智能体深度融入企业运营，从基础工作到战略转型全面发力

徽声在线8月6日讯（记者 林晓）从自动化代码编写、智能邮件处理，到智能报告生成、投研深度分析，企业正以前所未有的热情将智能体技术深度融入日常运营流程。

近日，徽声在线记者通过实地探访与行业专家交流发现，随着AI Agent技术的加速落地，其影响已远远超越单一环节的效率提升：内部，AI正重构企业运作模式；外部，AI则成为驱动产品升级与企业战略转型的关键力量。

从年初的“AI龙虾”热潮，到世界人工智能大会（WAIC）上AI Agent占据大模型赛道核心位置，再到腾讯、字节跳动、阿里巴巴在办公智能体领域的激烈竞争，智能体时代正以前所未有的速度到来。

国内领先的中文播客平台小宇宙，正积极探索AI Agent在日常工作与产品创新中的实际应用价值，甚至在公司内部，报销员工AI相关开支已成为一项“标准配置”。

“AI并未带来惊天动地的变革，但它成功激活了我们工作中最基础、最繁琐的部分。对于初创企业而言，AI的真正价值或许不在于开发最炫酷的功能，而在于利用算力弥补过去因资源有限而不得不妥协的环节。”在谈及AI对团队带来的直观变化时，小宇宙相关负责人向徽声在线记者表示。

与此同时，金融数据库服务商万得信息正借助AI能力，加速向个人金融工作平台转型。

万得信息首席战略官葛正琦在接受采访时表示：“我们的C端战略并非一蹴而就，而是随着技术、产品、客户需求的演变而逐步形成的。我们看到模型能力、AI基础设施、生态建设取得了重大突破，其中AI带来的信息、能力、时间、效率的平等化是关键趋势。”

AI开支报销成“标配” 企业“对模型无忠诚度”

在小宇宙内部，定位为创新产品“实验室”的2.5Lab近年来持续探索利用AI解决业务难题。2.5Lab技术负责人夏俊晨向徽声在线记者透露：“AI对技术人员的冲击已经过去，变化最大的是运营、内容、市场等非技术岗位。他们的工作流程已基本重构为‘AI初稿或初筛，人工判断与把关’模式，内部也在广泛使用Agent工具辅助日常。结果就是，同样的人数，现在能承担的工作量大幅增加。”

夏俊晨回忆，去年下半年Anthropic发布Claude Sonnet 4.5，标志着行业发生了质变。“在此之前，代码编写大致是AI与人工三七开。但那个节点后，比例迅速反转至AI与人工七三开、八二开，到今年2月甚至达到九一开或十零开。在代码编写领域，AI已全面接管项目，工程质量也达到了很高水平。”

在非技术领域，AI正在显著降低跨部门协作成本。

夏俊晨举例说明：作为初创企业，财务和协作系统的建设一直是个难题——购买现成系统成本高昂，自行开发又耽误产品进度。因此，公司内部流程主要依赖邮件组处理。AI接管邮箱后，原本需要一两周完成的阅读邮件、理解意图、分流到对应业务线的流程，现在仅需一到三天。公司基于“AI龙虾”技术开发了一款邮件Agent，运营人员借助该Agent处理多语言客服邮件，效率大幅提升。

夏俊晨介绍，公司为所有岗位提供了“AI福利”：“各部门负责人可决定每月为员工报销多少AI投入费用。基本上，每月两三百美元甚至更高的AI开支都是被允许的。从投资回报率来看，我们团队已经验证过，这是完全值得的。”

他认为，在AI技术快速发展、应用场景不断拓展的当下，报销AI开支已不能称为“福利”，而是如同办公桌上的显示器一样，成为一种“标准配置”。

徽声在线记者了解到，AI在推动组织效率提升方面变化迅速，目前该团队内部每周都会举行一次AI主题的分享交流会。

值得一提的是，夏俊晨还提到一个“反直觉”的观察：尽管每位员工都在高频使用AI和Agent，但公司的招聘需求反而进一步增长。“AI提高了个体效率，但项目负责人可能有更多想法要落地，发起更多需求。例如，原本一个想法需要三个程序员实现，但现在有十个想法，可能就需要再增加两个程序员。”

不过，徽声在线记者注意到，尽管企业用户确信AI加速落地的趋势不可阻挡，但成本敏感型企业仍然关注性价比。

夏俊晨介绍，公司在使用腾讯WorkBuddy、OpenAI的Codex、智谱ZCode、OpenClaw等热门工具的同时，会根据不同任务需求选择不同模型。

例如，对于热词提取、打标分类等高频、批量任务，公司追求“又快又省”，因此选用高性价比模型；对于需要深度推理、复杂判断的场景，则使用性能更强的模型。“为了高效管理这些模型，我们通过一个统一的调度层接入和分发，无需为每家模型单独对接接口、计费、限流。”

“我们对模型没有忠诚度，所有AI工具都是按月付费。”夏俊晨直言。

他同时强调，相比模型本身，围绕模型构建的Memory、Harness等基础设施生命周期更长、更重要。

在腾讯云社交娱乐行业架构负责人金富玉看来，各家模型能力在不断变化，企业端的投入产出也在动态调整，灵活切换不同模型是正常现象。

金富玉表示：“我们做toB业务，发现很多企业确实没有太多的模型忠诚度。模型与自身业务场景的结合能够产生最大化效果，这是客户最关心的。企业关注的一方面是控制成本，另一方面是如何吸引更多用户、保证用户留存、实现业务增长。”

AI深度渗透进入关键期 上线半小时资源告急

AI深入企业腹地，不仅改变了组织协作方式，还推动着产品功能更新甚至公司战略转型。

徽声在线记者调研发现，当前金融信息服务领域正面临AI技术深度渗透的关键期。在这一领域，万得信息今年3月推出了万得AI个人版产品，首次将过去几乎只对专业机构开放的金融AI能力提供给普通个人用户；其战略定位也从金融数据基础设施提供商向AI时代的个人金融工作平台转型。

葛正琦介绍，万得AI希望让买方投研、基金经理、分析师、交易员、理财投顾之外的更多个体能够接入万得底层数据、调用MCP和数千个Skill。在其Skill社区，万得产品经理和分析师打造了官方技能，同时也有超过1600个社区技能来自社区专业用户，其中很多技能已迭代30多次。

采访中，葛正琦演示了财经记者如何借助Wind Alice对一家财报数据良好但股价下跌的上市公司进行分析的过程。执行这一任务时，Wind Alice召唤出选题、基本面研究、事件追踪、财报异常分析、写作等团队一起协作，最终在不到15分钟内交付了18份详细文件。

徽声在线记者获悉，今年4月，Wind Alice依托腾讯云ClawPro、大模型算力和AI Agent安全中心，接入了微信ClawBot；万得的金融数据、投研流程与工具调用能力就此延伸到微信以及腾讯AI生态，用户在对话框里就能查询行情、进行分析、搭建模型、生成报告。

金融AI要服务高频用户，必须同时具备稳定入口、可信数据、工具调用、弹性算力、安全防护和可持续商业化路径。葛正琦谈到：“当要把金融AI变成普惠式的能力时，微信是我们自然想到的最好的流量入口。”

同时，葛正琦回忆称，ClawBot上线才半小时，事先备好的资源就被涌入的用户挤空了。“我紧急联系腾讯要求扩容，我觉得用户的接受度非常高。”她注意到，二级市场投资交易、宏观经济研究、泛金融领域（如财经媒体、理财师等）在内的三类人群使用Wind Alice的频率较高。

腾讯金融云副总经理贾飞观察到，无论元宝还是WorkBuddy，其实一大部分用户问的都是财经类问题。不过他也谈到，AI时代金融行业面临几道难题：

其一是算力：金融业务涉及大量隐私与安全数据，本地化算力能否支撑自身的AI转型，是一道现实难题。其二是Agent Infra：技术迭代太快，不少金融机构还在权衡如何部署。其三是数据：企业如何将内部的知识、流程和数据盘活成“企业智能”、跟上节奏，同时尽量压低沉没成本。

“AI热潮并非今年才开始，自ChatGPT、DeepSeek火爆以来，行业都在快速迭代和尝试。几年前有人训练行业大模型，现在很少听说了；DeepSeek刚出来时很多企业推出一体机，现在也很少听说了。这都是在实践过程中的一些沉没成本。”贾飞进一步解释。

光大证券资产配置研究团队6月发布的一份报告显示，该团队以可复现的标准化任务集叠加数据质量陷阱测试，对包括Wind在内的多款金融数据端进行了同题同跑横向实测，得出判断：AI与开源正在把数据商的接入层“平民化”，但数据护城河并未消失，而是向上游迁移。

不只是在金融领域，徽声在线记者在调研中发现，AI技术对小宇宙APP的功能升级同样带来了显著加持效应。

据悉，小宇宙借助腾讯云向量数据库存储了超过240万条多维度向量数据，每集播客的内容摘要、主题风格、叙事节奏被提取为独立特征向量，用于相似内容的精准匹配与定时推送。同时，小宇宙已接入腾讯云VDB、RTC实时音视频、ASR语音识别及TTS语音合成等AI能力，支持从文本到实时语音的多模态交互场景。

以针对英文播客的同声传译功能为例，基于AI能力，小宇宙先将原文以贴合语境的方式进行翻译，再根据原创作者的音色进行复刻，用户听到的是尽可能还原的中文播客。

此外，播客单集也采用大模型能力完成摘要、打标与推荐等工作。“我们每天新增的播客单集量很大，靠人工去听、去归类是不现实的。打标这件事对内容平台而言是绕不过去的，无论什么场景，你都得先对站内的内容有基础的了解。以前我们几乎是纯人工在做，但体量一大，人工压力越来越大。为此我们引入AI，对站内内容做简单的向量化标签，让机器先把基础的标打上。”小宇宙方面向徽声在线记者表示。

（徽声在线记者 林晓）