在云栖大会的舞台上，瓴羊CEO朋新宇抛出一个引发行业热议的观点：企业级Agent的核心价值，不在于追逐最前沿的模型，而在于能否找到适配的模型、积累优质数据，并精准定位应用场景。这一论断背后，是AI技术从实验室走向产业落地时面临的深层挑战——当ChatGPT在闲聊中出错时，用户或许一笑置之；但当企业级Agent在订单处理、客户沟通等关键环节出错，损失可能以百万计。
这种落差在复杂业务流程中尤为明显。假设一个Agent单步准确率达到95%，在3-5步的演示任务中，成功率看似可观。但当流程扩展至20步以上时，成功率将骤降至36%。瓴羊团队发现，问题的关键在于缺乏闭环验证机制——企业优化提示词、调整流程后，往往无法量化改进效果，导致优化沦为“盲人摸象”。
作为阿里数据中台团队的“进化体”，瓴羊选择了一条差异化路径：从数据维度切入企业AI建设。朋新宇指出，全球公开数据训练出的大模型，在理解企业核心业务时存在天然短板。企业数据中约10%的结构化私密数据，包含着退货规则、审批流程等关键业务逻辑，这些数据的质量直接决定AI能否真正“读懂”企业需求。
以电商退货场景为例，不同企业对于“7天无理由”的界定、质检标准、退款权限等规则差异显著。瓴羊AgentOne的解决方案，正是通过构建数据闭环，让企业数据从“服务报表”转向“服务AI”。其推出的“电商AI训练场”基于聚石塔升级，形成三层架构：底层提供通用与行业大模型选择，中层支持企业专属模型训练，上层实现Agent快速搭建。这种设计背后，是阿里生态赋予的独特优势——TMIC的趋势数据让Agent理解流行趋势，聚石塔的安全环境确保敏感数据训练无忧。
在产品设计层面，AgentOne赋予企业“管理员工”般的自主权。企业既可从“Agent广场”直接选用现成方案，也可基于自身数据训练定制化Agent。这种灵活性在营销场景中体现得尤为突出：由五大子Agent组成的营销解决方案，覆盖从灵感创意到媒介投放的全链路。天攻智投的策略规划Agent，能根据品牌需求自动生成投放方案，实现人群洞察与执行的无缝衔接。
在分析场景中，智能小Q的推出解决了业务人员的“数据焦虑”。问数Agent支持自然语言查询，解读Agent能从海量报表中定位关键信息，报告Agent则能在20分钟内生成完整分析。运营场景的Agent则扮演着“数字员工”的角色，24小时监控直播数据、洞察用户体验，实现流程的自动化预警。
这种技术路径的选择，折射出AI行业的一个深层矛盾：尽管Sam Altman宣称“知晓构建AGI的路径”，但企业级AI的自主程度边界仍无定论。瓴羊的应对策略是：在模型选择上追求“适配优先”，在数据建设上聚焦10%的核心业务数据，在评测体系上构建量化闭环，在产品设计上赋予企业自主决策权。这种务实态度，或许正是破解企业级AI落地难题的关键。
