Replica Watches: 出席 AICon大会，解读企业级 AI Agent 平台落地经验

2025-08-29

出席 AICon大会，解读企业级 AI Agent 平台落地经验

2025年8月，全球人工智能领域盛会 —— AICon 全球人工智能开发与应用大会于深圳隆重召开。纷享销客技术总监王毅受邀出席，发表《纷享销客企业级 SaaS 服务 AI Agent 平台落地实践》主题演讲，从企业级 AI 落地思考、平台架构设计到实战挑战突破，全方位介绍了纷享销客 AI Agent 平台的构建经验与场景化落地能力，为企业级 AI 应用提供了可复用的实践范式。

<纷享销客技术总监王毅>

一、锚定企业级 AI 核心需求：差异化定位奠定技术方向

在 AI 技术加速渗透企业服务的当下，纷享销客率先明确：企业级 AI 与个人级 AI 存在本质差异，不能简单套用通用化解决方案。王毅在演讲中指出，企业 SaaS 领域需要的 AI 必须具备四大核心特征：

业务化：深度贴合CRM营销、销售、服务全场景，理解业务逻辑并实现作业闭环，而非提供通用化功能；

确定性：输出结果准确可控，拒绝"幻觉"与模糊表述，确保企业决策与业务执行有可靠依据；

平台化：支持"千企千面"的定制化需求，提供开放的编排能力，满足不同行业、不同规模企业的个性化诉求；

安全性：与 CRM 业务数据权限体系深度融合，支持数据零留存、敏感信息掩码处理及操作审计追溯，保障企业数据安全。

基于这一认知，纷享销客确立了 AI Agent 平台的核心建设思路：打造深度融合行业智慧、场景智慧、CRM 全域数据与安全可信能力的企业级 Agent 平台。不同于通用 AI 工具，该平台以"赋能型、可信赖、灵活定制、行业化"为支柱，将 AI 能力与 CRM 业务深度绑定 —— 如营销智能实现精准获客，销售智能挖掘客户价值，服务智能提升响应效率，真正做到"AI + CRM"赋能企业全链路提效增长。

二、三层架构设计：构建企业级 AI Agent 技术底座

演讲中，王毅详细拆解了纷享销客 AI Agent 平台的技术架构，其"基础设施层 - AI 平台层 - AI 应用层"的三层设计，既保障了技术稳定性，又具备极强的业务适配性：

AI 基础设施层：复用成熟能力，夯实底层支撑

该层复用纷享销客成熟的 PaaS 平台能力，整合向量数据库、全文搜索引擎等存储组件，以及元数据、对象、流程等核心模块。同时支持多类型 AI 模型接入，包括商用大语言模型、开源模型与企业私有模型，满足企业公有云、私有云等不同部署需求。

AI 平台层：整合核心能力，降低应用门槛

该层通过大语言模型与嵌入模型网关实现多模型统一调度，同时封装提示词模板、RAG 检索增强生成、智能代理等高阶能力。并提供六大"Agent 构建工具"，让业务团队无需编码即可快速构建场景化 AI Agent，大幅降低技术应用门槛。

AI 应用层：聚焦业务场景，实现价值落地

该层是 AI 能力与企业业务的"连接入口"，聚焦营销、销售、服务等核心场景，落地具体应用：如快消行业"AI 语音下单"；制造业"上下游业务协同"，还包括智能客服、智能获客、AI 商机推荐等应用，实现 AI 能力与业务场景的无缝嵌入。

值得关注是，纷享销客独创 Agent - Topic - Action 三层结构：将 AI 代理按"专业分工"拆分 —— Agent 作为总控中枢，Topic 定义业务场景的规则与目标，Action 调用场景下的具体功能。既解决了"工具冗余"问题，又实现场景能力的快速复用，让一个场景通过 Topic 进行闭环。各业务预置领域/行业 Topic，客户可直接适配使用，同时兼顾自定义诉求，大幅缩短 AI 应用的落地周期。