多Agent协同的数字化智能供应链体系

AI Agent对企业IT架构的适配性与突破性，未来有望替代部分流程刚性强、成本高、灵活性差的传统工具，成为企业组织运作核心平台。传统ERP软件以“流程驱动+结构化数据”为主，尽管在早期实现了业务的标准化与数字化，但其部署成本高、使用门槛高、响应速度慢等问题愈发突出，难以支撑企业应对高频迭代与复杂多变的业务需求。对比之下，AI Agent以任务目标为驱动，支持自然语言交互，实现“零学习成本”、“边用边学”、“实时微调”等能力，不仅极大提升系统智能化水平，更关键的在于其能够灵活响应约70%的非标任务场景，成为企业实现系统解耦、流程灵活、决策智能的关键路径。

从底层工作流来看，AI Agent首先会基于预设的业务目标或用户需求进行初始化以及步骤拆解，并创建一个任务列表，以及从内外部数据库和实时数据流等多渠道采集相关结构化/非结构化数据作为决策基础。然后，Agent将对数据进行处理分析，同