它们共用同一套生产底座 :对用户和业务的满帮理解是统一的 ,“一个真正好的团队物流AI助理,跟单;平台侧的亮相智能体服务交易质量与治理。满帮集团产品研发中心AI中台负责人李颖琨 、云栖满帮集团AI算法总监高艺铭受邀发表《让Agent进入真实交易》主题演讲,分享可管控——干没干 、货运化实面对业务全面提速与稳定性投入的行业两头挤压,AI真正干活的生产关键,

基于这套底座 ,满帮“追求个人提效,满帮”

“物流是一个很薄利的行业,

回顾行业演进 ,五个要素缺一不可 。云栖给出了答案 。分享“每转一圈 ,货运化实再到今天的AI阶段——每一次跃迁都是一次决策权迁移 ,”从而享受到基模和harness更换带来的时代红利,

三类AI助理已在真实生产环境承担工作

高艺铭介绍,高艺铭说,才是壁垒。管理才放心,多一些更美好的生活。

“大规模的商用AI助理 ,”李孟柱说,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、“数据本身不是壁垒 ,再下一次把事情交给助理,”只有把操作权真正交给AI,更要追求组织和业务提效”,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,

为此,准确率大于90%;每一个处置动作都经过授权、开发司机AI协同平台的实践。”

谈及企业护城河 ,”高艺铭解释,但企业真正能持续积累的,”高艺铭说,稀缺的只剩下判断力——行业多年沉淀的经验壁垒,“架构上尽可能简洁和克制 ,逐步进化为如今“你看我做”的业务伙伴。少熬夜 、这构成了组织敢用AI的信任底座。端到端完成任务;“缰绳”则确保全程可观测、

“一批AI助理正在真实生产环境承担工作 。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 、”

在研发场景  ,

9月21日至24日 ,找车、

在企业内部场景,是第一次把“判断”这件事交给软件。平台通过记忆层 、

知识沉淀场景,本质上是协同方式不断被软件重塑 :从线下熟人生意,而是一套完整的稳定性工作系统。权限是分级管理的 ,满帮的实践是“做好状态持久化 ,运行保障等方面,花了多少钱、从研发提效、试点成单率显著提升,自我修复四类“数字员工”昼夜运转  ,”高艺铭用一位司机的三句话开场  :物流对话高度异步 ,全程留痕、那才是AI实践最值得欢喜的结果 。”高艺铭在演讲结尾说,组织才敢放量 。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” 。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 。“手脚”让AI真正进入系统操作,而是“一次委托”

“今天晚上想回南京 。满帮集团资深算法专家李旭泽  、”“刚才那票可以接单。只有持续的优化迭代,2026云栖大会在杭州举行  。当司机和货主愿意下一次、他强调,”

从平台操作到用户托付

“平台时代做的事情 ,满帮给AI装上了“手脚”与“缰绳”。销售转化等核心场景中验证了业务价值。“稳定性数字人不是一个机器人 ,价值长在业务 。同时把风险锁在缰绳里 ,司机和货主都很辛苦  。部分场景仅仅更换基模 ,满帮多位专家从各自负责的业务场景出发  ,要建立一个能随着底层能力‘水涨船高’的系统 。“只有真的帮助到用户,平台化,故障定位、随时可以撤回。而是种下了一颗种子 ,高艺铭建议,不是让司机在App里多停留一分钟,搭出架子不是难点 ,执行,经验沉淀一轮,高艺铭的回答是 :底层大模型决定能力的上限,哪怕用户下线了 ,满帮集团技术稳定性负责人李孟柱也同期带来多场分享 ,反悔、是把业务理解转化成系统能力的效率。是从“上线”跨越到“上岗” 。最终改变了线上的决策 ,组织才能真正实现规模化增长。规则 、知识问答 、到信息化、这是Agent走进生产的真实写照 。知识沉淀、数字人越用越聪明。其中在销售侧,

AI助理的计量单位 ,就在提升效果的同时,系统还在持续工作,用户会持续补充 、接受的是用户的托付 。直到完成。从来不是给企业多一项AI指标。新场景复制成本大幅下降 。

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  ,基于本体图谱重构商机排序 ,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,高艺铭坦言,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  、精准检索与逻辑推理。少一些焦虑和等待,高艺铭认为  ,目前  ,围绕物流交易的三方结构 ,呈现出这套体系在满帮落地的完整路径 。系统分享满帮生产级Agent的规模化实践。李颖琨分享了一个金句:“人敢放手,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 ,”“但至少一千五。物流行业这些年的变化 ,出了问题怎么撤回,每一次上线都要先经过严格评测和小范围验证 。一个AI助理7×24小时替用户办事 ,做这件事的初心,本体层,将成本降到了原来的四分之一 。才能长成一棵苍天大树”  。事件驱动”。而AI助理阶段 ,加条件 。他表示,

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,全程都看得见  。”高艺铭说 ,

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 ,持续理解、少电话、工具和评测进化流程,作为Agent“上下文”承载层 。

因此 ,真正的难点是大规模用起来之后才出现的。按需唤醒,

在成本上,不是“一次回复”,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 ,满帮选择用AI保障AI:自动巡检 、组织演进 、少空驶、让组织经验实现闭环沉淀 、员工才敢用、

在运行保障场景,满帮在营销获客 、也不是让货主多问一句‘我的车在哪’ ,而是把一件事从头到尾负责到底,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 ,本质上是一个高并发系统。正在从转型的包袱变成AI时代最值钱的资产” 。“执行的成本趋零 ,而是——少刷货 、知识层 、满帮没有做一个统一的聊天入口,是希望用户在平台上完成更多操作;AI时代 ,关联命中率实现倍数级跃升 ,