2025 年，AI Agent 之战打得吵吵闹闹。聚焦到企业级 AI Agent 赛谈，战况步入限度化竞争的"深水区"，场面堪称是"组队抱团打群架"：参与玩家多数为大厂出身，自有其生态、流量或数据场景上风，类似富贵发展的 AI 全栈智商。

年头于今，阿里瓴羊的企业级 Agent、字节跨越的 HiAgent 2.0、百度智能云千帆 AgentBuilder 和腾讯混元多 Agent 框架接踵登场亮相，场地毫无偶然地一致——先向客服、营销、数据分析、企业里面服务、运营、法务等高频场景出击。

在相似的出击场地之中，在这场吵杂的"群架"背后，究竟是如何的决定性成分，不错让企业级 AI Agent 玩家确凿与竞争敌手拉开身位？

从 Palantir 身上，看到企业级 AI Agent 的"程序谜底"

夙昔一周，AI 观念股迎来普涨。阿里集团 CEO 吴泳铭在云栖大会上暗示，公司正在积极鼓励三年 3800 亿元的 AI 基础设施拓荒计议，并将抓续追加更大参预。这一音讯刺激阿里股价盘中涨幅一度卓绝 9%，市值增长近 3000 亿港元。

险些归并时刻，大洋此岸的 Palantir 也因与波音达成 AI 政策合作而备受本钱市集存眷。这家在夙昔一年里备受热捧被硅谷奉为"学习标杆"的数据智能公司，9 月以来股价累计高潮 14.43%，年头于今涨幅高达 137.11%，夙昔 52 周涨幅更是达到 382.07%，远超同期好意思股大盘发扬。

这两家公司的市集发扬共同指向一个趋势：企业级 AI Agent 的竞争，正从时刻观念的喧嚣，转向实实在在的价值委派智商的比拼。

相较于 To C Agent，企业级 AI Agent 的竞争更为"等第森严"。其施行不再是模子参数限度的"暴力比拼"，而是对数据千里淀、行业常识及自若委派的空洞进修。这意味着，唯独能深度融入企业核心业务过程、和会业务语义、并能将数据滚动为可量化业务闭幕的 Agent，才智确凿赢得市集。

海外把这套嘱托跑通的最显眼样本，正是 Palantir。

"数据骨子论"（Ontology）被以为是 Palantir 的护城河之一。这套嘱托简便来说，是通过构建结构化的语义模子，将企业洒落在各个孤岛系统（如 ERP、CRM、SCM）中的数据、业务过程和贸易逻辑进行妥洽建模和翻译。这使得 AI Agent 简略确凿"和会"业务术语（如"库存盘活率""潜在客户生命周期价值"），更能看懂业务逻辑并施行任务。数据的可操作性、一致性和范例性也都有所晋升，这确保组织里濒临数据的和会一致，幸免因界说相反带来的零乱或失实。

Palantir 通过骨子论把复杂、异构的数据，把客户错落的 IT 系统、业务场地和过程节点，滚动为有业务意旨且可操作的"数字孪生"，强盛的数据智能使得 AI Agent 能更好大地对企业里面场景的严苛要求。

与此同期，Palantir 还有小数颇具竞争力：少有的"前列部署工程师"变装（FDE，Forward-Deployed Engineer）。

这一岗亭的缔造，是其贬责决策能贬责毒手问题的要津。它的"东谈主设"即是既能提供贬责决策，又颖悟活的万能工程师，高度交融了业务政策参谋人、业务分析师、家具司理、软件工程师的特色。这些顶尖的工程师既懂家具源码又懂战场业务，会派驻到客户现场，深入客户一线、与业务东谈主员共同办事，在最短时刻内定位痛点、构建原型并委派可预见的价值。

这种"特种兵"式的服务模式，确保了 Palantir 的 Agent 不是空中楼阁，而是确凿 " 长 " 在客户的熏陶链条上，而不是飘在 PPT 里。

从 Palantir 身上不错看出，对数据智能的深耕，和极致的客户共创，是优秀的企业级 AI Agent 必弗成缺的两点。

反不雅国内市集，尽管这两年夸耀出不少堪称 Palantir 的效法者，但确凿有智商作念到的稀稀拉拉。而阿里巴巴旗下的企业数智化服务公司——瓴羊，展现出与 Palantir 相似的基因与后劲。

三年前，瓴羊首次面世，以 DaaS 理念（Data as a Service，数据智能即服务）给业界留住印象。雷峰网曾报谈，瓴羊的前身正是阿里数据中台团队，阿里里面的十年数据之路为瓴羊积贮下了丰富的数据智能教会。那时的瓴羊暗示，他们但愿让数据智能融入企业策划与坐蓐的方方面面，助力企业走向包括包括销售、营销、客服、坐蓐等秩序的全场地数字化。

瓴羊如实践行着数据智能服务于企业的办事。雷峰网了解到，在夙昔三年时刻里，瓴羊坚强盛繁复的阿里数据家具，逐渐收敛至收敛、营销、分析、客服等多条家具线，这让瓴羊领有与 Palantir 类似的智商，即通过自身数据智能的深耕，匡助企业构建妥洽、范例的数据体系，为 AI Agent 的可靠初始打下了坚实基础。

更迫切的是，瓴羊相似领有深入的行业 Know-how 与场景上风，领有与客户耐久合作共创的履历。它根植于阿里巴巴的电商、腹地活命等丰富业态，历经超 20 年"双 11 "等顶点场景的进修，对零卖、花消等行业的业务过程和和会深度至高无上。这意味着瓴羊所打造的企业级 Agent，从降生就带着深入的行业知悉和经过海量实践考据的贬责决策。

"大模子无需选最佳的、只选最合适的；数据要从为东谈主服务转向为 AI 服务的好数据；而场景则必须聚焦东谈主力、资金和数据密集度最高的‘三强’场景。"  阿里云智能集团瓴羊 CEO 一又新宇也在云栖大会上强调，确凿的 AI 价值不在于时刻自己，而在于其能否深度融入业务过程，重构组织互助形状，并带来可抓续的增长动能。

AgentOne 出世，金声玉振

瓴羊如实将其在数据时刻上的积累与对垂直行业的深入和会相皆集，真实交出了一份唯一无二的企业级 AI Agent 答卷。本年以来，瓴羊还是发布了 3 批企业级 Agent，分辨聚焦于客服、数据分析和营销场景。而在云栖大会上，瓴羊更进一步，崇拜发布了企业级 AI 智能体服务平台 AgentOne。

这份答卷永恒围绕两大核心扶持张开：对数据智能的深耕，与极致的客户共创。

瓴羊在繁密场景中聚焦营销、客服、分析、运营等核心界限发布的一系列 Agent，正是基于与多数客户共创所达成的共鸣：这些场景是企业增长的通用引擎，因此优先在最具普适性和痛点的企业级核心场景中进行智商抽象与家具化。

AgentOne 承载着瓴羊多年来在数据智能界限的系统性积累，简略匡助企业确立干净、可用、妥洽的数据金钱，构建了从数据供给到运动的圆善闭环，汇注企业、行业及各人数据资源，酿成可复用的数据金钱池；并通过遁入计较与安全屋时刻，保险数据在运动过程中的遁入与合规性。同期，阿里电商云基础设施"聚石塔"直连电商生态，为智能体提供高质料、合规的数据撑抓。

更迫切的是，瓴羊具备将数据上升为"业务语义"的智商。与阿里巴巴生态体系的深度共生，使得 AgentOne 一诞生赢在了起跑线上。正如 Palantir 通过 Ontology 杀青数据与业务逻辑的映射，瓴羊基于总计阿里巴巴集团对零卖、电商等行业的多年教会和深度和会，将数据滚动为 Agent 可识别、可操作的业务话语，使其能确凿和会"库存盘活率""会员复购倾向"等场景化观念。

这小数离不开阿里的丰富业态，各个期骗场景中千里淀的不仅是数据，更是经过考据的业务逻辑和行业常识。瓴羊的 Agent 答卷，施行上是从数据中摄取生态知悉、再滚动为贸易价值的智商展现。

而这份 Agent 智商，滋长于真实的客户场景与生态协同中，是瓴羊与客户耐久深入"共创"的产物。

比如，瓴羊与淘天集团店小蜜的皆集，典型地体现了这种强强联手的价值：店小蜜当作淘天集团（原淘宝天猫贸易集团）推出的智能客服贬责决策，历经多代迭代已酿成遮蔽全电商链路的智能服务生态，而瓴羊 AgentOne 建了一个交融企业自身数据、模子、平台智商的 AI 测验场，擅长对客户的复杂业务场景进行家具和贬责决策的智商补充。这是基于耐久服务客户所千里淀的过程知悉，最终酿成花消者询查的全链路自动化、智能化贬责决策。

这种生于共创过程中的协同智商，进一步被抽象为 AgentOne 上的"乐高式"模块，使企业还可目田组合阿里生态内如 TMIC（天猫新品立异中心）趋势知悉、高德 LBS 等智商，快速构建稳健自身需求的贬责决策。

以"新品立异 Agent "为例，TMIC 提供服务趋势知悉数据，"聚石塔"提供安全遁入环境，AgentOne 则提供搭建 agent 的环境和用具，这些信息与商家自身数据皆集后，在淘宝衣饰大模子的支抓下，催生了 " 新品立异 Agent" 这一立异期骗，杀青从趋势到瞎想款的快速生成，提高瞎想师生款效用、爆款率。这一 Agent 的上线，正是数据智能的积淀，以及与客户共创千里淀的行业 know-how 共同作用的效用。

而 AgentOne 还提供全链路开发办事流与资源广场，大幅缩小企业定制与期骗 AI 的门槛，使得更平凡更深入的客户共创成为可能。企业可基于平台快速搭设、测试、部署智能体，致使调用阿里生态与行业模子资源，杀青"按需拼装"。这背后是瓴羊将自身数据智商、行业和会封装为可被调用的模块，使企业不再是时刻的被迫接纳者，而是 AI 期骗的共同构建者。

从业务痛点到增长引擎，AgentOne 的落地回响

AgentOne 在真实的贸易天下中究竟能产生何种价值？其与复星旅游文化集团（以下简称"复星旅文"）的合作，提供了一个不雅察样本。

三亚 · 亚特兰蒂斯是复星旅文旗下的超大型度假空洞体，包含水上神气、购物、展会、零卖等多种业态，搭客招待量每年超 800 万东谈主次。但复星旅文濒临着一个增长痛点：搭客渴慕无缝的一站式体验，但服务却溜达在行前预订、在村花消、离店反馈等多个断点。品牌的用户数据溜达于各平台和业务系统，更难鼓励后续的整合分析。

于是，复星旅文聘用依托 AgentOne，打造国内首个落地的全场景 AI 度假智能体 AI G.O，接续攻破旅程断点、盈利瓶颈和留存复购三个难点。

率先 AI G.O 着眼于全旅程随同，买通游前、游中、游后的全链路服务场景，7x24 小时及时反应客户需求。决策阶段，AI G.O 化身为主动的行程蓄意师，生成一份确凿琢磨家庭隐微需求的个性化草案；入住之后，AI G.O 便成为搭客口袋里的 "及时度假助理"，能基于及时客流数据，智能冷漠下一段行程。旅程闭幕后，AI G.O 会就用户的体验反馈与步履数据精确保举下次行程。

在 AgentOne 的匡助下，AI G.O 完成了全旅程的数据买通与智能转机，杀青了两大根人性调动：对搭客而言，体验从"碎屑化拼接"升级为"一站式闭环随同"；对运营方而言，模式从"被迫反应"变为"主动预计与优化"。

其次，度假区业态太丰富，搭客患上"聘用遏止症"，决策门槛提高，一朝搭客体验与预期不符，将径直冲击惬意度和复购意愿；其次，营收过度依赖"一价全包"的初度花消（一销），而在餐饮、文娱等二次花消（二销）上后劲挖掘不及。

为此，AI G.O 借助 AgentOne 开展对个性化数据的挖掘：一销阶段，基于与用户的初步对话，主动索要用户需要的核心信息，价钱明细、套餐内容、适用条款一目了然；二销阶段，基于用户画像和及时场景数据，为用户动态保举匹配度高的家具与服务。在此过程中，AI G.O 承担海量、即时的初步询查和保举任务，东谈主工客服则专注于处理更复杂、需要形状共鸣的深度服务。

同期，AgentOne 联袂阿里通义千问 3 大模子，为 AI G.O 构建了妥洽的数据智能平台。在前端进口，复星旅文将旗下"复游会"会员体系与各品牌小程序集成，打造了唯一的会员服务进口并接入 AI G.O。在业务底层，AgentOne 匡助 AI G.O 杀青了跨品牌、多业态数据的全面融通。这意味着，系统不仅能及时看到三亚亚特兰蒂斯的客流情况，更能和会会员东谈主群在 Club Med 的餐饮偏好、在滑雪场的行动偏好。

最终，这一切数据智商体现时搭客感知到的价值上。基于妥洽的数据视图，AI G.O 简略对复星旅文丰富的度假资源进行智能化的组合与匹配，AI G.O 自身成为了抓续挖掘和晋升客户终生价值的智能核心。复星旅文也在此之中，完成从"策划房间和门票"到"策划客户酌量"的深入转型。

复星旅文的案例，正是瓴羊本年发布的三批企业级 Agent（遮蔽客服、数据分析与营销）的缩影，共同印证了其   "真落地、真能用、真需求"   的特色：真落地，在于它能对准"服务割裂、数据孤岛"等具体痛点提供端到端决策；真能用，在于其围绕业务价值的瞎想，效果经实践可预见；真需求，则在于赢得了复星旅文等头部客户的真实聘用，而非追赶时刻泡沫。

而瓴羊的 Agent 政策旅途也浮出水面：先打造一系列场景驱动、价值导向的"王牌单品"，诠释了自身在家具化与落地智商上的深厚积淀；AgentOne 则提供遮蔽核心场景的圆善贬责决策，确凿委派可度量的业务效用。

结语

当咱们将眼神从对 Palantir 的贯通收回到原土实战，企业级 AI Agent 的得胜旅途果决明晰：强悍的数据智能积淀、极致的客户共创智商，是撑抓其杀青业务价值、自若委派与行业尊重的两大基石。

瓴羊的实践印证了这小数。从密集发布的场景化 Agent，到 AgentOne 平台的发布，其企业级 Agent 的进化逻辑，适值确立在数据智能的系统性积累与客户共创的抓续反馈之上。平台上的智能体正从"能念念考""能施行"走向"能自我迭代"，而这一进化智商，正源于瓴羊在数据收敛、分析方面的耐久深耕，以及在与客户并肩战役过程中持续接完毕景常识、优化贬责决策的闭环机制。

而将不雅察的视角晋升至阿里集团政策层面，瓴羊的变装则更具政策意旨：它既是阿里触达并服务企业的"终末一公里"，亦然企业感受与考据 AI Agent 价值的"第一站"。

当作"终末一公里"，它将阿里的时刻智商"翻译"成企业可用的场景化决策，这背后离不开对行业数据的深入和会与客户真实需求的精确捕捉；

当作"第一站"，它以低门槛、高价值的 Agent 体验为企业确立信任，而企业在使用中产生的反馈与场景数据，又抓续反哺瓴羊，驱动数据模子的优化与场景智商的迭代。

To B Agent 的郊野草长莺飞，瓴羊奔走在一线中国(九游会)官方网站，蓄势静候要津一跃。