导语

澜舟科技创始人兼 CEO 周明，长期深耕于人工智能领域，凭借其敏锐的行业洞察力，紧密追踪着智能体的发展动态。近期，基于对当下智能体发展趋势的深度剖析，周明带来了极具前瞻性的见解，为我们揭开智能体在技术革新与应用拓展方面的神秘面纱，也为相关从业者与关注者提供了宝贵的思考方向。

当前，人工智能正迎来一场颠覆性的范式革命。随着LLM各项能力的突破，LLM支撑的智能体正在与产业深度融合，数字员工与人类员工从copilot工作模式向autopilot工作模式演进。通过LLM-智能体-数字员工这一发展路线，AI正以指数级的渗透力重塑生产力与生产关系。

智能体和智能体网络

智能体（Agent）是一种能够感知环境、自主决策并采取行动以实现特定目标的系统，具有自主性、反应性、社会性和主动性等特性。在教育领域，智能体可以充当智能辅导老师，根据学生的学习情况和问题，提供个性化的学习建议和解答。在医疗领域，智能体可辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，通过分析患者的病历、症状和检查结果等信息，利用其强大的推理和分析能力，为医生提供参考建议。

支撑智能体能力的最根本要素是大模型在多维度的突破。如今，大模型的多模态交互、复杂推理、数学运算、代码生成及强化学习能力均已达到产业落地标准。以多模态为例，当语言模型与视觉、听觉数据结合，智能体不仅能“听懂”指令，更能“看懂”场景，实现跨模态任务处理；而强化学习的成熟，则让智能体在持续训练中自主优化策略，大幅提升任务完成效率。

当单个智能体在各自领域展现独特价值的同时，多个智能体之间的协作需求也日益凸显，因此智能体网络应运而生。它是一种将多个智能体连接在一起，实现智能体之间通信、协作和管理的系统架构，通过构建一个有机的生态，让智能体们能够相互配合，共同完成复杂任务。

在技术生态层面，MCP与A2A协议构建起智能体的能力拓展网络。通过MCP协议，智能体可无缝调用外部组件与工具，像财务智能体通过连接税务系统、ERP软件，自动完成票据处理与报表生成；而A2A协议则打通了智能体间的协作链路，多个不同功能的智能体可按需组队协同完成复杂任务，例如智慧城市管理中，交通调度智能体与环境监测智能体实时联动，动态优化城市资源配置。

数字员工

随着智能体和智能体网络的发展，数字员工，正逐渐走进人们的视野，深刻改变着企业的运营模式和工作方式。它是一种基于人工智能和自动化技术的虚拟劳动力，能够模拟人类员工的行为和能力，执行各种复杂的任务，在企业的前台、中台和后台发挥着重要作用。

数字员工的核心在于其强大的模拟人类执行任务的能力。它集成了自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多种先进技术，能够像人类员工一样理解自然语言指令，处理各种文档和数据，进行决策和执行任务。比如，在文档处理方面，数字员工可以快速准确地识别、分类和提取文档中的关键信息，完成合同审核、发票处理等工作；在数据分析领域，它能够对海量数据进行快速分析，生成可视化报表，为企业决策提供有力支持。

与传统的人力相比，数字员工有着诸多优势。它可以不知疲倦地 24 小时连续工作，不受生理和情绪的影响，始终保持高效和精准，大大提高了工作效率和质量。在一些对数据准确性要求极高的财务工作中，数字员工能够避免人工操作可能出现的错误，确保财务数据的准确无误。而且，数字员工还能降低企业的运营成本，企业无需为其支付工资、福利和办公场地等费用。

如今，数字员工已在多个行业落地生根。在客服领域，许多企业部署了数字客服员工，它们可以快速响应客户的咨询和投诉，解答常见问题，提供个性化的服务。在财务领域，数字员工可自动完成财务报表生成、税务申报、费用报销审核等工作。在人力资源领域，数字员工可以协助完成招聘、培训、绩效考核等工作，例如自动筛选简历、安排面试、组织线上培训课程等，解放了 HR 的时间和精力，让他们可以专注于更具战略性和创造性的工作。

数字员工凭借低成本、易部署、高可控的特性，正成为企业智能化转型的“新标配”。其与人类的协作关系也将从当前的“辅助型（co-pilot）”，逐步升级为“伙伴型（colleague）”——在研发设计场景中，数字员工提供创意方案，人类专家把控战略方向，二者真正实现优势互补。

从智能体发展到数字员工，人类的商业模式同样迎来变革。从传统SaaS的订阅付费，到按结果付费（如智能体成功完成项目才计费）、按智能体“人头”付费（根据使用的数字员工数量定价），新的计费模式将更加贴合企业实际需求。这不仅推动AI服务走向“价值驱动”，更预示着一个由智能体深度参与的商业新时代正在到来。

走向通用人工智能（AGI）

从 LLM 到智能体，再到智能体网络和数字员工，人工智能的发展历程宛如一部波澜壮阔的科技史诗，每一个阶段都见证了人类智慧与技术创新的交融共进，最终实现通用人工智能（AGI）。

LLM 为智能体提供了语言理解和生成的基础，智能体则在这一基础上实现了自主决策和行动，多个智能体组成的智能体网络进一步拓展了智能的边界，实现了复杂系统的高效协作，而数字员工则将这一系列技术整合应用，成为企业数字化转型的得力助手。

展望未来，LLM将在多模态融合方面迎来新的进步。未来的LLM将不再局限于文本处理，而是能够融合图像、音频、视频等多种模态的数据，实现更加全面和深入的理解与交互。LLM支持的智能体也将具备更加自然的交互能力和任务完成能力。比如，智能客服不仅能够理解用户的文字提问，还能通过分析用户的语音语调、面部表情等信息，更准确地把握用户的情绪和需求，提供更加贴心的服务。

而智能体也将逐步发展出自主学习能力，随着技术的不断进步，智能体将能够在与环境的交互中不断学习和进化，自动调整策略以适应不断变化的任务和场景，无需大量的人工干预和重新训练，大大提高了智能体的适应性和灵活性。

澜舟科技智能体进展

澜舟科技顺应这一发展趋势，面向企业服务，聚焦大模型技术，面向企业级服务深耕，如今已历四载。其主要产品是基于大模型打造的一系列智能体应用，全方位满足企业的多样化需求。包括：

澜舟智库：提供智能AI搜索，知识库问答，AI辅助写作等功能，助力企业快速搭建安全可靠的专属知识中台，打造企业知识生产力新范式。澜舟智库问答系统也接入了DeepSeek R1满血版。
澜舟智会：澜舟智能会议助手高效实现会议文字精准转录及会议多维度智能分析，广泛适用于办公会议、教学演讲、媒体访谈、心得分享等多种会议场景。
澜舟智搭：企业智能 Agent 应用搭建工具平台。澜舟智搭通过流程化、组件化、智能化的方式，助力企业快速搭建符合业务场景的智能体。

澜舟科技的智能体技术聚焦金融行业的各项业务。金融行业作为数据密集、流程复杂、合规要求高的领域，向来是AI落地的“试金石”。澜舟科技凭借对行业的深刻理解，展现出了强大的实力。

澜舟科技智能体产品覆盖广泛的金融场景，涵盖了路演会议、知识管理、客户服务、研报分析、研报写作、投资决策、财经翻译、理财营销等多个关键业务。

借助澜舟智搭智能体搭建平台，金融机构可快速搭建适合自身业务需求的智能体系统，实现业务的智能化升级。