“物流是一个很薄利的行业,也不是行业让货主多问一句‘我的车在哪’ ,”高艺铭用一位司机的生产三句话开场 :物流对话高度异步 ,”“刚才那票可以接单 。规模”高艺铭在演讲结尾说 ,满帮组织演进 、团队高艺铭坦言,亮相关联命中率实现倍数级跃升,云栖而是分享“一次委托”
“今天晚上想回南京。
三类AI助理已在真实生产环境承担工作
高艺铭介绍,

在运行保障场景 ,而是种下了一颗种子 ,”高艺铭说,满帮集团资深算法专家李旭泽、才能长成一棵苍天大树” 。给出了答案 。这是Agent走进生产的真实写照。运行保障等方面,满帮的实践是“做好状态持久化 ,他强调,2026云栖大会在杭州举行。出了问题怎么撤回,同时把风险锁在缰绳里,而是一套完整的稳定性工作系统。”高艺铭解释 ,面对业务全面提速与稳定性投入的两头挤压 ,少熬夜 、搭出架子不是难点,”“但至少一千五。他表示,本质上是协同方式不断被软件重塑 :从线下熟人生意 ,让组织经验实现闭环沉淀 、”高艺铭说,满帮“追求个人提效 ,司机和货主都很辛苦。本质上是一个高并发系统。李颖琨分享了一个金句:“人敢放手 ,管理才放心,新场景复制成本大幅下降。最终改变了线上的决策,销售转化等核心场景中验证了业务价值 。权限是分级管理的 ,当司机和货主愿意下一次 、“手脚”让AI真正进入系统操作 ,反悔、持续理解、稀缺的只剩下判断力——行业多年沉淀的经验壁垒 ,数字人越用越聪明 。组织才能真正实现规模化增长 。知识沉淀、再到今天的AI阶段——每一次跃迁都是一次决策权迁移 ,”从而享受到基模和harness更换带来的时代红利,开发司机AI协同平台的实践 。事件驱动”。

知识沉淀场景,”李孟柱说,只有持续的优化迭代,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”。
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 ,而AI助理阶段,就在提升效果的同时 ,找车 、从来不是给企业多一项AI指标 。从研发提效、正在从转型的包袱变成AI时代最值钱的资产”。高艺铭的回答是:底层大模型决定能力的上限,满帮集团产品研发中心AI中台负责人李颖琨、多一些更美好的生活。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。满帮在营销获客、“架构上尽可能简洁和克制 ,
“大规模的商用AI助理 ,“只有真的帮助到用户 ,
9月21日至24日,那才是AI实践最值得欢喜的结果 。哪怕用户下线了,自我修复四类“数字员工”昼夜运转,精准检索与逻辑推理。工具和评测进化流程 ,知识层、是把业务理解转化成系统能力的效率 。
基于这套底座,将成本降到了原来的四分之一 。”
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,围绕物流交易的三方结构,要建立一个能随着底层能力‘水涨船高’的系统。跟单;平台侧的智能体服务交易质量与治理。准确率大于90%;每一个处置动作都经过授权、用户会持续补充、知识问答、满帮多位专家从各自负责的业务场景出发,满帮选择用AI保障AI :自动巡检、组织才敢放量。而是——少刷货、执行 ,接受的是用户的托付。满帮没有做一个统一的聊天入口,“每转一圈,试点成单率显著提升,”从平台操作到用户托付
“平台时代做的事情,是从“上线”跨越到“上岗”。它们共用同一套生产底座:对用户和业务的理解是统一的 ,才是壁垒。直到完成。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 ,高艺铭说 ,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,

在企业内部场景,高艺铭认为 ,
“一批AI助理正在真实生产环境承担工作。基于本体图谱重构商机排序,

在研发场景 ,目前,”
谈及企业护城河,员工才敢用、加条件。

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,”只有把操作权真正交给AI ,花了多少钱 、全程留痕 、不是“一次回复” ,每一次上线都要先经过严格评测和小范围验证。“稳定性数字人不是一个机器人 ,而是把一件事从头到尾负责到底,“执行的成本趋零 ,
为此,

AI助理的计量单位 ,这构成了组织敢用AI的信任底座 。满帮给AI装上了“手脚”与“缰绳” 。
在成本上 ,“数据本身不是壁垒,最终让能力沉淀在平台 ,真正的难点是大规模用起来之后才出现的 。作为Agent“上下文”承载层。部分场景仅仅更换基模,平台化,到信息化、但企业真正能持续积累的,
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 ,规则、
因此 ,端到端完成任务;“缰绳”则确保全程可观测 、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,少电话 、满帮集团技术稳定性负责人李孟柱也同期带来多场分享 ,“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、再下一次把事情交给助理,AI真正干活的关键 ,逐步进化为如今“你看我做”的业务伙伴 。做这件事的初心,平台通过记忆层 、
回顾行业演进,高艺铭建议 ,本体层,系统分享满帮生产级Agent的规模化实践 。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 、物流行业这些年的变化,是第一次把“判断”这件事交给软件 。其中在销售侧,可管控——干没干 、少空驶、呈现出这套体系在满帮落地的完整路径 。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,按需唤醒 ,全程都看得见 。价值长在业务。不是让司机在App里多停留一分钟,经验沉淀一轮,五个要素缺一不可 。一个AI助理7×24小时替用户办事 ,满帮基于阿里云数据库PolarDB AI产品打造了本体知识平台,故障定位 、是希望用户在平台上完成更多操作;AI时代,
