AI时代，同样需要把权力交给伙伴和生态，让每一家企业、每一位伙伴，都能成为自己场景的主权者。

　　Manus的走红毫无疑问推动了人们对AI Agent的认知，尽管外界对Manus也有不少争议，但这个号称是首个通用Agent，有着多个大模型协同和自主执行的能力，让人眼前一亮。

　　而在此之前，深圳福田首批70名“AI公务员”正式上岗曾引发过一轮热搜。它除了有DeepSeek通用能力外，还结合各部门各单位实际业务流程量身定制个性化智能体，首批满足240个业务场景使用。

　　如今，各行业都不再纠结于是否要去训练大模型，Agent成了当下AI落地的最主流方式。而与企业流程和知识最紧密的协同运营管理领域，被认为是最快见到成效的场景。不过在众多企业管理厂商里，到底应该以什么姿态去迎接Agent时代，成了一个值得思考的线

　　从年初的DeepSeek王炸，到后面一大批厂商推出大模型一体机，再到最近一段时间阿里、百度等一众厂商疯狂推出性能更强的基础大模型，并且将其开源免费，AI掀起的行业震荡在过去几个月就没有消停过。

　　而企业客户对大模型的认知也在加深。以前大家对大模型的幻觉有很多的忌惮，尤其是企业应用对信息的准确性要求高，没法像C端应用可以先玩起来。但DeepSeek R1推出后给市场带来了足够多的震撼，虽然幻觉依然存在，但其展现出的结构化思维能力和低成本部署优势，得到了海内外的认可。

　　致远互联最近接待了不少央国企和政府客户，交流过程中，能清楚感受到客户就是坚定要用AI来提升效率。AI已经成为客户最紧迫的刚需。

　　比如一家研究所有很多新质生产力的科研项目，这些项目在立项管理时需要判断，项目是否符合政策，是否符合现在产业发展的需求。过去都是靠人来收集、整理和判断，现在变成了AI来归纳总结，通过对标不同的案例，快速形成决策。包括这些科研成果是否有创新性，要做知识库检索和专利检索，过去也是靠人去查文献，现在变成了通过AI去实现。

　　在ChatGPT火起来之初，有客户就提出想在企业内部用上大模型，但费用非常有限。当时没法去帮客户直接训练一个垂直领域的大模型，只能以API的方式去调用外界大模型的服务，因为数据安全问题总是挥之不去，这让用户非常纠结。

　　当未来的方向变得清晰可见时，如何将Agent在场景中快速落地应用就成了业内最关心的事。

　　领域模型，包括组织、权限、流程、任务、决策模型等。第二层是提供CoMiBuilder智能体定制的平台

　　比如致远跟法大大合作，定制了合同的全生命周期Agent，把以前的小模型变成大模型，提供Agent的能力。致远互联宣布了AI时代新的“蜂巢计划”，目标是汇聚300+家「AI+信创」生态联盟伙伴，开拓100+家AI技术共创共享伙伴，创新孵化10+个智能场景及解决方案。

　　，既包括自研的Agents，也有客户定制的以及第三方接入的Agents。目前，CoMi自研推出的Agents包括企业智能问数、协同工作助理、企业知识问答、组织效能专家、合同风险助理、公文拟审助理、应用开发助理、IT安全助理等十余款垂直场景智能体，它们的特点是相对基础且通用，而更多长尾和特定行业的需求则交给伙伴和客户来基于CoMi Builder构建。

　　CoMi可以架在致远COP V5/V8及协同运营领域模型上，可以架在其他的产品上，也可以独立运行、多个智能体构成人智协同的新模式。

　　“致远互联战略最重要的是AI战略，AI战略最重要的是Agent战略，在Agent上最重要的着力产品就是CoMi。”

　　现在变成了智能问数Agent，只需要跟CoMi说一句话：“今年的合同情况如何？有没有风险？”

　　写周报是很多员工非常苦恼的事。以前写周报先要找到过去一周的各种工作记录、会议纪要和待办事项，整理成一个报告，再把它填写到周报表单的协同里，再发起流程，耗时耗力。

　　当企业管理软件变为AI驱动时，管理软件厂商应该在其中扮演何种角色？这种分歧从传统软件时代一直延续到了Agent时代。

　　把构建Agent的“主权”归于伙伴和客户，通过AgentBuilder定制能力，提供“AI能力插座”，让每一位伙伴和客户都能成为自己场景和能力的“主权者”，而致远互联则扮演着AI时代的协同运营智能底座和生态放大器的角色

　　事实上，厂商的能力有限，而客户的需求又复杂多样，不可能靠几个标准化的产品去满足海量长尾的需求。“产品中心化”的模式不仅会产生信息和数据孤岛，长久来看给企业数字化带来更大的隐患；也无法满足所有客户更深入的业务和管理需求。从行业来看，也会加剧行业内卷，都难以实现管理软件的更高溢价。“平台+生态PG电子模拟器 PG电子网站”会是企业管理软件的必经之路。

　　“在AI时代，致远互联的使命是让每一家企业、每一位伙伴，都能成为自己场景的主权PG电子模拟器 PG电子网站者。我们不定义答案，只提供造答案的能力。”

　　致远互联这条路上有过成功经验和大量的积累。伙伴和客户通过COP平台创建的应用包已经超过了4100个，而单一伙伴OEM累计结算超过1.2亿元，客户创造的应用超过120000个。

　　披着OA外衣的低代码平台公司、披着OA外衣的企业综合服务商和生态服务的实体”。虽然伙伴的这些收入最终只有很小一部分计入了致远互联的财报，营收数据看上去显得没那么耀眼，但生态共荣是一个更加健康的做法，也是更有利于行业发展的做法。而且，低代码平台可以更好地给Agent提供支撑，因为Agent背后还涉及到组织关联、功能调用等，需要跟企业实际的业务去做交互。当然，用Agent可以去更快捷地搭建低代码应用，比如表单、流程生成。

　　企业本质上是由无数流程构成的有机体，AI的土壤在于流程数字化，这正是致远互联二十余年积累的核心优势。”

　　比如第四范式做了很多金融行业的风控系统，这些系统需要跟其他的应用衔接，而这里就涉及到系统孤岛的打通、数据的整合以及流程的重新串通。这给双方的合作留下了很大的想象空间。

　　AI Agent无疑是一场对管理软件产业的大变革。大会上，徐石从“理念、技术、应用、商业、生态、能力”六大重PG电子 PG平台构分享了他的思考。

　　过去传统软件的流程是相对固化的，需要做参数化配置，但经常会出现没有定义到的情况，形成断点。而Agent的特点是通过强化学习，让其具备了自主规划、决策和执行能力，能更好地满足企业的应用需求。而且可以快速搭建，不用等IT部门来开发。

　　致远互联将过往在协同运营领域积累的经验和知识训练出了多个领域模型。大模型因为存在幻觉，致远互联很早就在尝试用一些企业的业务规则，对模型做精调，但效果一般。

　　致远互联的天然优势在于，过去为数以万计的企业搭建了流程，这些流程每天都在运行，在收集决策数据，这为AI运行提供了肥沃的土壤。而当Agent的形式出现之后，与协同运营在过往做的事情天然互补。

　　站在生态的角度。因为Agent还是基于数据来工作，而数据在不断更新，要持续性地做很多数据工程。伙伴可以参与到客户的数据治理和Agent的定制，能带来更多的商机和收入

　　“而且，现在客户对智能化有了更深的需求，未来伙伴要持续赚到钱，提供AI的产品和能力会是其中必不可少的一环。”蒋蜀革说。

　　从OA到AI-COP，在企业服务市场耕耘了23年的致远互联，已经形成了一套自有的方法论和企业管理理念。用徐石的话说，企业管理软件要以人为中心，其本质是如何去更好地为客户服务，提升组织的弹性和效率。无论是流程还是组织，归根结底是人在用，为人服务。