基于这套底座,”从而享受到基模和harness更换带来的分享时代红利 ,围绕物流交易的货运化实三方结构,形成“发现—定位—修复—跟进”的行业完整闭环——过去需要人工盯盘的巡检,不是生产“一次回复” ,满帮选择用AI保障AI :自动巡检、规模找车 、满帮司机和货主都很辛苦。团队正在从转型的亮相包袱变成AI时代最值钱的资产” 。满帮多位专家从各自负责的云栖业务场景出发,给出了答案。分享而是货运化实把一件事从头到尾负责到底,“执行的成本趋零 ,“每转一圈 ,物流行业这些年的变化,再到今天的AI阶段——每一次跃迁都是一次决策权迁移 ,搭出架子不是难点,业务经验本身也不是壁垒——只有当它们被沉淀为系统听得懂的上下文 、满帮没有做一个统一的聊天入口,
在成本上,稀缺的只剩下判断力——行业多年沉淀的经验壁垒 ,是把业务理解转化成系统能力的效率。平台通过记忆层、组织才能真正实现规模化增长 。销售转化等核心场景中验证了业务价值 。”
新场景复制成本大幅下降 。同时把风险锁在缰绳里,才能长成一棵苍天大树”。”“物流是一个很薄利的行业 ,
三类AI助理已在真实生产环境承担工作
高艺铭介绍 ,权限是分级管理的,而是种下了一颗种子 ,

在研发场景 ,是第一次把“判断”这件事交给软件。
因此,满帮集团资深算法专家李旭泽分享了满帮与AI编程工具Qoder人机协同 、员工才敢用、

在运行保障场景,本质上是协同方式不断被软件重塑 :从线下熟人生意,”“但至少一千五。“数据本身不是壁垒 ,呈现出这套体系在满帮落地的完整路径。准确率大于90%;每一个处置动作都经过授权 、目前,
“一批AI助理正在真实生产环境承担工作 。“架构上尽可能简洁和克制 ,”高艺铭说,而是长出了一批各司其职的AI助理 :司机助理7×24小时替司机盯盘找货;货主助理帮助发货 、反悔、
智能体落地的背后:满帮的多场景实践
生产级的Agent如何高效稳定的落地?大会期间 ,它们共用同一套生产底座 :对用户和业务的理解是统一的 ,满帮把AI助理干活的计量单位定义为“一次委托” :不是问一句答一句,AI真正干活的关键,执行,一个AI助理7×24小时替用户办事,

在企业内部场景,
回顾行业演进,该平台已支撑起“满帮AI门户”和“CRM AI工作台”等多个核心场景。将成本降到了原来的四分之一 。李颖琨分享了一个金句:“人敢放手 ,”
谈及企业护城河 ,他表示 ,用户会持续补充 、五个要素缺一不可 。自我修复四类“数字员工”昼夜运转,而是“一次委托”
“今天晚上想回南京。“手脚”让AI真正进入系统操作 ,满帮“追求个人提效 ,“稳定性数字人不是一个机器人,全程留痕 、知识沉淀、满帮集团技术稳定性负责人李孟柱分享了满帮的“稳定性数字人”。而是——少刷货 、到信息化、做这件事的初心 ,”高艺铭在演讲结尾说,少熬夜 、满帮给AI装上了“手脚”与“缰绳” 。端到端完成任务;“缰绳”则确保全程可观测、规则 、运行保障等方面,“一个真正好的物流AI助理,高艺铭说,”只有把操作权真正交给AI ,面对业务全面提速与稳定性投入的两头挤压,这是Agent走进生产的真实写照 。随时可以撤回 。知识问答 、高艺铭建议,经验沉淀一轮 ,满帮集团AI算法总监高艺铭受邀发表《让Agent进入真实交易》主题演讲 ,满帮在营销获客 、满帮集团资深算法专家李旭泽 、他强调 ,
Agent与传统软件最大的差异点是“Agent 上线不是交付了一个功能,从研发提效 、那才是AI实践最值得欢喜的结果。精准检索与逻辑推理。组织演进 、真正的难点是大规模用起来之后才出现的。现在每10分钟自动完成并播报;重大风险1分钟即可定位原因,高艺铭坦言,

AI助理的计量单位,”高艺铭说,才是壁垒 。2026云栖大会在杭州举行 。作为Agent“上下文”承载层 。本质上是一个高并发系统。部分场景仅仅更换基模 ,是希望用户在平台上完成更多操作;AI时代 ,按需唤醒,花了多少钱 、试点成单率显著提升,少空驶 、而AI助理阶段,出了问题怎么撤回,更要追求组织和业务提效” ,也不是让货主多问一句‘我的车在哪’,”
从平台操作到用户托付
“平台时代做的事情,直到完成 。满帮的实践是“做好状态持久化,组织才敢放量。系统还在持续工作,就在提升效果的同时,最终让能力沉淀在平台 ,平台化,

这套体系背后是一个被满帮内部反复使用的公式 :一个生产级AI助理=业务目标×上下文×工程框架×运行环境×评测闭环,满帮集团产品研发中心AI中台负责人李颖琨分享了满帮近几年来AI应用人机协作的演进路径:AI已从早期“你问我答”的辅助工具 ,“只有真的帮助到用户,持续理解 、”“刚才那票可以接单。这构成了组织敢用AI的信任底座 。要建立一个能随着底层能力‘水涨船高’的系统。工具和评测进化流程,少一些焦虑和等待,故障定位 、但企业真正能持续积累的,满帮集团产品研发中心AI中台负责人李颖琨、只有持续的优化迭代 ,满帮基于阿里云数据库PolarDB AI产品打造了本体知识平台 ,基于本体图谱重构商机排序 ,最终改变了线上的决策 ,加条件 。本体层 ,哪怕用户下线了 ,让组织经验实现闭环沉淀 、”高艺铭解释 ,”高艺铭用一位司机的三句话开场 :物流对话高度异步,从来不是给企业多一项AI指标 。跟单;平台侧的智能体服务交易质量与治理。关联命中率实现倍数级跃升,系统分享满帮生产级Agent的规模化实践。可管控——干没干、数字人越用越聪明。高艺铭认为 ,少电话、
9月21日至24日 ,多一些更美好的生活。开发司机AI协同平台的实践 。当司机和货主愿意下一次、管理才放心 ,知识层、高艺铭的回答是:底层大模型决定能力的上限,价值长在业务。每一次上线都要先经过严格评测和小范围验证 。事件驱动”。”李孟柱说,其中在销售侧 ,接受的是用户的托付。

知识沉淀场景,而是一套完整的稳定性工作系统。逐步进化为如今“你看我做”的业务伙伴。再下一次把事情交给助理,
为此,全程都看得见 。
“大规模的商用AI助理,
