随着大模型技术的快速迭代，AI Agent已成为企业数智化转型的核心探索方向，越来越多企业开始尝试将其落地到实际业务场景中。但从技术探索到规模化落地，AI Agent仍面临诸多挑战，如何找准切入点、规避风险、实现业务价值，成为企业普遍关注的核心问题。
近期，观远数据「AI+BI观察家」栏目邀请到观远数据联合创始人兼CTO张进，围绕AI Agent落地差异、可信度保障、落地挑战及企业起步建议等核心话题，结合观远数据的实战经验，分享了极具参考价值的见解，为正在探索AI Agent落地的企业提供了清晰的实践指引。
01
核心差异：
技术原理与服务逻辑的双重升级
在AI技术迭代过程中，过去依靠机器学习、深度学习落地的预测类AI项目，与当下的大模型语言生成类项目，其落地方式存在本质区别。张进指出，这种差异的核心的根源，在于技术原理与服务逻辑的双重升级，具体体现在两个关键层面。
其一，技术链路的闭环逻辑不同。过去AI项目的核心是“预测”，本质上只是决策的前置环节——AI完成预测后，仍需依赖业务人员的判断，才能推进后续决策与执行，无法实现全链路贯通。而当下AI Agent项目的核心目标，是打通“数据-逻辑-决策-执行”的完整链路，打破传统AI的“预测局限”，实现从预测到决策、执行的全流程闭环，无需人工全程介入。
其二，服务对象与核心逻辑不同。过去的AI本质上是“服务于人”，AI输出结果后，需由人进行解读、判断，再开展后续行动，人是整个链路的核心枢纽。而当下AI Agent的本质是“AI Native”，其核心逻辑是尽可能减少人工干预，甚至仅需人工在关键环节进行串联，让数据、逻辑、决策形成的完整链条，能够由大模型端到端驱动，实现“AI自主完成任务”的核心目标。
值得注意的是，这种差异也决定了AI Agent项目的落地核心——必须真正服务于业务，让业务人员能够直接使用，而非通过IT部门间接服务业务。张进强调，AI Agent项目的落地，不能停留在“技术展示”层面，而要成为业务人员可直接上手的工具，这是其与过去AI项目落地的核心区别，也是其实现业务价值的前提。
02
可信度保障：
接受迭代容错，用技术设计规避幻觉风险
减少人工干预的核心前提，是保障AI Agent输出结果的可信度。但大模型的底层特性决定了“幻觉”难以完全避免——张进坦言，只要大模型的Transformer架构不变，幻觉问题就会长期存在。因此，AI Agent落地的关键，不是“杜绝幻觉”，而是“有效控制幻觉”，这需要企业树立正确的认知，同时通过科学的技术设计规避风险。
首先，要摒弃“零容错”的认知误区。张进表示，人在长期实践中，也是通过无数次试错形成最佳实践，从而降低犯错概率，企业不能对AI Agent提出“零错误”的苛刻要求。AI Agent也需要迭代演进，在实践中积累经验、减少错误，这是其实现持续优化的必然过程。
其次，通过技术设计降低幻觉概率。张进结合观远数据的落地经验，分享了两个核心方法：一是为AI Agent增加“记忆能力”，让其能够记住过往犯过的错误，在后续任务中主动规避，实现自我迭代优化；二是增加工具调用与API委托能力，将计算、数据查询等易出错的环节，委托给专业工具或其他软件，通过API调用的方式获取精准结果，减少大模型自主生成带来的幻觉风险。
简言之，AI Agent的可信度保障，是“认知+技术”的双重作用——接受其迭代容错的特性，同时通过记忆设计、工具调用等方式，将幻觉风险控制在可接受范围，才能实现“减少人工干预”与“保障结果可信”的平衡。
03
落地挑战：
三大核心难题，用业务思维破解实践困境
结合2026年相关行业报告及观远数据的实战经验，AI Agent落地普遍面临三大核心挑战：数据质量、系统集成、员工抵触。张进坦言，观远数据在AI Agent落地过程中，也或多或少遇到过这些问题，而破解这些困境的核心，始终围绕“业务需求”展开。
第一个挑战是数据质量的容错问题。企业往往会陷入“数据必须100%干净”的误区，但张进指出，这在实际业务中永远难以现实。AI Agent落地的关键，不是“追求绝对干净的数据”，而是让AI Agent具备“自动容错能力”——在数据存在轻微瑕疵的情况下，仍能基于已有信息做出合理判断，避免因数据微小偏差导致整个任务停滞。
第二个挑战是结构化与非结构化数据的融合使用。传统BI项目依赖的多是结构化数据，通过数据库等方式实现高效管理，但企业中大量的决策依据、决策结果，其实都存储在非结构化数据中（如文档、沟通记录等），且这些非结构化数据的可信度往往高于结构化报表。因此，AI Agent落地的核心难题之一，就是如何将非结构化数据与结构化数据有效结合，让两类数据都能为AI决策提供支撑。
第三个挑战是员工抵触情绪。张进认为，员工抵触的核心原因，是AI Agent被误解为“替代人工”，或是使用AI Agent会增加工作负担。破解这一困境的关键，是选对落地场景——AI Agent的落地场景，必须是“帮人而非添乱”。就像AI编码工具受到研发人员的欢迎一样，只要AI Agent能够真正减轻员工的重复劳动，让员工下班更早、工作成果更易获得认可，员工自然会主动接受，而非抵触。
张进特别强调，避免员工抵触的核心，是不要让AI Agent成为“额外负担”。如果使用AI Agent需要遵循复杂的SOP规范、背诵大量内容，甚至需要通过考试才能使用，业务人员必然会产生抵触情绪。反之，让AI Agent贴合员工的工作习惯，成为减轻负担的“帮手”，才能顺利推进落地。
04
落地建议：企业起步必看
三大核心维度筛选高价值场景
对于正在探索AI Agent落地的企业，张进结合自身接触的大量项目经验，给出了明确的起步建议——AI Agent落地的核心，是“场景优先”，企业应从“高频、一线、单角色”的高价值场景切入，同时聚焦业务成果、关注验证成本，才能快速实现价值闭环，为后续规模化落地奠定基础。具体可遵循三个核心维度：
第一，筛选高频、面向一线、单角色的场景。张进指出，高价值场景的三个核心关键词的是“高频、一线、单角色”。一线工作多以重复脑力劳动为主，有明确的SOP手册和专业培训，且员工流动性大、招聘频繁，说明这类工作的标准化程度高、门槛适中，适合AI Agent落地；同时，高频场景能让业务人员快速感受到AI Agent的价值，而单角色场景（即一个角色就能完成全流程任务），能避免多角色沟通带来的分歧，降低落地难度，便于快速推上线、见成效。反之，多角色协作的场景，因不同人有不同观点，落地挑战会大幅增加，不适合作为起步场景。
第二，聚焦业务成果，而非单纯追求效率。张进强调，AI Agent与传统工具、软件的核心区别，在于其价值导向是“业务成果（Outcome）”，而非“效率”。传统工具的核心是提升工作效率，但AI Agent的核心目标，是带动业务KPI的实际提升——比如节省成本、增加营收、提升客户量等。企业在选择起步场景时，必须明确：这个场景落地AI Agent后，能带来哪些可量化的业务成果？只有能直接关联业务价值的场景，才是值得投入的高价值场景。
很多业务老板会担心“AI提升效率后，员工无事可做”，张进给出的解决方案是：用具体的业务价值打消顾虑——不用强调“节省了多少时间”，而是明确告知“节省了多少成本、多赚了多少利润”，让业务老板看到AI Agent的核心价值，而非
单纯的“效率提升”。
第三，关注验证的非对称性，降低迭代成本。所谓“验证的非对称性”，即AI Agent的验证成本，必须远远小于其构建成本。如果构建AI Agent花费1小时，验证其结果却需要10小时，会严重拖缓迭代效率，这类场景不适合作为起步场景。张进以观远数据的排产Agent为例，排产过程复杂，需要考虑多种要素、生成多种方案，但验证起来非常简单——只要排产结果能让员工提前下班、提升产能，就是有价值的，这种“构建复杂、验证简单”的场景，是AI Agent落地的最佳选择。
05
未来展望：ToB领域AI Agent
将走向垂直化与数字孪生
谈及未来两年ToB领域AI Agent的落地趋势，张进给出了三个明确的判断，同时为企业提出了针对性建议。他认为，未来两年，ToB领域的AI Agent落地，将逐步从“探索期”走向“规模化落地期”，核心趋势集中在三个方面。
其一，垂直化将成为核心方向。张进表示，ToB领域的AI Agent，未来一定是“垂直化”而非“通用化”。不同行业、不同企业的业务场景差异巨大，通用型AI Agent难以满足企业的个性化业务需求，只有聚焦特定行业、特定场景的垂直型AI Agent，才能真正贴合业务需求，实现业务价值。
其二，一线Agent成熟后，管理型Agent将逐步落地。张进判断，未来两年，随着大量一线场景AI Agent的规模化落地、成熟完善，将为管理型Agent的落地奠定基础。当一线工作能够由AI Agent自主完成后，管理型Agent将应运而生，聚焦于任务统筹、进度监控、决策支持等管理场景，实现“一线执行+管理统筹”的全场景AI覆盖。
其三，企业经营运营的数字孪生将逐步成型。随着一线Agent、管理型Agent的逐步普及，各类AI Agent将形成协同效应，逐步构建起企业经营运营的数字孪生体系——通过AI Agent模拟企业的业务流程、决策逻辑、运营状态，为企业的战略决策、业务优化提供精准支撑，实现企业数智化转型的终极目标。
针对企业的应对策略，张进建议，当前企业最核心的任务，是开始思考“AI Native商业”的构建逻辑。未来，企业商业的底层驱动，将从“人驱动”转向“AI Agent驱动”，企业需要提前布局，明确AI与人工的协作边界、考核体系，才能在AI Agent的浪潮中抢占先机。
张进最后表示，观远数据作为AI+BI一站式智能分析平台与服务提供商，将持续深耕AI Agent领域，依托自身的技术积累与业务实践，打造贴合企业需求的业务Agent，助力中国乃至全球企业，通过AI Agent实现数智化转型，解锁全新的业务价值。
正如访谈中所言，AI Agent的落地，从来不是“技术优先”，而是“业务优先”。接受迭代容错、选对落地场景、聚焦业务价值，才能让AI Agent真正成为企业数智化转型的“核心帮手”，而非“技术摆设”。对于正在探索AI Agent落地的企业而言，遵循这一逻辑，才能避开坑、走对路，实现从“技术探索”到“价值落地”的跨越。
