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AI在消费侧正大显身手，但其更大的价值则聚焦于企业侧。目前多家大企业正在“摩拳擦掌”布局企业级AI，引入AI已然成为发展战略之一。然而，制造企业具备场景复杂等特征，当老板向CIO提出：企业如何不在AI浪潮下错失良机，赶紧落地能带来真切效益的垂类AI Agent？您又当如何应对？
鼎捷数智作为深耕企业级数智化转型的领军者 现在来教制造业构建属于自己的AI Agent 赶紧收下这份企业级落地攻略吧↓↓ 明确目标：专攻“高价值的”AI赋能场景 艾瑞咨询调研显示，制造业期望AI赋能的地方颇多，基本覆盖了研-产-供-销-服等所有环节。但企业不可能一手全抓，于是在开始开发之前，定义您期望AI Agent帮您做什么至关重要。 在此阶段，企业需系统梳理业务场景，盘点自身数据资产、评估AI价值潜力，建立多维度的ROI测算，构建价值量化模型；再基于自身战略规划，分阶段部署场景化的AI Agent，以实现精准赋能。 设计框架：逐步开发制造业的AI智能体 垂直领域Agent的技术架构设计需要充分考虑业务特性和性能要求，典型的分层架构包括感知层、推理层、执行层和反馈学习层四个核心部分。 感知层：采集多模态数据和处置分析 在制造业的感知层，获取生产设备的运行数据极为重要。比如其可以用以监控生产状态以方便智能调度、实时了解设备运行状态进行预测性维修和故障诊断。 现在安装【鼎捷设备云】即可通过将设备联网，实现了对设备的统一管控，提升设备利用率、避免非正常状态下的停机和闲置，从而实现效益的改善 推理层：数据驱动，沉淀知识库以助力决策 制造企业可沉淀并复用的知识库类型很多。鼎捷以“垂直场景知识库+数据驱动模型+多模态AI助手”为技术底座，助力企业构建数据驱动的智能化决策体系。 在企业的产品研发部门，资深工程师可将标准产品改型设计经验、标准等上传至已接入DeepSeek的【鼎捷PLM】的知识库，后续用户在后续使用时即可以自然语言交互，精准获取所需知识，驱动产品创新、跨部门协同，有效缩短了产品的研发周期； 在售后服务部门，企业仅需将产品手册、售后服务技术规范、管理调试记录等资料上传至【鼎捷装备制造云】的知识库，客户无需咨询专家也可通过“AI客服”了解到产品使用方法、后续调试技巧等等，大大节省了传统制造企业的售后服务成本，提升了客户体验与忠诚度。 在企业的采购及销售部门，将历史销售数据、库存及在制信息等上传至【鼎捷零部件云】的知识库，“AI补货指挥官”即可通过预测模型精准预测月度和日度的需求预测，在与供应链系统深度协同下，制定补货计划与供应安排，优化库存策略，为大型制造企业提供了AI赋能供应链管理的创新样本。 执行层&反馈学习层：“数智员工”上岗， 执行决策，还能越用越聪明 基于知识库的丰富储备，企业犹如获得了一位经验丰富的咨询专家。而在执行层中，该专家也可成为企业的虚拟“数智员工”，从企业需求出发，担任不同岗位的各种角色，调用不同系统数据，不仅赋能决策，更将决策推进下去。 以装备制造行业为例，鼎捷就在报价、采购、生产、管理等各个执行环节中融入了“数智员工”，为企业带来实实在在的新质生产力。同时在使用中根据实践数据训练优化模型，使整体越用越聪明。 “聚天下之智”，让多智能体高效协同 与传统单一智能系统相比，制造业的多智能体协作模式可调用不同工具或智能体协同工作，将复杂任务被动分解为子任务，并分配给专业智能体，实现任务间的无缝衔接。一旦发生资源冲突时，还会根据协商机制自动寻求解决方案，确保每个智能体都在最合适的时机执行最合适的任务，最大限度提升整体的资源利用率。
如图所示，目前鼎捷已累计研发了超过40个智能体，分布于研发-销售到决策-客服等企业供应链的各大场景之中。
而鼎捷雅典娜IndepthAI平台就像一位大家长一样，灵活调度着应用层的各项AI智能体，将接收到的任务分解并分派给最适合的一名或多名数智员工进行思考、决策和执行，不仅促进了数智员工能与真实世界的员工密切协作，这种由平台自动调度的业务执行方式，也构建了“智管智”的企业管理模式，带领企业走向数智原生，实现“数”“实”融合发展，赋能制造业的数智化转型。
从数据处理、知识调用到决策协同，在企业级智能体从简单到复杂的进化之路上，鼎捷始终陪伴客户前行——基于43年深耕行业数字化转型的实践经验，运用数据和智能技术创新生产力，提供客户切实所需，可便捷调用、高效协同的工具与多智能体，推动“AI+工业”的深度融合。
