人工智能正从“被动响应”向“主动行动”演进，AI智能体作为这一进程中的关键形态，正在重新定义技术与业务之间的关系。与传统程序不同，AI智能体具备目标导向、环境感知和自主决策的能力，能够在复杂、动态的业务场景中持续执行任务并优化行为路径。这种能力使得AI不再仅仅是工具，而是逐渐成为企业运营中的“数字参与者”。
在实际应用中，AI智能体的价值不仅体现在技术先进性上，更在于其能否与企业日常管理深度融合。例如，万达宝LAIDFU（来福）系统便体现了这一方向的探索——它能够根据企业设定的规则与数据源，智能处理采购流程、自动评估供应商等级、动态评定员工绩效等，将原本分散、依赖人工判断的管理活动转化为可量化、可追溯、可优化的智能流程。这种贴近业务本质的设计，正在推动AI智能体从概念走向规模化落地。
一、从单一任务到多智能体协同
早期的AI应用多聚焦于完成特定任务，如语音识别或图像分类。而当前的趋势是构建具备协作能力的多智能体系统（Multi-Agent System），不同智能体各司其职，通过信息共享与任务调度共同完成复杂目标。
例如，在一个供应链管理场景中，可设置多个智能体分别负责需求预测、库存监控、供应商沟通和物流协调。当市场需求波动时，各智能体能自主协商调整补货策略，减少人为干预，提升整体响应速度。
二、由规则驱动转向认知驱动
过去自动化系统依赖明确的“if-then”规则，难以应对模糊或例外情况。新一代AI智能体则融合了大语言模型与知识图谱技术，具备一定的语义理解和推理能力。
这意味着智能体可以理解非结构化指令，如“优先选择环保表现好的供应商”，并结合历史履约数据、碳排放报告等多维度信息进行综合判断。这种认知能力使其在绩效评定、风险预警等需要主观权衡的场景中展现出更强的适应性。
三、个性化与可配置性成为核心需求
不同企业在管理逻辑、审批流程和评价标准上存在显著差异，通用型AI模型往往难以直接适配。因此，AI智能体正朝着高度可配置的方向发展，允许企业根据自身特点定义行为规则和决策权重。
以万达宝LAIDFU为例，企业可自定义供应商评估指标体系（如交货准时率、质量合格率、服务响应速度等），系统据此自动采集数据并生成评级结果。同样，在员工绩效评定中，也可设定不同岗位的考核维度与目标值，由智能体定期汇总分析，提供客观参考依据。
四、向自主学习与持续进化演进
未来的AI智能体将不再局限于预设模型，而是具备在线学习能力。通过持续收集执行反馈、用户修正和环境变化数据，智能体能够动态调整策略，提升长期表现。
例如，在处理采购订单时，若某类审批经常被退回，智能体会识别模式并优化前置校验逻辑，减少无效流转。这种自我完善机制有助于降低维护成本，延长系统生命周期。
五、安全与可控性备受关注
随着AI智能体参与关键业务决策，其行为的透明度、可解释性和权限控制成为企业关注重点。盲目追求“全自动”可能带来失控风险，因此越来越多系统强调人机协同与审计追踪。
LAIDFU在设计中注重权限分层与操作留痕，确保每一项智能决策都可追溯、可复盘。同时支持企业设定审批阈值，超出范围的操作自动转交人工处理，平衡效率与风险。