“在AI智能體時代，SaaS應用或ERP應用存在的概念將會全面崩塌，所有的業務邏輯都會轉移到這些AI智能體中。”微軟CEO納德拉

　　AIAgent（智能體）作為如今人工智能技術發展的最重要、最前沿的方向，其技術的先進性與可落地性已經被全球認可。扣子（coze）、騰訊元器、文心智能體、智譜清言，微軟Azure、Dify、Sierra等許多智能體開發平臺陸續推向市場，在幫助寫作、作圖作畫、直播視頻等C端應用場景以及撰寫報告、合同審核、簡歷審核、編寫代碼、智能客服等少部分B端場景已經取得了不俗的效果。

　　但對于企業的降本剛需、產業互聯互通甚至于產業資源網絡的構建來講，無論是以往的傳統信息化或數字化系統，還是針對C端和少部分B端場景的AI Agent智能體應用，都顯然還無法真正解決降本、互聯互通、跨行業實時交易、產業資源網絡構建等痛點。整個產業的智能化變革、企業的降本剛需，面臨著三層始終無法被突破的壁壘阻礙，亟待一個真正的產業級AI解決方案。

　　一. 橫亙在商業進化道路上的三層壁壘

　　產業級應用服務的發展歷經了ERP與SaaS時代，但技術進步始終伴隨著一個深層矛盾：系統服務的封閉和標準化，與真實商業世界的開放和多元復雜性之間的沖突。如今AI智能體時代到來，這個難解的矛盾是否迎來了“尤里卡時刻（Eureka Moment）”？

　　業務壁壘

　　在真實的商業世界里，單個企業往往需要許多個適用于采購管理、訂單處理、庫存管理、客戶維護、銷售發貨與財務結算等環節的各類ERP或SaaS系統，但系統間數據結構、接口標準與業務邏輯高度異構。甚至于一個企業，銷售用Saleforce，財務用Oracle，采購用SAP，單單在倉庫管理這一項交叉業務中的一個出庫表單，在Saleforcec叫銷售出庫單，在SAP叫倉庫出庫單，在Oracle就叫出庫單，這已經不僅是數據標準不統一的問題，是連對業務的定義標準都不統一了，而這樣的業務標準在這些系統里有幾萬項。如果不能解決異構系統問題，企業內部都不把管理字段標準定義清楚，那智能體更不知道一個企業的異構系統間的數據標準是什么、怎么定義，所以根本無法實現跨系統間的多智能體協同，更無法實現跨企業的多智能體協同。

　　所以，由于缺乏統一標準，不同系統間商品信息、價格規則、庫存狀態、物流信息、應收款項等關鍵數據難以自動同步，導致流程割裂、數據孤島嚴重，交易履約各環節常出現延遲、錯誤與脫節。讓企業看似邁入數字化轉型，實則是被困在了業務壁壘極深的固化“牢籠”之中。

　　企業壁壘

　　企業在交易過程中，交易雙方在賬號體系、權限設置、流程設計方面各自為政，系統間無法建立統一的身份認證、權限協同與流程共識機制，采購訂單無法自動匹配銷售訂單，庫存狀態無法實時回傳，發貨信息與對賬憑證脫節。跨企業協作高度依賴線下補錄、人工確認與手動對接，即使所有企業使用同一套系統，也存在賬號隔離的痛點，需在上下游每家企業中分別開設賬號，流程難以貫通。比如兩家公司都用SAP進行招投標。A公司招標向B公司投標的時候，需要給B公司開個子賬號，反之亦然。這時候，A、B兩公司看似都是在用SAP做采購，但其實是用的是兩套SAP系統互相開了子賬號。換句話說，這相當于是兩個公司在一個以SAP為核心的局域網內部進行賬號內交易。

　　行業壁壘

　　多數交易流程圍繞單一行業內部規則構建，不同產業在采購邏輯、庫存單位、發票結構、財務結算方式等方面存在本質差異，系統間缺乏統一接口協議與履約標準，難以支撐多產業主體間的聯動交易與實時協同。如1688，它能做到的是對ToB的生意進行不同的數量，不同的價格的展示，但是復雜的賬期利息、賒銷、動態變價、違約金等交易復雜的邏輯，包括多級所聯動它都做不了，其本質上還是偏類ToC的模式。即便是當下AI 智能體進來之后依然也是只能形成單行業的、單平臺的多智能體協同集群，而無法跨行業。面對多角色、多路徑、多任務的復雜交易需求，現有平臺架構與行業體系難以有效承接，產業資源流通效率被嚴重限制。

　　二. AI 智能體時代下國內外大廠的破局嘗試

　　AI智能體時代，字節、阿里等國內大廠的智能體平臺及其開發的智能體，主要是面向toC和簡單的小B端場景，類似內容創作、客服服務等，而Saleforce目前的策略，則是在現有業務之上疊加AI Agent，這二者本質上還是工具助手的邏輯。美國智能體獨角獸Sierra AI實現了對企業內部小部分業務的智能體替代，但這依舊是一種局限在單一業務內的單智能體編排，企業內業務壁壘仍然存在。

　　而有望破除掉業務壁壘的大廠方案，是微軟在Build 2025中明確提出的“開放的智能體網絡”（Open Agentic Web）的愿景，微軟期望通過在一個統一的平臺構建適配不同業務場景的智能體網絡，實現AI Agent跨業務場景自主運作。但企業們是天然需要相互交易的“社會性動物”，一個只存在于單一企業內而無法與外部互聯互通的智能體網絡仍有很強的局限性，為此，微軟提出希望將在2027年實現構造一個社會級智能體網絡的構想。而這一微軟對于未來的設想，其實已是現實。

　　三. 產業級Agentic AI多智能體協同，徹底打破企業內外部的三層壁壘

　　艾氪智能的產業級Agentic AI（代理型人工智能）是一種能夠自主感知環境、規劃任務并采取行動，以實現復雜目標的智能系統。其核心特征是自主性和代理性，通過Multi-Agent AI多智能體協同完成跨領域、跨企業、跨企業、跨行業的復雜任務。2024年，艾氪智能率先推出全球首個且目前唯一的跨業務、跨企業、跨行業的多智能體自主協同平臺。我們以“3+3技術體系”作為核心支撐路徑，通過獨創的產業操作系統 echOS 和產業級Agentic AI多智能體協同開發平臺宇宙島Unitrix，打破了企業與產業存在的三層壁壘數據壁壘，實現了“一號通行，萬物互聯”。這種樂高式革命的模塊化設計，使得企業可以像搭積木一樣快速搭建自己的 AI 智能體系統，大大縮短了開發周期，助力多智能體在產業環境中高效落地，構建了一個社會級的多智能體協同網絡。

　　以「產業資源+行業Know-how」形成的「數據+算法+架構」的獨特產業壁壘

　　對于企業這種無時無刻需要與外部產生交易的“社會性動物”，采銷主“生命線”業務是核心，可產業側交易是極其紛繁復雜的。在B2B產業側，對交易的實時性、復雜的上下游管理、結算方式、各類名目款項、圈層價格設置、商品SKU格式、跨企業多對多的業務對接所涉及的流程審批與授權等，都有極大的實際應用需求。而正如上文提到的業務、企業、行業三層壁壘，無論是過去的互聯網時代還是當下的AI時代，我們看不到已有的能夠支撐這種跨產業的、實時的多元復雜交易場景的產品與方案。而艾氪智能通過超600億GMV千行百業的真實產業交易積累，沉淀了出了集超多產業級工具、超多產業級數據、適配千行百業的復雜交易模型的ICB產業云腦技術（Industrial Cloud Brain），這是產業AI操作系統echOS的核心技術支撐，通過標準化、模塊化的方式重構產業智能化基礎設施?；贗CB產業云腦技術對于產業資源及行業Know-How的沉淀，艾氪智能形成了「數據+算法+架構」的獨特產業壁壘：

　　「數據：產業OS——產業數據和資源互聯大底座」-打破業務壁壘

　　構建面向產業流通側的數據與資源互聯大底座，通過統一接口、標準規范與協議體系，打通企業間在采購、訂單、庫存、銷售、物流、財務等關鍵環節中的數據壁壘。

　　「架構：AI型產業獨立站——構建千變萬化的商業模式」-打破企業壁壘

　　AI型產業獨立站為每一個企業構建了“既獨立又互聯”的智能協作空間。每家企業都可擁有自己的獨立站配置自身的業務邏輯、運營機制和商業模式，按需升級采購、訂單、庫存、客戶管理、財務等核心能力，實現高度契合自身資源結構與業務策略的自主運營。同時基于平臺統一的身份認證、權限協同與流程標準，與其他企業實現系統間的無縫銜接與數據互聯，支持訂單自動匹配、庫存實時回傳、發貨進度共享等高頻交易履約協同場景。

　　「模型：產業ICB——適配千行百業的復雜交易模型」-打破行業壁壘

　　ICB沉淀了多產業、多業態的交易模型體系，廣泛適配包括同業聯盟、異業協同、分銷體系、代理網絡、采銷一體等多種商業合作模式，能夠靈活映射復雜的交易關系與履約路徑。支持多主體、多場景下的動態角色協作，滿足采銷分離、代采代銷、聯合定價、多級分賬等交易機制的精準配置與任務拆解。ICB構建了高彈性的實時交易模型，兼容千行百業的價格邏輯與支付規則，如動態定價、渠道差異定價、信用賬期、分期付款等多樣化交易方式，確保各類企業在統一框架下實現高自由度的商業協同。

　　多智能體自主協同平臺

　　「獨有的去中心化多智能體自主協同網絡」

　　該平臺具備高度自主感知、協同推理與動態執行能力，不同于傳統流程驅動或單點智能系統，采用去中心化智能體架構，每個智能體如同“類人個體”，具備獨立理解上下文環境、判斷任務優先級、規劃執行路徑的能力，并可在無指令中心的條件下實現協作調度，適應多元、動態、復雜的產業場景。

　　在架構層面，基于谷歌A2A（Agent-to-Agent）協議之上自主優化，構建了獨有的AMA（Agent Mutual Awareness）智能體共識協議體系。AMA協議突破了傳統協作中的靜態接口依賴，使每個智能體能夠具備任務狀態感知、目標協商與執行自組織能力，從而實現跨企業、跨平臺、跨行業的多智能體分布式協同網絡，支持多角色參與、任務彈性分配與履約過程自動協調。

　　平臺已具備完整的感知—推理—決策—執行—反饋閉環機制，并內嵌任務編排引擎、數據語義引擎與異構系統適配層，能夠靈活嵌入采購、訂單、倉儲、銷售、物流、財務等各類產業核心系統中，推動從企業內部自動化向跨組織智能協同網絡化的根本性升級。

　　「獨有的三個層級RAG模式」

　　不同于通用場景中僅依賴“短期+長期記憶”的簡單RAG結構，我們從產業智能體的角色差異與任務顆粒度出發，構建了個人級、企業級、平臺級三層RAG體系，形成覆蓋個體感知、組織記憶、生態知識共享的完整知識反饋機制。

　　「獨有的6000+產業交易級MCP工具集群」

　　工具集群覆蓋采購、詢價、報價、比價、合同、訂單、庫存同步、物流跟蹤、銷售管理、財務對賬、等交易行為，具備高適配性和可組合性，可根據不同產業特征與企業系統靈活調用、動態配置。工具集群具備高度兼容性和場景適應性，能對接企業現有業務系統與平臺環境，支持多種數據格式、操作方式和流程規范。

　　從以上艾氪智能的布局技術布局不難看出，所謂ICB產業多元化交易模型，核心在于把所有的業務場景全部打碎重建，變成功能元再組成再依靠AI產業獨立站的技術，把每個企業變成既獨立又互聯的獨立個體，去掉賬號隔離，使得賬號平權。

　　另一方面，ICB云腦，把所有交易全部功能元化之后，再把這些功能元組合成既能夠在企業互通互聯，又能在企業外部互聯互通的AI應用與AI Agent，真正做到由智能體集群自主協同的，既跨業務，又跨企業與行業的實時交易能力，打破商業進化中的三層壁壘，并最終構建出一個社會級AI智能體產業集群網絡。

　　結語

　　艾氪智能的探索，不僅是技術的突破，更是商業文明的進化。當智能體在產業網絡中自由對話，當跨企業協同變得無縫高效，當商業決策超越人類認知極限，我們正在見證一個“智能商業生態”的誕生。

　　這不再是單個企業的效率提升，而是整個產業體系的重構——從“零和博弈”到“共生進化”，從“鏈式結構”到“網絡協同”，從“人工決策”到“AI智能協同”。正如互聯網改變了信息傳播方式，艾氪智能正在改變商業協作的本質。對于企業而言，這不是選擇題，而是生存題——要么主動融入智能商業生態，要么被時代的浪潮淘汰。

　　站在產業變革的十字路口，艾氪智能如同一位拓荒者，在荒蕪的技術原野上踏出了一條清晰的路徑。他們用技術證明：當AI突破企業邊界，當系統打破異構壁壘，當決策超越人類局限，商業的未來將不再受限于固化的流程和封閉的系統，而是在智能協同的無限可能中自由生長。

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