在企业应用中，智能助手和AI引擎常被看作两个独立模块，但实际上，它们的功能往往是互补的。AI引擎负责数据处理、模式识别和分析推理，而智能助手则承担与用户交互、执行指令和传递信息的角色。两者的配合，使技术能力更贴近实际业务场景。
分工明确：后台分析与前端响应
AI引擎通常在后台运行，专注于完成特定任务，如预测销售趋势、识别异常订单或分析客户行为路径。它通过学习历史数据生成判断逻辑，但本身不直接与使用者对话。智能助手则作为前端接口，接收用户提问，调用AI引擎的分析结果，并以易懂的方式反馈，例如将复杂报表转化为简要文字说明，或提醒某项指标超出常规范围。
这种分工使得技术能力得以“可视化”和“可操作化”，降低使用门槛。
协同流程中的信息流转
在实际业务中，协同往往体现在具体流程里。例如，当采购部门发起新供应商评估时，AI引擎可基于历史交易数据、外部信用信息和履约记录进行综合分析，形成初步评估模型。智能助手则根据这一结果，向相关人员推送摘要信息，或建议补充某类资质文件。
整个过程中，AI引擎提供判断依据，智能助手完成信息传递与任务触发，二者配合减少人工在多个系统间切换的成本。
数据调用中的权限控制
由于涉及企业内部信息，协同工作的安全性尤为重要。系统需确保AI引擎仅访问授权数据，智能助手不泄露敏感内容。例如，在查询员工绩效数据时，系统应根据使用者角色自动过滤信息层级，避免越权查看。
万达宝LAIDFU（来福）作为企业级AI智能助手，在设计上注重信息的可控性。它不存储原始业务数据，也不将交互内容用于其他用途。在调用AI能力时，仅传递必要字段，并在传输过程中进行处理，以降低信息暴露风险。这种方式有助于在提升效率的同时，维持对关键信息的保护。
保持人对流程的掌控
尽管AI引擎能生成建议，智能助手可自动推送结果，但最终决策仍由人员完成。系统的作用是缩短从“发现问题”到“获取参考”的时间。例如，当AI识别出某项目进度滞后风险时，智能助手可提醒负责人查看，并附上相关数据链接，但是否调整资源、如何沟通，仍由管理者决定。