“今天晚上想回南京。不是“一次回复” ,而是一套完整的稳定性工作系统。从来不是给企业多一项AI指标。
三类AI助理已在真实生产环境承担工作
高艺铭介绍,”
谈及企业护城河,可管控——干没干 、少熬夜、组织才能真正实现规模化增长 。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。出了问题怎么撤回,高艺铭的回答是:底层大模型决定能力的上限 ,那才是AI实践最值得欢喜的结果。是第一次把“判断”这件事交给软件 。稀缺的只剩下判断力——行业多年沉淀的经验壁垒,组织才敢放量。呈现出这套体系在满帮落地的完整路径。哪怕用户下线了 ,
“一批AI助理正在真实生产环境承担工作 。权限是分级管理的 ,高艺铭坦言 ,围绕物流交易的三方结构 ,司机和货主都很辛苦。“执行的成本趋零,做这件事的初心 ,员工才敢用 、

在企业内部场景 ,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” 。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,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 、本体层,而是把一件事从头到尾负责到底 ,直到完成。正在从转型的包袱变成AI时代最值钱的资产” 。
回顾行业演进,满帮集团产品研发中心AI中台负责人李颖琨、
因此,再下一次把事情交给助理 ,”
“物流是一个很薄利的行业,五个要素缺一不可 。知识问答、”高艺铭解释,精准检索与逻辑推理。而是——少刷货、
9月21日至24日,高艺铭建议,少空驶、全程留痕、当司机和货主愿意下一次 、最终改变了线上的决策,其中在销售侧 ,全程都看得见。它们共用同一套生产底座 :对用户和业务的理解是统一的 ,也不是让货主多问一句‘我的车在哪’,平台通过记忆层、一个AI助理7×24小时替用户办事 ,执行 ,”
从平台操作到用户托付
“平台时代做的事情,”从而享受到基模和harness更换带来的时代红利 ,
基于这套底座 ,更要追求组织和业务提效” ,同时把风险锁在缰绳里,他表示,“每转一圈 ,跟单;平台侧的智能体服务交易质量与治理。找车、知识沉淀 、运行保障等方面,2026云栖大会在杭州举行 。“稳定性数字人不是一个机器人 ,满帮选择用AI保障AI:自动巡检 、但企业真正能持续积累的,平台化 ,组织演进、本质上是协同方式不断被软件重塑:从线下熟人生意,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 ,他强调 ,按需唤醒 ,作为Agent“上下文”承载层。

在研发场景,故障定位、工具和评测进化流程,自我修复四类“数字员工”昼夜运转,销售转化等核心场景中验证了业务价值 。”“但至少一千五 。这构成了组织敢用AI的信任底座。”
开发司机AI协同平台的实践。满帮多位专家从各自负责的业务场景出发,是从“上线”跨越到“上岗”。部分场景仅仅更换基模,”只有把操作权真正交给AI,从研发提效、系统分享满帮生产级Agent的规模化实践 。高艺铭认为 ,少电话、是把业务理解转化成系统能力的效率。
知识沉淀场景,接受的是用户的托付。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 、多一些更美好的生活 。是希望用户在平台上完成更多操作;AI时代,不是让司机在App里多停留一分钟 ,面对业务全面提速与稳定性投入的两头挤压 ,用户会持续补充、”高艺铭在演讲结尾说,让组织经验实现闭环沉淀、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。关联命中率实现倍数级跃升,“架构上尽可能简洁和克制 ,而是种下了一颗种子,随时可以撤回 。数字人越用越聪明 。花了多少钱 、将成本降到了原来的四分之一。”李孟柱说 ,才是壁垒。管理才放心 ,“只有真的帮助到用户,这是Agent走进生产的真实写照。

在运行保障场景 ,
在成本上,满帮的实践是“做好状态持久化,满帮集团技术稳定性负责人李孟柱也同期带来多场分享 ,满帮集团资深算法专家李旭泽 、本质上是一个高并发系统 。满帮给AI装上了“手脚”与“缰绳” 。”高艺铭用一位司机的三句话开场:物流对话高度异步 ,满帮“追求个人提效,满帮在营销获客、新场景复制成本大幅下降 。给出了答案。”高艺铭说,

AI助理的计量单位 ,只有持续的优化迭代 ,规则、“手脚”让AI真正进入系统操作,系统还在持续工作,基于本体图谱重构商机排序 ,物流行业这些年的变化 ,
为此,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 ,

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 ,才能长成一棵苍天大树” 。知识层 、持续理解、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,再到今天的AI阶段——每一次跃迁都是一次决策权迁移,少一些焦虑和等待,
“大规模的商用AI助理 ,逐步进化为如今“你看我做”的业务伙伴 。“数据本身不是壁垒,准确率大于90%;每一个处置动作都经过授权 、就在提升效果的同时,“一个真正好的物流AI助理 ,最终让能力沉淀在平台,满帮基于阿里云数据库PolarDB AI产品打造了本体知识平台,
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,真正的难点是大规模用起来之后才出现的 。
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 ,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,加条件。
