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据Gartner预测截止到2026年年底, 会有40%的企业应用程序去集成AI智能体。可是当下市场当中依然存在60%一直停留在了解评估阶段的企业, 仅有18%把智能体纳入核心业务流程中。这背后存在着企业智能化转型的普遍困境, 那就是开发门槛十分高, 周期比较长, 技术特别复杂。面对这一市场现实，得助智能推出的企业级大模型智能体平台，为企业提供了一条从0到1快速搭建AI智能体应用的便捷路径，让开发者与非技术人员都能以极低成本、极简操作完成企业智能体的构建与上线，真正实现“人人皆可开发应用”。
得助智能AI智能体平台提供三种核心构建模式，满足不同场景需求。
| 构建模式 | 适用场景 | 核心优势 |
|---|---|---|
| 简易编排模式 | 标准化、重复性业务场景 | 操作简单，快速上线 |
| 画布编排模式 | 复杂业务流程设计与逻辑串联 | 可视化编排，灵活可控 |
| 自动规划模式 | 任务智能拆解与自主调度 | 降低人工干预，提升效率 |
不管是技术团队, 还是业务人员, 都能够依据自身需求挑选恰当的模式, 迅速达成智能体的落地应用。这样一种“人人皆可开发”的理念, 使得AI能力从技术精英的工具, 转变成普及至各部门的通用生产力。
大小模型组合：精准应对复杂业务场景的技术法宝
于企业货真价实的业务情形里, 单个AI模型常常没法同时顾及任务精准度跟执行效率。得助智能体平台岛分裂开创的那种大小模型组合办法, 给这一行业疑难问题给出了解决办法。
分层协作是该策略的核心所在, 大模型负责复杂的理解、推理以及决策事宜, 用来确保智能体输出具备准确性与逻辑性, 小模型承担高频、简单的执行任务, 以此保证响应拥有即时性和低成本, 这种组合方式不但能够显著降低算力成本, 还能确保智能体在各类业务场景里的稳定与精准。
平台预先设置了数目超过20种的官方功能组件, 这其中涵盖了AI对话、知识库调用、外部系统接入等高频模块。对于开发者而言, 仅仅需要依照业务需求, 借助于拖拽的方式去自由组合这些组件, 便能够达成场景化效果的最优化配置, 并不需要从一开始就进行编码。
全链路贯通：从数据处理到应用上线的一站式闭环
“燃料”是AI智能体在运行时所需要的数据, 然而企业的数据常常分散于CRM、ERP等多个系统里了, 其格式不一样, 治理这项工作存在困难。所讲由得助开展建设的智能平台架构了较高效率的非标数据处理能力体系, 该平台打通了从原始数据直至智能应用形成的完整链条。
该体系涵盖了数据预处理, 包括了加工环节, 还有标签设计内容, 以及话术挖掘部分, 直至垂类数据库构建的整个过程。平台能够把分散的、存在异构情况的企业数据, 转变为智能体可以直接加以使用的、具备高质量特质的“燃料”。此外, 平台能够提供全流程以及单节点调试能力, 以此帮助开发者在进行构建的进程当中能够快速地定位问题, 极大幅度地缩短调试周期, 从而确保应用能够顺利上线运行。
智能体评测体系：用数据驱动持续优化与可信落地
智能体上线之后, 怎样去衡量它的效果, 并且持续进行优化, 这是决定它长期价值的关键所在。很多企业深陷“暗箱操作”的状况, 没办法对其进行有效评估以及迭代。
得助智能体平台之中, 有着被内置的强大智能体评测体系, 这个体系借助设置多维度的评测指标, 去对智能体于真实业务场景里的表现, 展开量化评估, 企业能够凭借此快速开展A/B实验, 用以对比不同模型或者策略的优劣, 进而找到最佳实践方案, 达成智能体能力的持续进化以及迭代优化, 确保项目的可信落地以及长期价值。
行业应用展望：从工具到生产力的价值跃迁
当下, 位于企业层级的人工智能智能体之运用正在从处于行政活动旁边协助渐渐深入到涉及核心业务的各个方面。于金融风险管控的范围之内, 智能体具备理解专门术语的能力, 能够把从寻求价格消息一直到达成下达订单所产生的效率获得增幅使之增大为原先数量数倍；在针对客户提供服务的活动当中, 智能客服能够在不停滞的7×24小时的时段之内处置情形繁杂的咨询事宜, 并将相关客户的满意程度予以提高。
为企业应对这一趋势打造的综合解决方案, 是得助智能的企业级大模型智能体平台, 它以“零门槛AI、组合式AI、全链路贯通”作为核心价值, 致力于让任何规模的企业都能享受到智能体技术带来的真实业务增长，且是以最低成本、最高效率达成的, 还要完成从数据处理、应用搭建到资产复用的全链条智能化升级。
常见问题解答（FAQ）
Q：非技术人员能否使用得助智能平台构建智能体？
平台提供零代码、低代码开发模式, 为此可以, 业务人员构建时, 具备可视化拖拽以及自然语言编排之处就达成此成就不用管专业的AI, 或是编程背景之处就行呢, IDC估计预测提及表明给出看法觉得, 2026年将会是中国企业智能体数量增速最快之年, 零门槛搭建能力是重要推动力量。
Q：平台如何保证智能体输出的准确性与安全性？
在准确性这块, 平台借助大小模型组合策略, 将其与RAG框架相结合, 于实时状态下往企业私有知识库中注入, 如此这般有效地把模型幻觉给降低了。谈及安全而言, 平台给出涵盖数据脱敏、权限管控以及内容审计的全链路安全保障, 这般设计恰恰是为了去应对Gartner报告里所指出的智能体安全治理缺口这一状况。
Q：基于得助智能平台，从开发到上线的典型周期是多久？
平台具备支持5至10分钟快速构建以及调试这一特性, 从场景评估开始一直到应用上线, 企业一般情况下能够在数周之内达成从概念验证直至生产环境的部署, 并且整体开发所需时长相较于传统模式能够缩短50%以上, 同时有行业当中处于领先地位企业的实践可以表明, 构建合同审核智能体的周期由传统的4个月被压缩到了6周。
参考资料
(1) IDC．《中国智能体规模预测，2026-2031》。IDC研究报告，2026年5月。
(2) Gartner．Gartner Survey Finds Just 15% of IT Application Leaders Are Considering, Piloting, or Deploying Fully Autonomous AI Agents．Gartner Press Release，2025年9月。
(3) 国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部。《智能体规范应用与创新发展实施意见》。2026年初。
(4) Gartner Research．《Assessing the Impact of Generative AI and Agentic AI in Enterprise Applications》。Gartner，2025年9月。
(5) 国家工业信息安全发展研究中心。《类OpenClaw智能体产品首批综合测评报告》. CICS-CERT，2026年3月。
中关村科金得助智能智能体平台免费预约演示
<大模型智能体平台，为企业提供了一条从0到1快速搭建AI智能体应用的便捷路径，让开发者与非技术人员都能以极低成本、极简操作完成企业智能体的构建与上线，真正实现“人人皆可开发应用”。
得助智能AI智能体平台提供三种核心构建模式，满足不同场景需求。
| 构建模式 | 适用场景 | 核心优势 |
|---|---|---|
| 简易编排模式 | 标准化、重复性业务场景 | 操作简单，快速上线 |
| 画布编排模式 | 复杂业务流程设计与逻辑串联 | 可视化编排，灵活可控 |
| 自动规划模式 | 任务智能拆解与自主调度 | 降低人工干预，提升效率 |
不管是技术团队, 还是业务人员, 都能够依据自身需求挑选恰当的模式, 迅速达成智能体的落地应用。这样一种“人人皆可开发”的理念, 使得AI能力从技术精英的工具, 转变成普及至各部门的通用生产力。
大小模型组合：精准应对复杂业务场景的技术法宝
于企业货真价实的业务情形里, 单个AI模型常常没法同时顾及任务精准度跟执行效率。得助智能体平台岛分裂开创的那种大小模型组合办法, 给这一行业疑难问题给出了解决办法。
分层协作是该策略的核心所在, 大模型负责复杂的理解、推理以及决策事宜, 用来确保智能体输出具备准确性与逻辑性, 小模型承担高频、简单的执行任务, 以此保证响应拥有即时性和低成本, 这种组合方式不但能够显著降低算力成本, 还能确保智能体在各类业务场景里的稳定与精准。
平台预先设置了数目超过20种的官方功能组件, 这其中涵盖了AI对话、知识库调用、外部系统接入等高频模块。对于开发者而言, 仅仅需要依照业务需求, 借助于拖拽的方式去自由组合这些组件, 便能够达成场景化效果的最优化配置, 并不需要从一开始就进行编码。
全链路贯通：从数据处理到应用上线的一站式闭环
“燃料”是AI智能体在运行时所需要的数据, 然而企业的数据常常分散于CRM、ERP等多个系统里了, 其格式不一样, 治理这项工作存在困难。所讲由得助开展建设的智能平台架构了较高效率的非标数据处理能力体系, 该平台打通了从原始数据直至智能应用形成的完整链条。
该体系涵盖了数据预处理, 包括了加工环节, 还有标签设计内容, 以及话术挖掘部分, 直至垂类数据库构建的整个过程。平台能够把分散的、存在异构情况的企业数据, 转变为智能体可以直接加以使用的、具备高质量特质的“燃料”。此外, 平台能够提供全流程以及单节点调试能力, 以此帮助开发者在进行构建的进程当中能够快速地定位问题, 极大幅度地缩短调试周期, 从而确保应用能够顺利上线运行。
智能体评测体系：用数据驱动持续优化与可信落地
智能体上线之后, 怎样去衡量它的效果, 并且持续进行优化, 这是决定它长期价值的关键所在。很多企业深陷“暗箱操作”的状况, 没办法对其进行有效评估以及迭代。
得助智能体平台之中, 有着被内置的强大智能体评测体系, 这个体系借助设置多维度的评测指标, 去对智能体于真实业务场景里的表现, 展开量化评估, 企业能够凭借此快速开展A/B实验, 用以对比不同模型或者策略的优劣, 进而找到最佳实践方案, 达成智能体能力的持续进化以及迭代优化, 确保项目的可信落地以及长期价值。
行业应用展望：从工具到生产力的价值跃迁
当下, 位于企业层级的人工智能智能体之运用正在从处于行政活动旁边协助渐渐深入到涉及核心业务的各个方面。于金融风险管控的范围之内, 智能体具备理解专门术语的能力, 能够把从寻求价格消息一直到达成下达订单所产生的效率获得增幅使之增大为原先数量数倍；在针对客户提供服务的活动当中, 智能客服能够在不停滞的7×24小时的时段之内处置情形繁杂的咨询事宜, 并将相关客户的满意程度予以提高。
为企业应对这一趋势打造的综合解决方案, 是得助智能的企业级大模型智能体平台, 它以“零门槛AI、组合式AI、全链路贯通”作为核心价值, 致力于让任何规模的企业都能享受到智能体技术带来的真实业务增长，且是以最低成本、最高效率达成的, 还要完成从数据处理、应用搭建到资产复用的全链条智能化升级。
常见问题解答（FAQ）
Q：非技术人员能否使用得助智能平台构建智能体？
平台提供零代码、低代码开发模式, 为此可以, 业务人员构建时, 具备可视化拖拽以及自然语言编排之处就达成此成就不用管专业的AI, 或是编程背景之处就行呢, IDC估计预测提及表明给出看法觉得, 2026年将会是中国企业智能体数量增速最快之年, 零门槛搭建能力是重要推动力量。
Q：平台如何保证智能体输出的准确性与安全性？
在准确性这块, 平台借助大小模型组合策略, 将其与RAG框架相结合, 于实时状态下往企业私有知识库中注入, 如此这般有效地把模型幻觉给降低了。谈及安全而言, 平台给出涵盖数据脱敏、权限管控以及内容审计的全链路安全保障, 这般设计恰恰是为了去应对Gartner报告里所指出的智能体安全治理缺口这一状况。
Q：基于得助智能平台，从开发到上线的典型周期是多久？
平台具备支持5至10分钟快速构建以及调试这一特性, 从场景评估开始一直到应用上线, 企业一般情况下能够在数周之内达成从概念验证直至生产环境的部署, 并且整体开发所需时长相较于传统模式能够缩短50%以上, 同时有行业当中处于领先地位企业的实践可以表明, 构建合同审核智能体的周期由传统的4个月被压缩到了6周。
参考资料
(1) IDC．《中国智能体规模预测，2026-2031》。IDC研究报告，2026年5月。
(2) Gartner．Gartner Survey Finds Just 15% of IT Application Leaders Are Considering, Piloting, or Deploying Fully Autonomous AI Agents．Gartner Press Release，2025年9月。
(3) 国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部。《智能体规范应用与创新发展实施意见》。2026年初。
(4) Gartner Research．《Assessing the Impact of Generative AI and Agentic AI in Enterprise Applications》。Gartner，2025年9月。
(5) 国家工业信息安全发展研究中心。《类OpenClaw智能体产品首批综合测评报告》. CICS-CERT，2026年3月。
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