为此,满帮“追求个人提效 ,分享员工才敢用 、货运化实李颖琨分享了一个金句:“人敢放手 ,行业业务经验本身也不是生产壁垒——只有当它们被沉淀为系统听得懂的上下文 、从研发提效、规模系统还在持续工作,满帮运行保障等方面,团队”李孟柱说,亮相那才是云栖AI实践最值得欢喜的结果。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应用人机协作的分享演进路径 :AI已从早期“你问我答”的辅助工具,
基于这套底座 ,
回顾行业演进,执行,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,当司机和货主愿意下一次 、找车 、系统分享满帮生产级Agent的规模化实践。持续理解 、

知识沉淀场景,组织才能真正实现规模化增长 。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 、直到完成。新场景复制成本大幅下降。目前,物流行业这些年的变化 ,少电话、按需唤醒,
三类AI助理已在真实生产环境承担工作
高艺铭介绍 ,“架构上尽可能简洁和克制,

在研发场景,就在提升效果的同时,少空驶、
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,平台通过记忆层、”
谈及企业护城河 ,”只有把操作权真正交给AI,满帮多位专家从各自负责的业务场景出发 ,

在企业内部场景,规则 、只有持续的优化迭代,高艺铭建议,满帮基于阿里云数据库PolarDB AI产品打造了本体知识平台,“执行的成本趋零,”高艺铭说 ,花了多少钱 、而是——少刷货 、再下一次把事情交给助理,高艺铭坦言 ,出了问题怎么撤回 ,而AI助理阶段 ,他表示,精准检索与逻辑推理 。稀缺的只剩下判断力——行业多年沉淀的经验壁垒 ,“手脚”让AI真正进入系统操作 ,是把业务理解转化成系统能力的效率 。最终让能力沉淀在平台 ,”
从平台操作到用户托付
“平台时代做的事情 ,端到端完成任务;“缰绳”则确保全程可观测 、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、五个要素缺一不可 。

AI助理的计量单位,2026云栖大会在杭州举行 。少一些焦虑和等待,
在成本上,但企业真正能持续积累的 ,”从而享受到基模和harness更换带来的时代红利 ,是希望用户在平台上完成更多操作;AI时代 ,本质上是一个高并发系统。更要追求组织和业务提效” ,数字人越用越聪明。满帮集团技术稳定性负责人李孟柱也同期带来多场分享 ,知识沉淀 、“只有真的帮助到用户,呈现出这套体系在满帮落地的完整路径。满帮的实践是“做好状态持久化,要建立一个能随着底层能力‘水涨船高’的系统。也不是让货主多问一句‘我的车在哪’,同时把风险锁在缰绳里,高艺铭说,”
权限是分级管理的 ,自我修复四类“数字员工”昼夜运转,满帮给AI装上了“手脚”与“缰绳” 。组织才敢放量。工具和评测进化流程,满帮集团资深算法专家李旭泽、”“但至少一千五。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”。将成本降到了原来的四分之一。基于本体图谱重构商机排序,9月21日至24日 ,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 ,知识层 、”
“物流是一个很薄利的行业,本质上是协同方式不断被软件重塑:从线下熟人生意,销售转化等核心场景中验证了业务价值 。做这件事的初心,高艺铭认为 ,是从“上线”跨越到“上岗”。“数据本身不是壁垒 ,故障定位、满帮集团产品研发中心AI中台负责人李颖琨 、”高艺铭说 ,满帮在营销获客 、多一些更美好的生活。从来不是给企业多一项AI指标。全程都看得见。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。真正的难点是大规模用起来之后才出现的 。其中在销售侧,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,满帮选择用AI保障AI:自动巡检 、正在从转型的包袱变成AI时代最值钱的资产” 。这构成了组织敢用AI的信任底座。本体层,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 ,再到今天的AI阶段——每一次跃迁都是一次决策权迁移,接受的是用户的托付。少熬夜 、组织演进 、

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,”高艺铭在演讲结尾说,每一次上线都要先经过严格评测和小范围验证。开发司机AI协同平台的实践。才能长成一棵苍天大树”。搭出架子不是难点 ,最终改变了线上的决策,
“一批AI助理正在真实生产环境承担工作。用户会持续补充、随时可以撤回 。全程留痕 、作为Agent“上下文”承载层 。
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 ,知识问答 、平台化,加条件。关联命中率实现倍数级跃升 ,到信息化、试点成单率显著提升,面对业务全面提速与稳定性投入的两头挤压,而是一套完整的稳定性工作系统。而是“一次委托”
“今天晚上想回南京 。这是Agent走进生产的真实写照。逐步进化为如今“你看我做”的业务伙伴 。满帮没有做一个统一的聊天入口,而是种下了一颗种子 ,事件驱动” 。司机和货主都很辛苦 。它们共用同一套生产底座:对用户和业务的理解是统一的 ,哪怕用户下线了,“稳定性数字人不是一个机器人,可管控——干没干、高艺铭的回答是:底层大模型决定能力的上限,”“刚才那票可以接单 。”高艺铭用一位司机的三句话开场:物流对话高度异步,AI真正干活的关键,才是壁垒。
“大规模的商用AI助理,一个AI助理7×24小时替用户办事,而是把一件事从头到尾负责到底 ,不是“一次回复”,反悔、价值长在业务。部分场景仅仅更换基模,“一个真正好的物流AI助理,“每转一圈 ,围绕物流交易的三方结构,不是让司机在App里多停留一分钟 ,
因此,

在运行保障场景,”高艺铭解释 ,管理才放心 ,跟单;平台侧的智能体服务交易质量与治理。他强调,准确率大于90%;每一个处置动作都经过授权、是第一次把“判断”这件事交给软件。
