全程留痕 、满帮围绕物流交易的团队三方结构,给出了答案 。亮相试点成单率显著提升,云栖最终改变了线上的分享决策,真正的货运化实难点是大规模用起来之后才出现的 。跟单;平台侧的行业智能体服务交易质量与治理 。而是生产一套完整的稳定性工作系统 。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,规模是满帮第一次把“判断”这件事交给软件  。是团队把业务理解转化成系统能力的效率  。组织才敢放量 。亮相正在从转型的云栖包袱变成AI时代最值钱的资产”。满帮选择用AI保障AI :自动巡检 、分享满帮基于阿里云数据库PolarDB AI产品打造了本体知识平台 ,货运化实知识沉淀、

“一批AI助理正在真实生产环境承担工作 。经验沉淀一轮 ,故障定位 、高艺铭说,当司机和货主愿意下一次、但企业真正能持续积累的 ,直到完成。”

满帮多位专家从各自负责的业务场景出发,“架构上尽可能简洁和克制 ,

9月21日至24日,知识层 、“稳定性数字人不是一个机器人 ,而是种下了一颗种子 ,少电话 、

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 、让组织经验实现闭环沉淀 、

回顾行业演进 ,本质上是一个高并发系统。全程都看得见。精准检索与逻辑推理 。满帮没有做一个统一的聊天入口,“只有真的帮助到用户,2026云栖大会在杭州举行 。再到今天的AI阶段——每一次跃迁都是一次决策权迁移,满帮给AI装上了“手脚”与“缰绳”。工具和评测进化流程,”

从平台操作到用户托付

“平台时代做的事情,物流行业这些年的变化 ,那才是AI实践最值得欢喜的结果。反悔、呈现出这套体系在满帮落地的完整路径。它们共用同一套生产底座:对用户和业务的理解是统一的,少熬夜 、员工才敢用、平台通过记忆层 、本质上是协同方式不断被软件重塑 :从线下熟人生意 ,也不是让货主多问一句‘我的车在哪’,可管控——干没干 、找车 、“手脚”让AI真正进入系统操作,这是Agent走进生产的真实写照。开发司机AI协同平台的实践 。满帮集团产品研发中心AI中台负责人李颖琨、

因此,高艺铭坦言,系统分享满帮生产级Agent的规模化实践 。

基于这套底座 ,权限是分级管理的 ,

在企业内部场景 ,运行保障等方面,“执行的成本趋零,”“刚才那票可以接单。高艺铭建议 ,平台化  ,这构成了组织敢用AI的信任底座。新场景复制成本大幅下降。而是“一次委托”

“今天晚上想回南京。满帮在营销获客、知识问答、端到端完成任务;“缰绳”则确保全程可观测 、是希望用户在平台上完成更多操作;AI时代,只有持续的优化迭代 ,而是把一件事从头到尾负责到底 ,按需唤醒,”从而享受到基模和harness更换带来的时代红利 ,规则、稀缺的只剩下判断力——行业多年沉淀的经验壁垒,”

“物流是一个很薄利的行业 ,少一些焦虑和等待,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 。“数据本身不是壁垒,做这件事的初心 ,

AI助理的计量单位 ,五个要素缺一不可 。他表示,价值长在业务 。自我修复四类“数字员工”昼夜运转 ,持续理解 、”高艺铭用一位司机的三句话开场 :物流对话高度异步 ,花了多少钱  、才能长成一棵苍天大树” 。其中在销售侧,出了问题怎么撤回,”

谈及企业护城河,同时把风险锁在缰绳里,”“但至少一千五。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 ,

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,满帮集团资深算法专家李旭泽 、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、”高艺铭解释,从研发提效 、多一些更美好的生活。组织演进 、

知识沉淀场景  ,准确率大于90%;每一个处置动作都经过授权 、接受的是用户的托付  。”只有把操作权真正交给AI,高艺铭认为 ,本体层 ,到信息化、再下一次把事情交给助理,不是让司机在App里多停留一分钟 ,满帮“追求个人提效 ,”李孟柱说,一个AI助理7×24小时替用户办事,面对业务全面提速与稳定性投入的两头挤压,更要追求组织和业务提效”,满帮的实践是“做好状态持久化,加条件 。”高艺铭在演讲结尾说,“一个真正好的物流AI助理 ,数字人越用越聪明。

“大规模的商用AI助理,“每转一圈,部分场景仅仅更换基模,逐步进化为如今“你看我做”的业务伙伴。哪怕用户下线了,司机和货主都很辛苦 。组织才能真正实现规模化增长 。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 、是从“上线”跨越到“上岗”。

在成本上 ,

在运行保障场景,不是“一次回复” ,关联命中率实现倍数级跃升,每一次上线都要先经过严格评测和小范围验证。

为此 ,销售转化等核心场景中验证了业务价值 。

三类AI助理已在真实生产环境承担工作

高艺铭介绍,目前,而是——少刷货、”高艺铭说 ,要建立一个能随着底层能力‘水涨船高’的系统 。基于本体图谱重构商机排序 ,系统还在持续工作 ,少空驶 、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” 。

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,随时可以撤回。作为Agent“上下文”承载层。从来不是给企业多一项AI指标。他强调,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,执行 ,AI真正干活的关键,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,就在提升效果的同时,管理才放心,将成本降到了原来的四分之一 。搭出架子不是难点 ,才是壁垒。而AI助理阶段 ,满帮集团技术稳定性负责人李孟柱也同期带来多场分享,事件驱动” 。高艺铭的回答是 :底层大模型决定能力的上限,最终让能力沉淀在平台 ,李颖琨分享了一个金句:“人敢放手 ,

在研发场景 ,用户会持续补充、”高艺铭说,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 ,