后续多Agent协作和跨系统闭环执行奠定了基础。值得一提的是，这种对记忆和上下文的重视与优化正好契合了行业趋势：我们用工程手段提前实现了业界在2026年的目标——让AIAgent真正具备“长记性”，能长期自主地工作而不跑题。

突破二：ComputerUse能力升级——从调用接口到像人一样操作

行业趋势对照：企业的数字化环境中，业务流程往往跨越多个内部系统和第三方平台。然而过去的AI自动化主要依赖接口（API）调用，这种方式覆盖面有限；而传统RPA（机器人流程自动化）虽然能操作界面，但在页面变动时脆弱、不够智能。2025年，业界开始寻求将大模型智能与RPA技术融合，赋予AIAgent像人一样操作计算机界面的能力。所谓“Computer UseAgent（CUA）”概念在2024年提出，经2025年的演进逐渐成熟，预计到2026年将成为AIAgent的标配。这意味着智能体正从只能对话问答，转变为真正动手办事的新范式。CUA能力成熟的标志是：Agent可以模拟人类在浏览器、桌面软件、企业系统上的一系列操作，从而打破不同系统间的壁垒，实现跨系统的业务流程闭环。例如，Agent能够先从CRM系统提取客户信息，然后切换到ERP系统创建订单，再进入财务系统生成发票，全程自动衔接，无需人工介入。同时，“大语言模型自动化（LAM）”与传统RPA的深度融合成为趋势，形成“AI负责智能决策+RPA负责精确执行”的混合自动化方案。这一融合充分发挥了AI的灵活判断力和RPA的稳定执行力，被证明可以大幅提升自动化流程的可靠性和效率。

瑞泊的领先实践：瑞泊早在这一年就围绕Computer UseAgent（类人计算机操作）能力持续攻坚，成功打造了“视觉理解+动作规划+稳态执行”的闭环体系，从而将AIAgent的执行力从调用接口拓展到如人般灵活的操作层，实现了“会点鼠标、能敲键盘”的质变：

1）跨系统操作：瑞泊Agent如今可以在浏览器、桌面应用和各类企业系统之间自由穿梭，自动执行跨系统的操作任务。例如，它能够读取一个系统界面上的数据，填入另一个系统的表单，或是在多个系统间搬运数据、生成报表，并自动完成不同系统状态的同步更新。这种跨系统、跨界面的操作能力极大拓宽了智能体能覆盖的流程范围，使以前需要人工在多个窗口间切换的工作实现了全链路自动化。

2）智能+规则混合自动化：我们将Agent的智能决策与传统自动化引擎相融合：对于流程中稳定、规则明确的环节，仍采用预设的RPA流程高效执行；而在不确定、需推理判断的环节，则由Agent接管处理。这样形成“智能+硬规则”的双引擎：该用流程图固定操作的地方绝不逾矩，该用AI灵活判断的地方毫不迟疑，实现了可靠性和灵活性的平衡。业内将这种模式视为未来自动化的方向，而瑞泊已率先在产品中落地。

3）故障自愈与容错：针对真实环境中界面变化、加载延迟、权限不足等常见问题，我们为Agent打造了健壮的故障处理机制。系统内置了自动重试策略、降级方案，以及人工接管接口：一旦某一步操作失败，Agent会尝试重新执行或切换备用方案，必要时通知人工介入，从而避免一次偶发故障导致整个任务链路中断。相比一遇异常就停摆的传统RPA流程，瑞泊Agent具备更强的弹性与自愈能力，真正达到了生产级的稳定性要求。

通过上述升级，瑞泊Agent已经从过去“给出建议”进一步跃升为真正能够落实行动。大量原本需要人工在多个系统之间频繁切换的工作，如今由Agent自动完成，并沉淀为可审计、可复用的数字流程。这不仅降低了人工介入力度，提升了效率，也因为每一步操作都有记录而方便审计合规。值得强调的是，我们对CUA能力的探索领先于行业趋势：当业内还在讨论让Agent摸索点击界面时，瑞泊的产品已经实现了智能体在复杂GUI环境下稳健操作，并通过和自动化引擎的结合，探索出一条产品导向的混合自动化路线。这正是瑞泊在“先流程、后智能”理念下的差异化优势体现。

突破三：多模态交互与感知——让Agent理解图片、文档与真实业务材料

行业趋势对照：人类处理业务时会利用各种形式的信息，AIAgent也正朝着多模态方向演进。2025年，多模态大模型的快速迭代催生了多模态Agent：它们不仅能读懂文字，还能理解图片、语音、视频等，这使人机交互的形式得到全面升级。具备多模态感知的智能体在情境识别、自主反应和计划执行方面能力显著增强。例如，一个客服Agent能够听懂客户的电话请求（语音）、看懂客户上传的故障设备照片（图像），再综合文字知识库给出解决方案；医疗领域的Agent可以同时阅读医生的文字说明和患者的影像报告，为诊断提供辅助。多模态让Agent真正走出纯文本世界，开始感知和操作物理世界，这极大提升了它在自动驾驶、机器人控制、物联网运维等场景下的实用性。可以说，多模态能力的普及为“超级智能体”的诞生奠定了基础。到2025年底，主流AIAgent已基本实现文本+图像的交互覆盖，在语音识别、视觉理解等基础能力上也有长足进步。业界预计2026年会出现更多能够处理语音指令、图像信息乃至传感器数据的Agent，输入框式的单模态交互将逐渐让位于更加自然的多模态协作。

瑞泊的领先实践：企业的知识与业务证据并不只存在于文本当中：合同扫描件、截图、流程图、报表图片、现场照片等等，都是日常决策的重要依据。为让智能体更贴近真实业务世界，过去一年瑞泊将多模态能力纳入了AgenticAI系统的底层框架，打通了“多模态输入→统一语义表示→可执行输出”的路径：

1）多模态理解：瑞泊Agent现在具备对图像、截图、表格版式等视觉资料的理解能力。系统可以从图片中识别出关键文字和数值信息，将非结构化的视觉内容结构化提取出来。例如，对合同扫描件，Agent能提炼出其中的关键条款和要点；看到报表截图，能读懂主要指标和异常标记；遇到系统错误的截图，能定位问题发生的位置。这些视觉感知能力让Agent获得了类似“看图识字”“读表”的本领，在很多过去纯文本模型无能为力的场景中大显身手。

2）多模态交互：我们将Agent的交互能力从只看文字，扩展到了看图来办事。也就是说，Agent在执行任务时不仅读取文本指令，还可以利用界面截图、照片等视觉信息来决策和操作。例如，当Agent需要操作一个复杂的软件界面时，它可以先“看”一眼界面的截图，找到其中的按钮位置、字段名称和当前状态，然后像人一样定位并点击目标控件。这种基于视觉的交互方式使人类可以通过截图、图像直接向Agent描述问题或环境，Agent则借助“所见”来完成后续动作，大大提升了人机协作的自然程度和效率。

3）证据链输出：在Agent完成关键决策和执行关键动作之后，我们的系统会自动生成可追溯的证据链。具体来说，对于每一项重要结论和操作，系统都会保留对应的输入证据（可能是一段文本、一张图片）、Agent的推理摘要，以及最终执行动作和结果反馈。这些信息串联形成从输入到输出的完整链路，方便事后对Agent决策过程的复盘和审计。在需要合规审核或事故追查时，这套证据链就像黑匣子一样提供详实的数据支撑。这一设计在业内颇具特色，解决了AI决策“不可解释”的痛点，增强了企业对智能体工作的信任。

通过多模态交互与感知能力的引入，瑞泊Agent可以处理企业真实业务中形式多样的材料，打破了只能处理文本的局限。在制造、金融、运营等复杂场景中，业务数据常常以图文并茂的形式存在，瑞泊Agent如今能够“看懂”这些资料并采取行动，无疑提供了更强大的感知入口。同时，我们的证据链机制也让多模态AI的决策透明化，迎合了企业在安全合规上的要求。总的来说，瑞泊在多模态上的探索让智能体进一步从数字世界走向物理世界，为企业应用AI解锁了更多可能性。

突破四：多Agent协作与编排——从单兵作战到团队协同

行业趋势对照：当企业希望AI覆盖更加复杂、跨职能的任务时，“多智能体协作”成为必然选择。业界普遍预测，2026年将出现从单Agent走向多Agent协同编排的加速转型。多智能体体系允许不同Agent分工合作、各司其职，像团队一样共同完成复杂目标，并能根据实时情况自主调整计划。例如，一个复杂的客户旅程或供应链优化任务，可以由多个Agent组成的团队来执行：数据收集Agent、分析决策Agent、执行操作Agent、监控反馈Agent等协同工作，比单个万能Agent更高效也更可靠。IBM提出了“SuperAgent（超级智能体）”的概念，认为未来企业软件将围绕智能体构建统一的交互和控制中枢，多个Agent可以跨场景、跨渠道执行任务，并由统一的控制平面进行协调管理。Gartner则展望未来几年会形成跨应用的Agent生态系统（AgenticEcosystem），不同厂商的Agent通过标准协议互操作，共同推动业务流程重塑。技术演进路径上看，我们正在经历从单体模型→协作体系→跨域智能网络的演变。在这一进程中，多Agent编排逐渐成为AI系统的核心：AIAgent的能力也被业界划分为不同等级，从Level1（单Agent使用工具）、Level2（单Agent执行基础任务链）迈向Level3（多Agent团队协作），只有达到团队协作级别才能真正释放专业智能体分工配合的价值。

大量研究和实践表明，多Agent协作架构将显著提升任务执行效率和质量。麦肯锡预测，多Agent协作团队将成为主流架构，可实现自主分工、跨Agent任务交接与协同优化，其带来的效率提升有望超过300%。关键的衡量指标将是团队整体效率和任务交接成功率（也即无返工比例）。为了实现这样的性能，多Agent系统需要解决好协同通信和冲突处理问题——当前业界正探索通过标准化的Agent间通信协议（如A2A协议）来让不同Agent动态分配任务、协调资源、自动检测并纠正彼此的错误，从而形成高效协作网络。可以预见，2026年将是多Agent协作大规模起步的元年，不同智能体之间协同分工、自治完成复杂业务目标将成为默认形态之一。AIAgent将从单一任务处理工具真正转变为业务流程的自治引擎。

瑞泊的领先实践：瑞泊敏锐地捕捉到了这一趋势变化，率先在Agent架构中纳入了多Agent协作机制，使我们的智能体系统从诞生之初就具备“团队作战”的能力。当任务复杂度上升到跨部门、跨系统、跨角色的级别时，我们不会再让单一Agent苦撑全场，而是由多个专职Agent协同完成。具体而言：

1）主从式团队架构：瑞泊AgenticAI系统采用主Agent+子Agent的分层协作架构。主Agent相当于项目经理，负责最终目标的拆解、子任务的规划分配，以及整个任务流程的节奏控制；按照主Agent的指令各司其职，完成信息检索、数据分析、内容生成、系统操作、结果校验等不同环节。以生成一份综合业务报告为例，主Agent会将任务拆解为数据收集、分析撰写、格式排版、结果校对等子任务，并指派给不同子Agent并行处理。最终由主Agent汇总校验，形成完整的交付。这样的团队式交付模式，让AI的工作方式更贴近真实人类团队协作。

2）并行化与质量门控：多Agent协作带来的直接收益是效率和质量的双提升。由于不同Agent可以并行执行各自的子任务，整体任务完成时间显著缩短；同时，我们在协作流程中内置了“质量门禁”机制——例如设定某个子Agent专门负责结果校验或审核把关，对其他Agent的输出进行二次检查，类似在人类团队中设置质量审核岗位。这种机制保证了即使多个Agent并行工作，最终结果也经过充分交叉验证，降低错误率。实践证明，在复杂任务上，相较单Agent串行执行，瑞泊多Agent团队往往完成更快，且由于互相检查而结果更可控。

3）可解释的协作过程：瑞泊尤其强调多Agent协作的透明可解释性。为避免智能体团队变成“黑箱作业”，我们对每个Agent在协作中的输入、输出、假设前提和职责边界都进行了记录和审计。主Agent会记录它分配了哪些子任务、给出了什么指令；每个子Agent会记录其收到的指令、检索到的信息、做出的决策和产生的结果。这些日志不仅有助于事后追踪问题来源，也可以用于分析各Agent的表现以优化协作策略。在我们的系统中，多Agent虽然自主协同，但一举一动都有据可查，企业完全可以“看清楚”一支AI团队是如何工作的。这一点在当前业内也是领先的，很多实验性的多Agent系统往往只是让AI自由对话协作，而瑞泊在此基础上增加了严格的治理，使其达到企业可用的水准。

瑞泊的多Agent协作架构，已经在一些跨部门的复杂流程上成功验证。例如，在一个跨市场、财务、法务的项目执行场景中，我们让不同职能的Agent合作：市场Agent撰写方案、财务Agent核算预算、法务Agent审核合同条款，最终由主Agent汇总提交。在整个过程中，每个Agent的决策链条都被完整记录。这种实践印证了多Agent团队模式的价值，也让瑞泊走在了行业前沿。当外界还在展望“AI团队”何时到来时，瑞泊已经用真实项目给出了答卷。

突破五：控制平面与治理安全——让Agent可控、可审计、可问责

行业趋势对照：当AI智能体开始从“给建议”走向直接执行操作，企业最关心的问题莫过于：“谁来授权？谁来负责？出错了怎么撤销？”没有规范的治理与风控机制，很多企业即便尝试了Agent技术试点，也不敢将其投入核心业务流程。据统计，AI项目难以大规模落地的主要原因之一就是对安全治理的担忧。Gartner就警示，到了2027年可能会有40%的AgenticAI项目因为治理不到位而被搁置或撤销。因此，从2025年开始，行业内对于AIAgent治理体系的讨论日趋深入，出现了专门的“Agent控制平面（ControlPlane）”概念。IBM预测，到2026年将出现可统一管理多个智能体的控制平面和仪表盘，用户能够从单一入口监控和调度所有Agent任务。麦肯锡也指出，企业若想跟上智能体应用的发展，需要建立一系列新的管控能力，包括模型上下文协议（MCP）、Agent间通信协议（A2A）、Agent权限与支付机制等，并重构身份管理与合规体系。简而言之，标准化的控制与治理架构将成为AgenticAI系统进入生产环境的必要前提。另一方面，“人机协同”的理念在企业中进一步深入人心：2025年许多企业已认识到，当前阶段的AIAgent离不开人的监督与介入。即便技术再进步，未来高度自治的Agent也依然需要在人类可控范围内运行，人类与AI共同协作（HybridAgency）将是新常态。这意味着企业在部署AIAgent时，必须设计好Human-in-the-Loop机制，确保人在关键环节能够监督、干预AI的决策。总结来说，治理与安全已经从过去“上线后的附加考虑”变成了如今“上规模前的硬性门槛”——没有可靠的管控方案，Agent永远只能停留在试验品阶段。

瑞泊的领先实践：深谙“治理先行”之重要，瑞泊在构建AgenticAI系统时就同步打造了强大的控制平面，使智能体的每一步行为都在可管可控的框架下运行。我们的控制平面融合了权限管理、行为审计、风险控制等多方面机制，核心原则是确保Agent系统“可控、可审计、可问责”：

1）最小权限与工具白名单：瑞泊为不同类型的Agent设置了细粒度的权限边界。每类Agent只能使用被授予的工具集合，且各项操作参数和访问范围都有严格限定，遵循“默认最小授权”原则。比如，一个财务报表Agent即使有执行转账操作的能力，也不会被赋予超出特定额度的支付权限；一个客服问答Agent则可能仅被允许查询知识库而无法访问敏感客户数据。通过这种白名单式管理，我们杜绝了Agent越权操作的可能性，从源头上确保其行为在掌控之中。

2）审批阈值与人类在环：我们针对高风险的动作设置了审批阈值，要求人在环参与决策。比如涉及财务支出、权限变更、合同签署等关键操作，Agent在执行前必须将方案提交给相应负责人确认。只有得到明确授权，Agent才能继续。这相当于为AI上了一道“安全闸”，确保关键决策有人类背书。这样的设计让企业管理者对AI放心——重要的事还是由人拍板，AI只是替人跑腿。

3）预算与速率控制：我们为Agent调用外部接口、消耗资源设定了预算配额和频率上限。系统会监控每个Agent的API调用次数、外部服务请求量、内部执行操作次数等，一旦发现超出预设阈值，便及时限制甚至暂停该Agent的活动，防止资源滥用或异常行为失控扩散。例如，一个Agent如果在短时间内反常地向外部系统发出大量请求，我们的控制平面会视情节自动降频或切断，避免可能的故障蔓延或安全事故。

4）可观测和取证级日志：瑞泊Agent的控制平面提供了端到端的详细日志记录。这不仅包括每个Agent的输入、输出和使用的工具，还覆盖了其对外部系统执行的具体操作以及相应结果。这些日志如同“监控录像”，让运维人员可以随时回放Agent完成某项任务的全过程。从审计角度看，这些记录也是合规与问责的基础：一旦出现问题，可以精确定位是哪个Agent在哪一步出了错。有了取证级别的日志，企业在引入AIAgent时就有了透明度和安全感。

5）一键急停与回滚：考虑到AI决策始终存在不确定性，我们在系统中准备了“红色按钮”机制。当检测到Agent出现异常输出、误操作或者引发安全风险时，管理员可以一键触发Kill-Switch紧急停止相关Agent的所有动作。同时，我们设计了任务回滚策略，可将因Agent错误造成的改动尽可能恢复原状。例如，如果Agent误修改了某项配置，我们可以根据日志快速回滚到先前的正确状态。通过急停和回滚双保险，我们确保任何失控情况都能被及时遏制，将影响降到最低。

通过构建上述完善的控制平面，瑞泊让AIAgent从第一天起就处在可管可控的轨道上运行。我们坚信，治理能力不是系统上线后才临时补救的附加项，而是AgenticAI要想进入企业核心流程的先决条件。事实也证明，由于在安全和问责上有了保障，企业愿意让我们的智能体承担更关键的任务，从而更快发挥AI价值。这正应验了行业的共识：只有能控制风险的AI，才能让企业真正放心大胆地用。

技术最终还是要回到创造业务价值。在选择落地方向时，瑞泊聚焦于那些高重复、高规则、高协同的流程，通过“小步快跑”的PoC验证、试点和扩展，逐步将AgenticAI渗透进客户业务。在实践中，我们总结出三类更容易产生ROI场景方向，并据此优先布局：

1）运营与管理类场景：例如经营分析自动化、周报/月报生成、会议纪要整理与任务分解、跨系统的数据对账、流程催办与状态跟踪等。这类场景往往涉及信息的聚合整合和文档化输出，以及少量的跨系统执行操作。Agent能够帮助管理者自动收集各部门的数据并形成分析报告，代替人工撰写周报、纪要等，提高管理效率和信息透明度。由于流程相对稳定、重复性高，这类场景往往能较快见到效果。

2）交付与客服类场景：例如工单分类分流、知识库检索与问答生成、问题定位与复现、补充材料的收集与进度回传等。这类场景通常面对客户请求或者内部支持需求，强调标准化的处理流程和多模态信息运用。引入Agent后，可以实现7×24小时自动响应客户咨询、自动分发工单到相应负责人、根据描述自动定位问题甚至尝试复现错误等。而且Agent还能根据客户提供的截图、表格等资料进行分析，给出专业答复。这类应用强调多模态证据运用和流程标准化，Agent的感知和执行能力都可以得到充分锻炼，企业也能从中收获服务质量和响应速度的提升。

3）风控与合规类场景：例如业务规则校验、敏感词与隐私信息识别、合同条款要点抽取、审批流程的前置合规检查、审计记录自动生成等。这类场景往往涉及强规则和高责任的任务，人工处理费时费力且容易疏漏，引入Agent可实现高效的批量化处理。比如在金融合规审查中，Agent可以快速扫描海量文件发现不合规条款或敏感信息；在内部风控制度执行中，Agent可以自动检查操作是否违反权限规则、留存审计记录。这类任务强调结果可解释、可追溯、可问责，而我们的Agent天生记录详尽，因此特别适合承担此类职责。通过自动化风控合规流程，企业既降低了人工投入又提高了安全可靠性。

需要指出的是，不同企业的流程复杂度和数据基础差异很大，AIAgent的部署不可能一刀切。在推进过程中，瑞泊始终坚持“先流程、后智能”的原则：先把流程的边界、输入输出、责任人、失败兜底方案以及数据口径等要素说清楚、定规范，再让Agent进入流程执行。这一原则保证了我们每一次AI落地都建立在清晰明了的业务逻辑之上，而非让AI去碰运气适应混乱流程。这也与行业专家的建议不谋而合：麦肯锡等机构指出，要让Agent产生真正ROI，应该从那些影响大、重复性高的流程入手，引入智能体并围绕它优化重塑流程。瑞泊聚焦的三大场景，正是高影响力且易于规范标准化的领域，我们已经在多个客户那里看到显著回报：例如某客户服务中心在引入我们的Agent后，常规咨询问题自动解答率提升了40%，工单处理效率提升逾一倍；某银行的合规审查Agent让报告生成时间从几天缩短到几小时，同时错误率降为零。

通过聚焦高ROI场景并遵循产品导向的技术演进，我们有效地打通了技术突破与业务价值之间的链路。这不仅帮助客户快速尝到“甜头”，也为我们后续将AgenticAI推广到更广阔的应用奠定了信心和基础。

展望2026年，行业普遍认为AgenticAI将持续加速演进，各项关键技术与应用模式都将迈向新高度。长期自主性将成为Agent的默认特性，越来越多系统将配备强大的记忆机制，支持智能体连续工作数周不偏航；ComputerUse能力也将从差异化卖点变成基础要求，几乎所有企业级Agent都需要掌握跨系统操作的本领；多Agent协作有望成为AI系统的默认形态，单Agent作战的模式将被类似人类团队的协同架构取代，届时可能会诞生出跨应用、跨厂商互联互通的智能体生态。与此同时，企业对ROI和安全合规的要求只会更加严苛——AI项目要想铺开，证明可靠的价值回报、完善的治理体系将是前提条件。可以预见，下一个年度，“价值可证明、风险可控制、系统可扩展”将成为AgenticAI领域的关键词。

站在这一行业大趋势上，瑞泊也制定了自己的下一步发展路线。我们将继续沿着实用价值驱动的道路前进，巩固优势、拓展边界，确保我们的AgenticAI系统始终走在时代前沿并满足企业需求。具体来说，2026年我们将在以下几个方向重点发力：

1）记忆与上下文工程：进一步提升Agent处理长任务的连贯性和跨项目的知识复用能力。我们计划优化长期记忆的组织和检索效率，引入更先进的上下文压缩与切片技术，让Agent在面对超长流程或超大知识库时依旧游刃有余。同时探索让Agent在不同任务之间共享经验，实现跨项目学习，让今天在客服场景学到的知识，明天在运营分析场景也能用上。

2）ComputerUse与自动化融合：扩大Agent跨系统闭环操作的覆盖面，争取让我们的智能体触角伸及企业IT环境的每一个角落。从Web到桌面应用，从云端SaaS到本地老旧系统，我们会开发更多适配器和工具接口，确保Agent“无所不能连，无处不能达”。同时继续强化AI决策与RPA流程的融合，提升异常情况的自动恢复能力（self-healing）。我们的目标是，在2026年底，让瑞泊Agent做到“只要企业有人能操作的系统，Agent也可以自动操作，而且出错了还能自己纠正”。

3）多Agent协作：强化多智能体体系下的角色化能力库和协作协议。我们将为常见的企业角色（如财务分析Agent、市场策划Agent、人力资源Agent等）打造专门的技能包和提示模板，使每个子Agent更专业更易用。同时，优化Agent之间的通信与任务交接机制，提高协作效率和成功率，争取将Agent间交接失误（返工率）降到最低。我们还计划参与和推动行业标准的制定，例如Agent-to-Agent通信协议（A2A）等，为构建开放的Agent协同生态贡献力量。

4）治理与安全：持续加强系统的身份与权限体系、审计与合规规则库建设，构筑企业放心使用的智能体运行底座。我们将引入更细粒度的身份认证机制，让每个Agent行动都有迹可循、可追责；扩充合规策略库，适配更多行业法规和内部风控要求，使Agent能自动遵守企业政策。在安全上，我们会借鉴零信任架构，对Agent的每次操作进行风险评估和动态授权，真正做到既赋予AI自主性又不失去人类对风险的把控。

5）行业化落地：沉淀面向金融、制造、运营等重点行业的专用Agent模板与工作流组件。我们深知不同领域对Agent能力的要求差异巨大，因此将在2026年投入更多资源打磨行业解决方案。例如，为金融领域预建智能风控Agent模板，为制造领域开发设备巡检Agent组件等。通过总结共性需求、封装最佳实践，我们希望大幅缩短项目交付周期，让各行业客户都能更快用上成熟的AgenticAI能力。

可以预见，2026年的AI智能体将更加成熟和多样化。瑞泊将与整个行业趋势同频共振，继续秉持“先流程、后智能”的务实理念，在技术创新和商业价值之间找到最佳平衡点。我们的愿景是：让AIAgent真正成为企业可信赖的数智劳动力，做到人所不能、解放人所不愿，在可控的前提下为企业创造源源不断的价值。展望未来，我们充满信心，期待在新的一年与客户、伙伴一道，引领AgenticAI新时代的到来！

瑞泊简介

瑞泊(XrayBot)定位为「行业超脑」构建者，领先的人工智能国家高新技术企业、专精特新企业、国家双软认证企业、科研成果转移转化基地、「北京市通用人工智能产业创新伙伴计划成员」大模型伙伴成员企业，2025年国家重点研发计划中标单位，国家级科研机构科技成果转移转化一等奖获得者，2024中关村论坛年会北京市人工智能行业大模型创新应用大赛一等奖获得者，2023年中国十大大模型案例及国家特色产业集群赋能典型案例大奖获得者、中国AI金雁奖“技术创新大奖”获得者。瑞泊坚守人工智能核心技术多年，2018年起即与国际主流的AI实验室同步开始了大模型技术的研发，是中国最早进入这一领域的机构之一。瑞泊「行业超脑」及「VIDYA」智慧认知大模型专注垂直行业领域，2025年3月率先发布「VIDYA X1」行业推理大模型并发布全栈智算一体机，服务金融、航运、工业、政务、医疗、教育、IT运维等众多行业，为企业集团、政府机构、城市建设“量身定制”注重降本增效及价值创造的数字化建设及转型解决方案。面向各垂直行业关键业务流程，瑞泊“嵌入式”的合作模式长期陪同客户逐步实现“一切业务数据化，一切数据业务化”的真正数字化转型。瑞泊核心团队的成员均来国内外著名高校相关领域的教授或博士，他们或曾担任世界五百强高科技企业的核心高管，或曾为国家级科研机构的学术领导者及技术专家；同时，瑞泊联合国家顶尖科研机构成立了联合试验室，确保了所交付项目理念的前瞻性与技术的先进性。瑞泊是中国目前在行业大模型领域中进入行业数量、获得商业合同数量、订单金额及与各大行业头部企业成立联合实验室数量领先的AI专业公司。瑞泊所有的产品均基于完全自主知识产权的核心技术，注重复杂业务逻辑与人工智能技术深度融合，善于将人类智能与机器智能无缝衔接，共生互补。伴随着全球范围内大模型等关键技术的突破以及瑞泊「VIDYA」智慧认知大模型的大规模商用，通用人工智能（AGI）及激动人心的全数字化世界正加速到来，瑞泊始终与您相伴，拥抱未来！

科研成果转移转化基地

国家重点研发计划中标单位

北京市大模型伙伴成员企业