转眼到了2025年年底。如果说2024年是AI Agent（智能体）的“概念元年”，那么2025年无疑是它的“落地大考之年”。

　　作为一名在行业里摸爬滚打的AI自媒体人，这一年我接触了非常多的企业Agent 落地场景与应用形态。

　　明显的感受是：企业管理层的关注点正在从“模型强不强”，转向“能不能进流程、接系统、提效率、降风险”。

　　去年大家还在看“哪个模型跑分最高？”，

　　今年CIO们见面第一句话变成了：

　　“这东西能不能进我的ERP？能不能直接帮财务把账做平？”

　　虽然市场上 Agent 平台百花齐放，但真正能规模落地的解决方案，逐渐显现出 四种典型形态。

　　今天这篇年终复盘，我想剥离掉那些高大上的技术名词，用最通俗的大白话，帮企业老板们盘一盘这四种形态，看看哪种形态最适合你。

　　企业 AI Agent 的四大主流路径

　　接下来详细拆解每一派。

　　第一派：技术编排流（以Dify等开源框架为代表）

　　这一派的优势是灵活性极高，模型随便接入，拥有繁荣且自由的开发者生态，能集成非常多的三方插件，更新迭代频繁。但挑战在于业需要补齐“最后一公里”。企业光有“枪”（编排平台）和“子弹”（大模型）是不够的，还需要自己去解决如何对接复杂的ERP接口、如何清洗脏数据等脏活累活。如果没有一支「既懂AI又懂业务同时还懂工程开发」的内部团队，这类工具很容易沦为企业的AI玩具，难以与业务进行深入融合。

　　核心逻辑： 一个强大的“空架子”

　　平台本身并不“生产业务能力”，而是提供：

　　工作流编排引擎

　　标准调用协议

　　插件生态和工具链

　　企业需要自己把它填满。

　　适用场景： 拥有强力IT研发团队的企业，主要用于快速验证创新想法，或者构建与业务系统解耦的独立AI应用。

　　天花板：永远卡在“最后一公里”

　　对接 ERP、MES、CRM 等系统仍需大量工程工作

　　数据治理、权限、安全都要企业自己兜底

　　难以对齐企业的真实财务/供应链逻辑

　　给管理层的选型思考

　　我有一支稳定、熟悉 AI + 工程 + 业务的团队吗？

　　我能否承担持续的维护成本？

　　我需要的是创新试验还是流程级自动化？

　　我的业务系统是否允许“外部 AI”来操刀？

　　第二派：模型生态流（阿里百炼、百度千帆等）

　　这一派胜在通用性和易用性。但对于大型企业而言，顾虑主要在于数据与深度。核心财务数据是否适合跑在公有云模型上？通用的Agent能否理解企业内部特有的“一物一码”库存逻辑？当涉及复杂的业务深水区时，通用大厂平台往往显得“懂常识，但不懂业务”，技能包管够，但没法真正应用到核心价值区。

　　核心逻辑： “模型即服务”。

　　支持应用市场

　　支持多模型调优

　　能与办公软件（如钉钉、飞书）无缝连接

　　非常适合低门槛的使用场景。

　　适用场景： 企业知识库问答、文档总结、营销文案生成、或者基于办公软件（如钉钉、飞书）的轻量级协同助手。

　　边界：懂通用常识，但不懂你的业务

　　财务制度、库存逻辑、审批链这种深业务难以理解

　　数据托管在大厂云上，大型企业通常谨慎

　　难以原生嵌入核心流程

　　给管理层的选型思考

　　我们的需求是“轻应用”还是“流程自动化”？

　　数据能否放在公有云模型上？

　　需要与 ERP/供应链深度联动吗？

　　协同办公是否是主需求？

　　第三派：独立极客流（“AI一人公司”与外包小团队）

　　这一派的优势是快和便宜。他们没有历史包袱，极度敏捷，能快速拥抱市场最新技术栈（包括 vibe coding）。

　　但风险同样明显：

　　团队稳定性无法保证

　　缺乏架构、缺乏文档、缺乏审计能力

　　无品牌背书，无法通过企业级合规

　　产出的系统容易成为“孤岛”或“烟囱”

　　这类合作，更像“游击队”，而非“正规军”。

　　核心逻辑： “极致定制”

　　适用场景： 极度非标的边缘需求，或者企业内部某个部门级的、预算有限的实验性项目。

　　给管理层的选型思考

　　这个需求是否是“试验性”，可接受失败？

　　未来谁来维护？团队随时消失怎么办？

　　是否需要审计、安全、权限、日志？

　　第四派：业务底座流（以金蝶为代表的老牌正规军）

　　企业当下真正迈入“实战场景”的需求是：

　　财务自动核算

　　供应链智能调度

　　审批自动流转

　　多系统协同的端到端流程

　　这些都要求：AI 与 ERP、SaaS、组织权限、安全体系原生一体化。

　　而这正是业务底座流的护城河。

　　它们能实现"技术底座+行业Know-how"的双重赋能，使企业无需从零构建AI能力，真正实现"开箱即用，用即见效"的智能化转型。

　　它们不是在“外挂一个 AI”，而是让 AI 长在企业的业务骨架里。

　　核心逻辑： “原生集成”，从内向外生长的 AI

　　不同于前三派从外部尝试“连接 ERP”，这一派是直接生长在企业业务系统之上

　　我以金蝶的苍穹 Agent 开发平台为例，详细为大家展示这一派的核心逻辑与独特优势：

　　1. 连接不是问题，因为它们本身就是数据源

　　其他流派需要花费大量精力去对接ERP接口，而金蝶基于30 多年企业管理经验自研的KDDM统一元数据框架，实现 ERP 数据的深度连接与安全管控，使其平台无需复杂接口开发即可理解业务对象（如订单、凭证、物料）背后的管理逻辑，天然实现了Agent与企业SaaS数据、流程的深度连通。

　　（苍穹 Agent 开发平台集成业务应用）

　　2. 安全不是插件，而是底座基因

　　Dify类侧重技术实现，大厂类侧重C端体验，而企业级软件厂商最看重合规。

　　金蝶AI苍穹采用了“平台与业务权限一体化”的设计。一个Agent能查什么数据，严格遵循企业原有的组织架构和角色权限（RBAC）。此外，敏感词过滤、隐私信息隐藏、双备案等企业级安全特性，让大企业敢于把AI放进核心流程里。

　　（苍穹 Agent 开发平台敏感词库配置）

　　3. 不被模型锁定，但被业务赋能

　　金蝶的苍穹Agent平台目前支持30+国内外主流大模型（包括DeepSeek、文心一言等），并支持MCP、A2A等开放标准。企业可以使用金蝶深厚的业务封装能力（手脚），同时灵活切换市面上最聪明的大模型，也可以私有化部署自己企业内部的定制模型，在安全的基础上也给足了自由。

　　4. 低/零代码，让业务人员成为“AI 构建者”

　　根据金蝶官方白皮书介绍，苍穹Agent开发平台预置10+任务流模板（如订单处理、智能审批和邮件自动化等）和100+业务工具（覆盖财务、HR、供应链等五大核心领域）以及20+提示词模板，开箱即用，降低学习成本，缩短 AI 实施周期，助力企业快速验证 AI 价值。

　　（任务流（工作流）编排）

　　（提示词资产管理）

　　通过低/零代码的可视化编排和预置的丰富模板，金蝶让懂业务的财务经理、HR总监也能亲手构建Agent。这种“业务人员自主定义的数字化与智能化”，才是企业AI落地的理想形态。

　　给管理层的选型四问

　　我希望 AI 只是辅助员工，还是要自动跑流程？

　　我需要接 ERP/供应链/财务核心数据吗？

　　我是否需要企业级权限、安全与审计？

　　我希望未来企业内部是否存在“人人可建设的智能流程”？

　　企业该怎么选？最终决策逻辑：回到“场景”本身

　　如果把企业AI建设比作盖房子：

　　技术编排流：给你一整套工具箱，但你需要自己的施工队

　　大厂生态流：拎包入住的样板间，改动空间有限

　　独立极客流：装修游击队，灵活便宜但风险高

　　业务底座流：真正的地基与承重结构，能住几十年的那种

　　每种方案都各有千秋，选择什么类型的方案取决于企业当下的境况以及投入AI的决心

　　结语：2025 的企业 AI，正在从“能用”走向“好用、敢用、用得深”

　　2025 年的企业 AI 已经走过了炫技期，正在进入“深水区”

　　——业务深度、系统集成、安全合规、可持续性将成为真正的分水岭。

　　某位行业大佬说过一句话，非常适合作为本文的收束：

　　“每一个企业，最重要的就是要制定合适的 AI 战略，

　　既不要落下，也不要盲动。静水深流，顺势而为。”

　　这句话也给企业 AI 建设提供了最重要的启示：

　　稳扎稳打、结合自身节奏和业务场景，让 AI 成为企业真正可依赖的生产力，而不是一阵风的潮流。