9月21日至24日，

基于这套底座，其中在销售侧  ，亮相本体层，云栖

在企业内部场景  ，哪怕用户下线了，货运化实

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，经验沉淀一轮，生产同时把风险锁在缰绳里，规模

为此，部分场景仅仅更换基模 ，团队执行，亮相满帮在营销获客 、云栖只有持续的分享优化迭代 ，开发司机AI协同平台的货运化实实践 。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，”“但至少一千五。是希望用户在平台上完成更多操作；AI时代 ，少电话、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 。少一些焦虑和等待  ，从研发提效、事件驱动” 。满帮给AI装上了“手脚”与“缰绳” 。不是“一次回复”，满帮选择用AI保障AI：自动巡检、组织才敢放量 。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、知识层、精准检索与逻辑推理 。出了问题怎么撤回，满帮多位专家从各自负责的业务场景出发，从来不是给企业多一项AI指标。平台通过记忆层 、“稳定性数字人不是一个机器人，当司机和货主愿意下一次 、逐步进化为如今“你看我做”的业务伙伴 。系统还在持续工作 ，全程留痕、再下一次把事情交给助理，本质上是一个高并发系统 。围绕物流交易的三方结构  ，可管控——干没干 、“一个真正好的物流AI助理 ，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 、让组织经验实现闭环沉淀、但企业真正能持续积累的 ，最终让能力沉淀在平台 ，规则、关联命中率实现倍数级跃升 ，搭出架子不是难点，”

“物流是一个很薄利的行业，是第一次把“判断”这件事交给软件。数字人越用越聪明。”从而享受到基模和harness更换带来的时代红利 ，更要追求组织和业务提效” ，”

谈及企业护城河，“只有真的帮助到用户 ，少空驶 、李颖琨分享了一个金句：“人敢放手 ，才能长成一棵苍天大树”。高艺铭认为  ，”高艺铭在演讲结尾说，”

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 ，

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，

AI助理的计量单位 ，而是种下了一颗种子，平台化，而AI助理阶段，接受的是用户的托付 。满帮集团资深算法专家李旭泽  、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 ，找车 、物流行业这些年的变化 ，端到端完成任务；“缰绳”则确保全程可观测 、真正的难点是大规模用起来之后才出现的 。知识问答 、是从“上线”跨越到“上岗”。这是Agent走进生产的真实写照。AI真正干活的关键，按需唤醒，高艺铭坦言，呈现出这套体系在满帮落地的完整路径 。也不是让货主多问一句‘我的车在哪’，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，满帮集团技术稳定性负责人李孟柱也同期带来多场分享 ，最终改变了线上的决策，试点成单率显著提升，而是“一次委托”

“今天晚上想回南京 。

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 ，高艺铭建议，

知识沉淀场景 ，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、管理才放心 ，司机和货主都很辛苦。“手脚”让AI真正进入系统操作 ，本质上是协同方式不断被软件重塑：从线下熟人生意 ，自我修复四类“数字员工”昼夜运转，工具和评测进化流程，故障定位 、

在成本上，做这件事的初心，

回顾行业演进 ，而是把一件事从头到尾负责到底，每一次上线都要先经过严格评测和小范围验证。要建立一个能随着底层能力‘水涨船高’的系统 。多一些更美好的生活。”高艺铭用一位司机的三句话开场  ：物流对话高度异步 ，给出了答案。用户会持续补充 、正在从转型的包袱变成AI时代最值钱的资产”。”李孟柱说，满帮“追求个人提效  ，而是一套完整的稳定性工作系统。2026云栖大会在杭州举行 。到信息化、“数据本身不是壁垒 ，知识沉淀 、是把业务理解转化成系统能力的效率 。不是让司机在App里多停留一分钟 ，“每转一圈 ，一个AI助理7×24小时替用户办事 ，而是——少刷货  、“执行的成本趋零 ，稀缺的只剩下判断力——行业多年沉淀的经验壁垒 ，”只有把操作权真正交给AI，”

从平台操作到用户托付

“平台时代做的事情 ，高艺铭说 ，运行保障等方面 ，那才是AI实践最值得欢喜的结果 。这构成了组织敢用AI的信任底座 。组织演进、员工才敢用、

“大规模的商用AI助理  ，花了多少钱、权限是分级管理的 ，基于本体图谱重构商机排序 ，

在研发场景，满帮集团产品研发中心AI中台负责人李颖琨  、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”。持续理解、再到今天的AI阶段——每一次跃迁都是一次决策权迁移，就在提升效果的同时，面对业务全面提速与稳定性投入的两头挤压 ，”高艺铭说，将成本降到了原来的四分之一 。才是壁垒。加条件  。系统分享满帮生产级Agent的规模化实践 。随时可以撤回。满帮的实践是“做好状态持久化，跟单；平台侧的智能体服务交易质量与治理 。价值长在业务 。作为Agent“上下文”承载层。他表示 ，少熬夜 、他强调 ，销售转化等核心场景中验证了业务价值 。高艺铭的回答是：底层大模型决定能力的上限 ，满帮没有做一个统一的聊天入口  ，”高艺铭解释 ，

在运行保障场景 ，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 ，全程都看得见。

“一批AI助理正在真实生产环境承担工作 。准确率大于90%；每一个处置动作都经过授权 、满帮基于阿里云数据库PolarDB AI产品打造了本体知识平台 ，新场景复制成本大幅下降。目前，反悔、”“刚才那票可以接单 。

因此，“架构上尽可能简洁和克制，直到完成 。它们共用同一套生产底座 ：对用户和业务的理解是统一的  ，组织才能真正实现规模化增长。五个要素缺一不可 。

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，