企业级AI Agent的落地挑战 - 企业级AI Agent的价值取决于最适配的模型、自有好数据以及正确的应用场景[2] - Agent在真实业务中犯错可能导致订单错误、数据混乱等实际损失，后果远比消费级AI严重[2] - 业务复杂度会显著降低Agent成功率：单步95%准确率的Agent在执行20步流程后，整体成功率仅约36%[2] 瓴羊的企业级AI解决方案 - 瓴羊提出企业级Agent成功公式：大模型 × 好数据 × 强场景[2][3] - 解决方案强调不追求最大最新模型，而是根据场景选择最适配模型，某些场景7B小模型效果优于万亿参数模型[3] - 缺乏闭环评测体系会导致优化变为盲目试错，瓴羊提供完整评测流程使优化可量化[3][17] 数据在企业级AI中的核心价值 - 企业约10%的自有、结构化、带业务逻辑的核心私密数据决定AI能否真正理解业务[4][5] - 这10%核心数据包含企业特定业务规则，如电商退货流程中的差异化政策[5] - 瓴羊AgentOne致力于构建数据供给到流通的完整闭环，使企业数据从"为人服务"转向"为AI服务"[5] 阿里生态的差异化优势 - 瓴羊前身为阿里数据中台团队，天然理解数据对企业AI的价值[3][6] - 阿里生态积累的场景化数据能力赋能瓴羊AgentOne，如TMIC提供的趋势洞察数据[7][8] - 聚石塔升级为品牌AI训练场，为企业提供安全的数据训练环境，防止敏感数据泄露[7][8] 产品架构与设计理念 - AgentOne产品逻辑让企业像管理员工一样管理Agent，可从Agent广场招聘现成Agent或训练定制Agent[9] - 产品采用三层架构：底层模型服务、中层企业模型训练、上层Agent快速搭建[10] - 企业可根据场景选择通用大模型或行业大模型，并用自己的数据训练专属模型[10] 重点应用场景选择 - AI优先解决企业最痛且边界清晰的场景，瓴羊选择营销、客服、分析、运营四大场景[12] - 营销场景预算最大，营销Agent由灵感创意、营销策划等五大子Agent组成，覆盖营销全链路[14] - 分析场景数据密集，智能小Q包含问数Agent、解读Agent和报告Agent，可在20分钟内生成完整报告[16] - 运营场景流程繁琐，运营Agent可24小时值守进行直播巡检、体验洞察和数据监控[17]