容联云宣布全栈产品Agent化，开启企业智能新阶段

实现对企业营销、销售、服务、质检、运营全场景的纵深覆盖。

本文为IPO早知道原创

作者｜苏打

据IPO早知道消息，7月20日，2026世界人工智能大会（WAIC）期间，容联云举办“协同进化·价值共生——企业级Agent的进化与商业化落地”主题论坛。

现场，容联云并正式发布企业Agent全栈实践成果，以及Voice Agent与私域运营Agent两大新品。

圆桌讨论环节中，亿欧董事长王彬博士、多点数智副总裁张宇、容联云解决方案中心总经理闫玉华、e签宝创始人兼CEO金宏洲，围绕“场景渗透、ROI核算、规模化落地坑点、下一步判断”四大议题展开对话。

嘉宾们一致认为，Agent规模化核心突破口在于深度绑定企业客服、风控等核心业务。其中，短期算力、工程投入无法回避，完整业务闭环场景可实现中长期正向收益；同时，技术幻觉、业务组织抵触是规模化两大核心壁垒。

面向未来一年，此次讨论亦形成一个共识：多角色 t、全企业规模化部署将成为产业关键突破方向，合规与信任仍是长期普及最大制约，率先跨越者将在下一轮产业洗牌中占据先机。

全栈Agent化驶入价值兑现深水区

论坛期间，容联云产研中心副总经理唐兴才在演讲中定义了企业级Agent的进化路径——从能答，到能办；从能办，到能闭环；从闭环，到对业务结果负责。

他指出，Agent的出现让企业第一次有机会将智能真正嵌入业务执行过程。但Agent的价值跃迁，绝不应当停留在一次对话、一个功能、一个岗位的替代之上，其真正的价值锚点，在于深入业务流程，重塑协同方式，沉淀行业知识，优化运营策略，最终驱动企业关键经营指标发生实质性改善。

基于这一战略判断，容联云宣布全栈产品Agent化，涵盖Voice Agent、质检Agent、辅助Agent、协呼Agent、CRM辅助Agent、智能客服Agent、私域运营Agent等完整产品矩阵，实现对企业营销、销售、服务、质检、运营全场景的纵深覆盖。

唐兴才进一步指出，容联云全栈产品Agent化的攻坚方向，必须跨越三大层面的核心痛点。

一是打破数据孤岛，让Agent与企业自有业务数据深度互联，使智能不再游离于业务之外；二是重塑人机协同范式，令Agent在真实业务流中主动融入、精准赋能，而非增加新的操作负担；三是将完整业务闭环内化于Agent能力体系，使Agent从承接单点任务进阶为对完整业务流程及最终KPI负责。

现场，容联云大模型产品负责人彭波正式公布两大新品——Voice Agent与私域运营Agent。这意味着，Agent真正开始替代人工进入实际生产环境独立作业，并在企业级核心业务中交出了极具说服力的商业价值佐证。

其中，Voice Agent以全维感知、策略预生成、实时博弈与持续学习，推动语音服务从固定话术迈向自主决策。在某银行信贷催收与营销场景落地中，实现日均通话超20,000通，完成率达94%；

私域运营Agent则实现了Agent统一编排并自主执行多渠道个性化触达，目前已独立管理私域客户数超80,000，推动经营规模强势增长87%。

Agent加速进入核心生产场景

多点数智副总裁张宇在现场指出，零售AI的价值不在于叠加若干智能工具，而在于重构企业的决策、执行与反馈机制。

基于十年零售数字化积累，多点已完成从Dmall OS 1.0到3.0的系统演进，并将GenAI置于战略优先级，推动自身从零售数字化解决方案提供商，进一步升级为零售AI智能体提供商。这并非对既有体系的推倒重来，而是建立在业务在线、数据在线、场景跑通基础上的战略升维。

依托Dmall OS数字化底盘，多点构建以D-BRAIN为智能中枢，协同商品、门店与数据洞察等Agent集群的零售智能体体系，覆盖预测、选品、定价、补货、出清、巡检、防损等核心经营环节；同时进一步连接无人车、巡检机器人和具身智能，形成“AI决策—机器人执行—数据回传—模型迭代”的端到端闭环。

由此，多点不再只是为零售企业提供系统工具，而是输出一套可分工、可协同、可持续进化的经营智能体系，推动零售AI由单点提效迈向全链路智能运营。

金融领域同样迎来突破性进展。上海农商银行金融科技部副总经理查晓隽分享了农村金融机构的研发全流程智能化实践。面对业务技术协同薄弱、迭代周期冗长等瓶颈，该行构建了覆盖需求、设计、开发、测试、部署全流程的八大智能体体系。

通过自研大模型网关实现多任务并行调度与KVCache缓存复用，在低算力约束下整体算力利用率提升约35%，为同类型金融机构提供了可复制、可推广的研发管理智能化范本。

上海交通大学巴黎卓越工程师学院教师、纭算科技CEO Hamza BOUKILI则从全球视野阐述了复杂系统从能源智能到企业智能的演进。他指出，协同高效的多Agent协作网络将是未来企业级应用的标配。

现场，亿欧董事长王彬发布《2026全球AI商业落地价值洞察报告》。报告指出，AI产业的评价逻辑正在由参数规模、算力投入转向场景深度与经济价值，并以VPT模型衡量单位Token创造的商业产出，推动智能体从“Token消费者”向“价值生产者”跃迁。