物流行业涉及仓储、运输、配送等多个环节，流程复杂且人力成本占比高。近年来，AI技术的逐步落地，为行业提供了新的效率提升手段。AI智能体作为能自主决策和执行任务的程序系统，正在一些具体场景中帮助企业优化资源使用，降低运营成本。
在仓库管理中，货物的分拣、上架和盘点工作传统上依赖大量人工。通过部署AI智能体，系统可以根据订单需求和库存状态，自动规划最优的拣货路径，减少员工在仓库内的无效走动。同时，智能体还能动态调整货物存放位置，将高频出库的物品放置在靠近打包区的位置，进一步缩短作业时间。
运输调度是另一个成本敏感的环节。以往的调度多依赖经验判断，容易出现车辆空载或路线绕行的问题。AI智能体能够综合订单量、交通状况、车辆载重等变量，生成更合理的配送方案。例如，在同城配送场景中，系统可实时响应临时订单，动态调整司机路线，提升车辆利用率。
降低技术门槛，让一线人员参与优化
尽管AI技术潜力巨大，但许多企业面临技术人员不足、系统操作复杂的难题。如何让非技术背景的管理人员也能参与智能化改造，成为落地过程中的关键。
万达宝LAIDFU（来福）的设计考虑到了这一现实需求。系统采用可视化操作界面，用户无需掌握Python或其他编程语言，通过拖拽和配置即可定义智能体的行为逻辑。例如，仓库主管可以根据季节性订单变化，自行调整分拣优先级规则；运输经理也能根据区域特点，设定不同的调度策略。这种灵活性使得业务人员能够直接参与系统优化，缩短了从问题发现到方案实施的周期。
AI技术的价值不在于技术本身的先进性，而在于能否解决实际业务痛点。在物流领域，智能体的应用正从局部试点走向规模化落地。随着工具易用性的提升，更多企业有机会在不增加技术负担的前提下，实现运营成本的持续优化。