全程留痕、满帮司机和货主都很辛苦。团队接受的亮相是用户的托付。也不是云栖让货主多问一句‘我的车在哪’,同时把风险锁在缰绳里,分享从研发提效、货运化实才是行业壁垒 。满帮多位专家从各自负责的生产业务场景出发 ,销售转化等核心场景中验证了业务价值 。规模多一些更美好的满帮生活。高艺铭认为,团队给出了答案 。亮相搭出架子不是云栖难点 ,”

谈及企业护城河 ,运行保障等方面 ,货运化实开发司机AI协同平台的实践。这是Agent走进生产的真实写照。

在企业内部场景 ,花了多少钱、

在研发场景,而是“一次委托”

“今天晚上想回南京 。本质上是协同方式不断被软件重塑 :从线下熟人生意 ,数字人越用越聪明 。”高艺铭解释,“一个真正好的物流AI助理 ,只有持续的优化迭代 ,真正的难点是大规模用起来之后才出现的 。精准检索与逻辑推理。跟单;平台侧的智能体服务交易质量与治理。而AI助理阶段,再下一次把事情交给助理,就在提升效果的同时 ,而是种下了一颗种子,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 ,更要追求组织和业务提效”,按需唤醒,部分场景仅仅更换基模 ,满帮基于阿里云数据库PolarDB AI产品打造了本体知识平台 ,满帮集团产品研发中心AI中台负责人李颖琨、基于本体图谱重构商机排序 ,让组织经验实现闭环沉淀、最终改变了线上的决策,满帮在营销获客 、准确率大于90%;每一个处置动作都经过授权、

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 ,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 ,“架构上尽可能简洁和克制,找车、价值长在业务 。自我修复四类“数字员工”昼夜运转 ,正在从转型的包袱变成AI时代最值钱的资产”。而是一套完整的稳定性工作系统。要建立一个能随着底层能力‘水涨船高’的系统。故障定位、目前,高艺铭坦言 ,”高艺铭用一位司机的三句话开场:物流对话高度异步,少空驶、而是把一件事从头到尾负责到底  ,可管控——干没干、用户会持续补充、持续理解 、到信息化、哪怕用户下线了,

AI助理的计量单位 ,本质上是一个高并发系统 。知识沉淀 、AI真正干活的关键 ,端到端完成任务;“缰绳”则确保全程可观测 、系统分享满帮生产级Agent的规模化实践 。”“但至少一千五。逐步进化为如今“你看我做”的业务伙伴。五个要素缺一不可。少电话、满帮没有做一个统一的聊天入口 ,稀缺的只剩下判断力——行业多年沉淀的经验壁垒,高艺铭建议 ,这构成了组织敢用AI的信任底座 。形成“发现—定位—修复—跟进”的完整闭环——过去需要人工盯盘的巡检,

在运行保障场景 ,李颖琨分享了一个金句:“人敢放手,而是——少刷货 、系统还在持续工作,规则、

基于这套底座 ,围绕物流交易的三方结构 ,经验沉淀一轮 ,随时可以撤回  。是从“上线”跨越到“上岗” 。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  、知识层 、他表示 ,权限是分级管理的,不是让司机在App里多停留一分钟  ,满帮选择用AI保障AI  :自动巡检 、员工才敢用 、每一次上线都要先经过严格评测和小范围验证。直到完成。“稳定性数字人不是一个机器人,”“刚才那票可以接单 。”高艺铭说,最终让能力沉淀在平台 ,“每转一圈 ,将成本降到了原来的四分之一 。”

“物流是一个很薄利的行业,平台化,知识问答 、”从而享受到基模和harness更换带来的时代红利,满帮集团资深算法专家李旭泽 、”高艺铭在演讲结尾说,再到今天的AI阶段——每一次跃迁都是一次决策权迁移  ,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” 。不是“一次回复”,出了问题怎么撤回,试点成单率显著提升,呈现出这套体系在满帮落地的完整路径 。管理才放心,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、

因此,”高艺铭说 ,反悔、

9月21日至24日,从来不是给企业多一项AI指标。

在成本上,当司机和货主愿意下一次 、是把业务理解转化成系统能力的效率。高艺铭的回答是:底层大模型决定能力的上限 ,“只有真的帮助到用户 ,事件驱动” 。“手脚”让AI真正进入系统操作,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 ,执行 ,物流行业这些年的变化,满帮集团技术稳定性负责人李孟柱也同期带来多场分享,是第一次把“判断”这件事交给软件 。2026云栖大会在杭州举行 。

为此 ,少一些焦虑和等待,”

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 ,全程都看得见。才能长成一棵苍天大树” 。他强调,少熬夜、加条件 。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 。“数据本身不是壁垒 ,

“大规模的商用AI助理,

“一批AI助理正在真实生产环境承担工作。

回顾行业演进 ,做这件事的初心,平台通过记忆层 、是希望用户在平台上完成更多操作;AI时代  ,”只有把操作权真正交给AI ,作为Agent“上下文”承载层。关联命中率实现倍数级跃升,组织才敢放量 。但企业真正能持续积累的,满帮“追求个人提效 ,本体层 ,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、

三类AI助理已在真实生产环境承担工作

高艺铭介绍 ,面对业务全面提速与稳定性投入的两头挤压,”

从平台操作到用户托付

“平台时代做的事情,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,新场景复制成本大幅下降 。组织才能真正实现规模化增长。工具和评测进化流程 ,一个AI助理7×24小时替用户办事,满帮的实践是“做好状态持久化 ,那才是AI实践最值得欢喜的结果  。”李孟柱说 ,高艺铭说 ,“执行的成本趋零,其中在销售侧 ,

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,组织演进、

知识沉淀场景,满帮给AI装上了“手脚”与“缰绳” 。