Agent进入企业深水区，真正被重构的是什么？

“嘉宾们分别从不同视角给出判断，勾勒了当前企业Agent落地的完整图景。

8月5日，“2026第六届数智化转型升级发展论坛——暨Agent&AI出海趋势论坛”于北京举办。论坛首场圆桌上，嘉宾代表围绕同一问题展开讨论：Agent如何真正深入业务，而非停留在演示、问答和单点提效阶段。

本场圆桌对话由数据猿高级主笔欧小刚主持，上海联合轴承副总经理郑磊、合思创始人兼CEO马春荃、鼎捷数智前沿数字创新研究院院长周忠信、中国商业联合会数据分析专业委员会主任邹东生四位嘉宾共同参与。

对话嘉宾：

郑磊丨上海联合轴承副总经理

马春荃丨合思创始人兼CEO

周忠信丨鼎捷数智前沿数字创新研究院院长

邹东生丨中国商业联合会数据分析专业委员会主任

主题一：找准切入口

Agent应如何嵌入业务？

现阶段，企业数智化转型的核心痛点，集中体现为AI Agent与企业存量ERP、数据库、标准化业务流程系统难以高效打通。传统数字化系统以固定流程、数据沉淀为核心，而Agent具备自主研判、智能执行的特性。Agent与传统系统如何融合？关键落地环节有哪些？

几位嘉宾结合自身经验，给出了不同行业的落地解法。

作为实体制造端代表，郑磊从工业制造行业出发，明确了Agent在制造业的三大核心落地场景。一是经营决策层面，依托Agent对企业海量经营数据进行智能分析、自主研判，辅助企业精准决策；二是流程制度层面，通过Agent完成企业各类流程、制度的智能比对与校验，优化流程合规性；三是工艺与质量管控层面，针对生产设计图档、SOP工艺文件进行智能核对，同时复盘历史生产质量数据、实现设备智能预判运维，提前介入设备故障排查，全面提升生产制造的精细化、智能化水平。

深耕企业数字化服务领域的周忠信，从技术迭代与系统重构视角提出“共生企业”与鼎捷数智企业智能运行空间（EIOSpace）的关联性。他介绍，鼎捷数智深耕ERP领域近五十年，过往企业数字化核心是通过软件固化人工流程、实现高效协同，而Agent与AI的普及彻底打破了传统流程化数字化思维。企业数字化已从“系统驱动”转向“空间驱动”，全新的EIOSpace智能化空间，可承接企业原有数据底座、数字化资产，实现传统系统与AI智能体的深度共生融合，保留企业原有数字化积淀的同时，激活Agent的自主赋能能力，构建人机协同的全新企业运营体系。

马春荃以财务、差旅智能化赛道为切入点，提出Agent落地的核心是“思维链重构”。他以工业革命纺织行业变革为类比，工业化剥离了传统纺织的完整工序，重构了产业分工模式，而AI Agent对企业的改造亦是同理。企业数字化不能局限于端到端流程的优化，更需要拆解原有人工脑力劳动，提炼可复用、可规模化、高可靠的思维模型，将重复性、规则化的脑力工作交由Agent承接，通过思维链的抽象、沉淀与工业化重构，实现Agent与企业原有业务体系的深度融合。

邹东生站在全行业的视角，提出“小场景大应用”的落地思路。在他看来，现阶段企业不必执着于底层系统的全盘打通，Agent落地第一优先级是兑现业务价值。企业可借助无代码工具切入前端业务，瞄准日常高频长尾痛点、刚性细分需求快速搭建轻量化 Agent 应用，依靠海量小场景持续验证价值、沉淀数据，循序渐进完善整体数字化架构，这也是当前性价比最高、风险最低的务实落地方式。

主题二：Agent如何改变流程与组织？

传统数字化工具大多仅优化单点工作效率，不会动摇企业组织架构根基。而AI Agent的落地，是一场触及业务流程、组织架构、绩效考核、跨部门协同模式的系统性变革。对此，传统制造企业在这一变革中是怎样的真实现状如何，存在哪些真实痛点？

郑磊结合行业现状谈到，智能化落地必然要求原有业务流程同步迭代，固守老旧工作流程无法适配Agent运行逻辑。制造行业业务流程、一线实操经验具备极强的行业专属属性与封闭性，难以像互联网标准化业务快速复制。车间老师傅的实操经验、生产沉淀的工艺认知是制造企业核心竞争力。想要落地AI Agent，必须先对低效老旧流程进行优化适配，重中之重是把一线隐性实操经验完成数字化、标准化转译，转化为智能体能够识别、执行的数据模型，唯有如此才能充分释放Agent价值。

马春荃基于服务200余家企业的实践案例，拆解了Agent带来的组织变革细节。在财务智能化场景中，企业已普遍重构审核流程，将AI智能审核前置到业务审批第一环节，替代传统“业务审核+财务复核”的漏斗模式，实现票据合规、时序冲突、数据匹配等问题的即时校验。流程变革进一步推动了岗位转型，企业共享财务中心的事务性岗位逐步迭代为财务BP岗位，从重复交易处理转向业财融合分析、数据治理。同时他提出，企业组织变革没有固定模板，Agent的能力迭代、企业的流程重构，都是在客户真实业务场景中持续磨合、动态优化的过程，核心是萃取人类隐性的思考逻辑，而非仅仅复刻操作流程。

周忠信进一步谈到，企业运营由“流程驱动”向着“数据自觉+智能生成”转型。传统业务依靠固定流程指令推动流转，在EIOSpace智能空间体系下，数据可自主识别业务节点并自动推进常规工作，把规则清晰、反应迅速的“快思维”场景交由智能体全自动运行；面对复杂研判、重大决策这类需要深度思考的“慢思维”工作，则依靠专家级Agent、员工数字分身辅助分析决策。不同精细度的智能体可匹配各岗位工作需求，彻底重塑跨部门协作、人机协同的运行模式。

邹东生补充表示，Agent的普及不会替代数据分析师等岗位，而是重塑岗位价值。行业早已摆脱“数据分析等同于数据清洗、制作报表”的老旧定位，新时代数据分析师的核心职责转为挖掘真实业务痛点、设计闭环AI落地场景。标准化数据处理工作交由Agent承接后，分析师得以聚焦业务决策落地、场景化运营赋能，实现职业价值升级，这也是未来企业人才结构演变的主流方向。

主题三：行业核心命题：真正稀缺的是模型，还是业务知识？

随着AI Agent的规模化落地，机器替代人工的行业争议持续发酵，程序员、基础数据分析师等岗位的行业心态备受关注。针对行业普遍的焦虑情绪，邹东生从行业协会视角给出的判断是，明确Agent与AI的核心价值是赋能升级，而非岗位替代。

邹东生表示，全国近十万在册数据分析师的职业发展轨迹印证：过往标准化、流程化的数据采集、清洗、报表工作，正在快速被Agent替代，但这并不意味着岗位消亡，而是行业价值的重构。

当前行业主流的FDE落地理念，核心是从企业终极需求出发，依托AI工具搭建业务闭环场景，分析师的核心能力已迭代为“痛点挖掘、场景设计、价值落地”。欧美主流行业观点也明确，数据分析岗位正在被AI强化而非弱化，企业无需恐慌技术迭代，从业者应主动拥抱变革，摒弃传统工作模式，依托Agent释放自身的业务洞察与决策价值。同时，AI的落地正在推翻传统僵化的工作流程，推动企业部门架构、业务逻辑的革新，为行业人才提供了全新的发展空间。

主题四：Token成本会如何改变商业模式？

欧小刚指出，传统SaaS 服务边际成本趋近于零，依靠固定订阅费、授权License即可规模化运营；而AI Agent每一次调度运行都会产生大模型推理、第三方工具调用、系统调度等算力开销，成本结构发生根本性改变，原有商业模式与收费体系无法适配新形态，商业化落地也成为本次圆桌重点热议话题。

马春荃结合自身商业化转型实战经历分享到，此前企业沿用传统软件年费售卖模式，高额固定年费难以匹配客户碎片化、零散化的智能审核需求，市场转化效果不佳；后续企业放弃年费、授权订阅模式，上线按单计费、效果导向的充值模式，灵活适配小体量、高频次的零散使用需求，新模式上线半个月签约十余家合作客户，全年累计签约70家，商业化成效显著提升。他借用蒸汽机时代“按马力计费”的经典商业逻辑类比，Agent商业化定价核心锚点应当是价值可量化、投入产出比可核算，定价依据AI落地创造的降本增效收益，而非单纯按照Token算力消耗收费；同时通过技术优化、流程精简削减无效算力消耗，保障商业化模式健康规模化扩张。

周忠信从技术服务商视角，提出了分层化的新型商业模式。针对鼎捷数智EIOSpace智能空间产品，品牌采用“智能座舱基础服务+定制化智能体增值服务”的模式，基础空间座舱为企业提供智能化底座，按需开放使用权限；复杂的专家型智能体、定制化场景服务则单独计价。同时，企业可自主选择私有模型、云端大模型分层调用，规避不必要的Token消耗。针对设计等低频定制场景，可依托专属Token实现个性化计价，打破传统订阅模式的局限性，适配不同行业、不同场景的商业化需求。

郑磊从制造企业甲方视角明确，传统制造业的商业化核心是“低成本、稳落地”。制造业毛利率偏低，无法承担无上限的Token消耗与高额的智能化改造费用，因此企业始终坚持“小步慢走、场景先行”的落地策略。优先落地轻量化、高价值的细分场景，通过单点场景的降本增效验证价值后，再逐步拓展全域Agent应用，这也是传统实体企业适配新型AI商业模式的核心选择。

邹东生从行业宏观层面解读Token经济的落地现状。他表示，Token经济已不再是概念，而是具备实体支撑的行业趋势。当前火爆的自媒体智能运营等场景，底层均为Agent智能体，依托Token算力实现内容生成、数据优化、效果迭代，企业可直观看到品牌曝光、流量增长等落地价值。虽然纯Token计费模式尚未成为行业统一标准，但“效果为先、按需按量付费”的商业化逻辑，已然成为行业主流发展方向。

主题五：落地过程中最需要避免什么？

四位嘉宾给出实操建议

圆桌尾声，四位嘉宾结合行业实践，总结了企业落地 Agent 避坑指南，四位嘉宾给出实操建议。

郑磊强调，企业智能化落地需坚守核心原则：软件是载体，流程是骨架，落地是灵魂。企业无需盲目堆砌各类数字化系统，切忌追求大而全的智能化改造，需立足自身业务全局，适配自身行业特性与运营需求，以实际落地价值为核心，稳步推进Agent应用。

马春荃表示，AI智能体正迎来“物种大爆发”，企业与从业者切忌将AI神化、宏大化，不要追求一步到位的全域智能化转型。应从边缘场景、细微业务痛点切入，循序渐进开启AI落地之旅，让技术自然适配组织、业务与个人，实现可持续的数智化升级。

周忠信提出，Agent落地无需畏惧试错，创新往往源于持续尝试。企业在做好安全沙箱、风险防控的前提下，可大胆开展场景测试与迭代，规避技术风险即可，在持续试错中萃取企业专属的专家级智能体能力，避免因保守停滞错失转型机遇。

邹东生给出两点核心建议，一是精准定位企业业务痛点，痛点越清晰，AI赋能效率越高、落地效果越好；二是中小企业要把握时代机遇，相较于体系臃肿、旧系统固化的大型企业，中小企业更灵活，可快速依托Agent搭建专属智能化体系，全员拥抱AI工具，以业务驱动技术变革，快速抢占数智化转型红利。

文：梦芸数据猿
责编：凝视深空数据猿