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# 2027年企业智能体AI落地：如何选择供应商

本文整理自 Duaer 文档站，围绕企业智能体AI（Agentic AI）的供应商选择，说明如何先选场景、再按场景评估供应商，并设计可控的试点。

## 为什么智能体AI的供应商选择比看上去更难

到2027年，大多数评估智能体AI平台的买家看到的都是同一种演示：智能体读取一个请求，调用几个工具，做出决策，并返回完整结果。演示之所以令人信服，是因为供应商控制了数据、工具和任务。而你的环境并不相同：你的ERP有大量自定义字段，审批链横跨三个部门，权限规则早在人们设想自主系统会操作它们之前就已经写好了。

真正的难点不在于找到能搭建智能体的供应商，而在于在签约之前弄清楚：这家供应商的智能体能否在你的系统内安全、稳定地反复运行；如果不能，将来你能否顺利离开。很多采购团队对比功能清单和价格档位，却在试点阶段发现，真正的成本其实是集成、访问控制和监控。本文的思路是：先确定使用场景，再以这个场景去评估供应商，而不是反过来。

## 先找到智能体真正适合的场景，并按价值和难度排序

在接触任何供应商之前，先列出公司里那些涉及多个步骤、多个系统、并且最后需要判断的工作流。智能体AI通常适合以下几类场景：

- 采购中的异常处理，例如采购订单、发票和收货记录不匹配，需要给出建议的解决方案。
- IT服务分诊，智能体对工单进行分类，调取账号和设备信息，简单请求直接解决，复杂请求则附带摘要转交人工。
- 财务结账支持，例如核对公司间往来余额，或为差异分析报告准备说明。
- 供应商入驻，收集文件、按政策核查，并跟进缺失材料。
- 维护或现场服务排程，智能体需要权衡备件库存、技师技能和客户优先级。

这些场景的共同点是：工作足够重复，值得自动化；但又足够多变，固定规则引擎很容易失效。如果一个工作流完全确定、没有变化，常规的工作流工具通常更便宜，也更容易审计。只有当每个案例的处理路径会随情况变化时，智能体AI才有存在的价值。

在列出五到八个候选场景之后，可以从两个维度为每个场景打分。价值维度看：每月涉及多少笔交易，目前每笔处理需要多长时间，错误或延迟会带来多大成本。难度维度看：智能体需要读写多少个系统，数据敏感程度如何，规则变化有多频繁，输出需要多少人工复核。

一个简单的做法是用共享表格，每个场景一行，每个因素打一到五分。高价值、中等难度的场景适合作为第一个试点。高价值、极高难度的场景，例如需要直接跨多个主体写入财务总账，通常属于第二阶段的项目，而不是起点。低价值、低难度的场景也许用更简单的工具自动化即可，很少值得为此购买一个平台。

这一排序对供应商选择很重要，因为它决定了需求本身。一家在文档密集型工作流上很强的供应商，可能在交易型工作流上表现一般。场景能告诉你该测试哪些能力，从而避免在第一年为用不到的广度付费。

## 以场景而非演示来评估供应商

与供应商接触时，请他们用你的样本数据，或脱敏后的数据，运行你选定的场景。追问智能体如何决定调用哪个工具，工具返回错误时如何恢复，以及置信度较低时会怎么做。精美的演示会掩盖这些行为，而场景测试会把它们暴露出来。

重点关注以下五个问题：

1. 集成深度。智能体能否在不借助定制中间件的情况下读写你的哪些系统？系统升级后，由谁维护这些连接器？
2. 权限模型。智能体是以自己的服务身份运行，以请求用户的权限运行，还是以宽泛的管理员角色运行？答案决定了你的审计轨迹和风险水平。
3. 可观测性。你能否看到每一步、每次工具调用和每个中间决策，并将它们导出到现有的日志或监控系统中？
4. 人在回路中的控制。你能否设置阈值，使超过一定金额或风险等级的操作必须经过审批？复核人员能否纠正智能体，并让纠正结果改善后续运行？
5. 可迁移性。如果你要离开，能否以可用的格式导出工作流定义、提示词、评估集和日志？智能体系统的锁定往往发生在编排逻辑中，而不是模型本身。

如果一家供应商能清楚回答这些问题，并以可比部署的经验做概括性说明，那通常比一个基准测试数字最亮眼的供应商更可靠。对于任何无法与你可复现的场景挂钩的性能数字，都应保持怀疑。

## 设计可以干净失败的试点

一个好的试点应范围狭窄、时间窗口固定，并且在签约前就约定好书面的成功标准。将其限定在一个场景、一个业务单元和一组系统之内。以当前运营数据确定基线，例如平均处理时长、错误率、升级率和每个完成案例的成本。

试点期间，需要跟踪无需人工修正即完成的任务比例、被升级处理的案例占比、工具错误次数，以及复核人员检查每项输出所花的时间。保留一个至少几十个真实案例的评估集，既覆盖典型情况，也包括困难案例，并且每当供应商更换模型或提示词时重新运行。很多试点在简单案例上表现良好，却在复杂的长尾情况中崩溃，因此评估集必须包含这些长尾案例。

同时，要提前决定什么样的结果会促使你停止。如果智能体在大多数案例上都需要大量人工修正，问题通常出在集成或流程设计上，而不是模型本身。与其在全公司推广时才发现，不如在范围受控的试点中尽早暴露。

如果你希望在这一阶段进一步了解服务和合作伙伴的选择框架，可以参考我们的指南：[2027年企业AI转型服务](https://doc.duaer.com/zh/guides/enterprise-ai-transformation-services-2027/)，其中更详细地介绍了选型标准；另外，[企业智能体AI应用场景](https://doc.duaer.com/zh/guides/enterprise-agentic-ai-use-cases/)一文则说明了在确定某个工作流之前，如何对候选流程进行排序。

## 留下一份让下次决策更容易的记录

试点结束后最常见的错误，是仅凭一个印象来判断它的成败。更好的做法是保留一份简单的决策记录，内容包括：测试的场景、基线数据、试点指标、失败案例、供应商对五个问题的回答，以及退出条款。有了这份记录，原本主观的争论就变成了可以反复比较的依据，无论你之后要增加第二个场景，还是重新谈判合同，都能直接使用。

这份记录也有助于内部沟通。财务部门可以看到每个案例的成本，IT部门可以看到权限模型，运营部门可以看到人工复核在哪些环节仍然有价值。当每个团队都能在同一份文件中看到自己关心的问题得到回应时，智能体AI的推广通常会更顺利。

## 本周可以做什么

从你的清单中选出一个交易量大、痛点清晰且可衡量的场景。即使只是粗略估计，也要写下它的基线数字，并列出智能体需要接触的三个系统。然后起草五个测试案例，其中两个典型、三个困难，并用相同的说明发给候选名单上的每家供应商。最后，将他们的回答与前面提到的五个问题逐一对照比较。

如果你希望在一个地方完成这类场景打分、供应商对比和试点跟踪，可以在 Duaer 中进行设置。前往 https://www.duaer.com 注册，即可用你自己的候选名单和评估表格试用这一流程。它不能替代你对哪家供应商适合自身系统的判断，但可以帮你把评分、测试案例和试点记录整理清楚，让决策更容易经得起推敲。

最适合的智能体AI供应商，是在你的第一个场景中表现出色、能够展示其工作过程，并且在效果不理想时允许你离开的那一家。先选场景，再让场景来决定供应商。

## 常见问题

### 哪些企业工作流适合用智能体AI来处理？

通常适合那些步骤多、涉及多个系统、并且最后需要判断的流程，例如采购异常处理、IT服务分诊、财务结账支持、供应商入驻和现场服务排程。如果流程完全确定、路径不随案例变化，常规的工作流工具往往更便宜，也更容易审计。

### 选择智能体AI供应商时，最应该追问什么？

建议重点追问五个方面：智能体能否在不借助定制中间件的情况下读写你的系统及其后续维护责任；智能体以哪种身份和权限运行；每一步调用和中间决策能否被观测并导出；能否设置人工审批阈值并让复核结果改善后续运行；以及如果离开，工作流定义、提示词、评估集和日志能否以可用格式导出。

### 智能体AI试点应如何设计，何时应该停止？

试点应限定在一个场景、一个业务单元和一组系统内，时间窗口固定，并在签约前约定书面成功标准和基线指标。评估集应包含典型和困难案例。如果智能体在大多数案例上都需要大量人工修正，通常说明问题出在集成或流程设计上，此时应及时停止或调整，而不是直接推进全公司推广。