過去一年，“Agent”成為供應鏈行業內的高頻熱詞科技。但真正將Agent從PPT、Demo落地到客戶倉庫、車隊、報關行等真實業務場景並穩定執行的企業，寥寥無幾。
洞隱科技將自身22年沉澱的行業Know-how、55+行業模組、90+業務場景，以及正在規模化服務客戶的46個專項AI Agent，重新做了一次梳理科技。
以下為ACE2026第十六屆供應鏈創新年度旗艦峰會上，洞隱CEO劉斌演講摘要，將為您一文講清我們到底怎麼理解Agent科技。
供應鏈執行科技，為什麼卡在這裡
在談Agent之前，先回歸問題本身科技。當下中國供應鏈的執行層，正在被四件事同時卡住：
第一，人力瓶頸科技。倉庫工人難招、排程人員難留，人力成本每年上漲10%以上，且經驗無法快速複製——一個資深排程員離職，半年內的運營波動幾乎是必然的。
第二，資料孤島科技。WMS、TMS、ERP、OA多個系統並行，資料靠人工在Excel裡反覆核對，一旦某一個節點出錯，整條鏈路均受牽連。
第三，異常被動科技。問題發生之後才被發現，是當下大多數供應鏈組織的常態。每小時的延誤，都是客戶體驗損失與真實成本增加。
第四，最佳化瓶頸科技。再有經驗的人，也有認知天花板與能力上限。在複雜、巨量的資料面前，降本的機會點靠人是無法窮盡的。
這四件事，恰好對應了AI Agent最擅長處理的四種問題形態——重複勞動、跨系統協同、即時監控和海量資料模式識別科技。這也是洞隱科技決定將AI Agent作為未來十年核心產品形態的根本原因。
我們對Agent的理解（一）科技：技術實現的四個基本問題
市場上關於Agent的敘事，常常混雜在一起科技。洞隱科技經過內部梳理後，將“技術實現”拆成四個彼此獨立、但又互相支撐的單元。任何一個想做Agent的團隊，都必須先明晰自己在做哪一種。
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01 人使用的Agent——人機協同
這是今天最容易理解，也最容易被做成Copilot的一類科技。本質是人在迴路（Human-in-the-loop），Agent作為專家助手，把人從低價值、高重複的動作裡解放出來，但最終的決策權、確認權、簽發權仍然在人手裡。
在供應鏈裡，這類Agent典型形態是：排程員在排車時，Agent提供最優配載方案；客服在處理詢價時，Agent給出推薦報價和風險提示；管理者在做分析時，Agent生成圖表和洞察科技。
它解決的是“效率”問題，邊界很清晰——人仍然是執行主體科技。
02 Agent使用的Agent——Agent自主
這是真正區分“玩具”與“生產力”的分水嶺科技。當一個任務複雜到需呼叫多個子能力、跨多個系統、分多步完成時，單個Agent會力不從心。這時候需要Multi-Agent編排：一個主Agent將任務拆解，呼叫若干個子Agent，每個子Agent各司其職，彼此之間以結構化協議通訊。
倉庫Agent呼叫盤點Agent、呼叫庫容分析Agent、呼叫移庫建議Agent，最後彙總給運營——這是Agent使用Agent的真實場景科技。
它解決的是“自主性”問題科技。人類不再需要對機器逐步下達指令，只需交代目標和邊界。
03 現有系統的Agent增強
這是過去幾乎被忽略、但商業價值最被低估的一類科技。絕大多數企業的WMS、TMS、ERP不是輕易就能推倒重做的——它們承載著實際業務運轉，替換成本高到無法承受。
但這不意味著AI無法應用科技。洞隱科技透過MCP標準化連線協議，實現已有系統“Agent 化”：在不動原有系統架構的前提下，讓Agent像一個新員工一樣使用這些系統——查庫存、建運單、改狀態、下指令。對客戶來說，他原來採購的WMS還是那套WMS，但從此刻開始，這套WMS有了“會思考的外掛”。
它解決的是“存量”問題，決定了AI能不能真正進到大多數企業的日常流程裡科技。
04 Agent 原生
最後一類，是從零開始、為Agent而生的軟體科技。它不是“舊系統+AI”，而是把Agent當成一等公民來設計：重構物件模型、許可權體系、審計日誌、異常處理等。
在洞隱內部，DI.AI Platform就是這樣的底座——它並非傳統SaaS的升級版，而是專門給一群AI數字員工“工作”用的作業系統科技。
它解決的是“未來”問題科技。五年之後，全新上線的供應鏈軟體，大機率均走向Agent原生。
這四類問題並不互斥科技。一個成熟的企業AI戰略，需同時跑通這四條路徑：用人機協同拿下速贏，用Agent自主攻堅複雜場景，用Agent增強盤活存量系統，用Agent原生布局長期未來。
我們對Agent的理解（二）：場景落地科技，這才是真正的護城河
講完技術路徑，必須講場景科技。洞隱科技非常清楚一件事——一個通用大模型加上幾個prompt，打不穿供應鏈的真實業務。
為什麼“46個Agent ≠一個大模型套殼”
市場上有不少方案，本質是把通用大模型包裝一下、配一個對話方塊，就稱之為“行業 Agent”科技。這類方案在POC階段看起來很驚豔，一旦進入客戶真實業務，會立刻暴露幾個根本性問題：
·它不懂WMS、TMS、貨代、航運的業務邏輯科技，連“一張提單背後涉及多少方、多少動作”都說不清；
·它連不進客戶的企業內網系統——看不見WMS裡的庫位科技，也調不起TMS裡的運單；
·它無法保障SLA和業務合規科技，出了問題沒法追溯、沒法交代；
·最終的結果就是：試點很多，落地很少科技。
洞隱的路徑完全不同科技。公司的46個Agent，立足於22年行業資料和業務流程，依託四大核心能力深度構建：
1、行業Know-how內化
55+行業模組、90+場景圖譜沉澱進Ontology統一物件模型，讓AI真正“懂”訂單、貨物、船期、倉位之間的結構化關係科技。
MCP標準化連線
WMS、TMS、ERP、海關API、船司API、IoT閘道器，不是每個客戶都定製一遍，而是協議化、標準化接入科技。
2、Bounded Autonomy（有邊界的自主）
AI在明確的業務邊界內執行，邊界外自動升級到人類稽覈科技。所有操作可審計、可追溯，不是黑箱。
3、場景化的專項Agent
不是一個大而全的萬能Agent，而是倉庫Agent、運輸Agent、貨代Agent、航運Agent、關務Agent、商務Agent，它們各司其職，像真實的數字員工一樣分工協作科技。
整個底座透過五層架構從基座到場景逐層支撐，實現平臺、連線、能力、編排、場景的全鏈路閉環科技。
場景落地的真實切片
說幾個正在客戶現場跑著的Agent科技。
1.庫容分析Agent
即時接入WMS庫位資料，自動識別高週轉/低週轉SKU，智慧推薦最優上架庫位；庫位利用率提升20%–35%，爆庫風險降低40%，庫容預警從T+1變成即時科技。
2.入庫計劃Agent
自動分析預約到貨時間視窗，排布月臺與卸貨資源，即時推送異常預警；入庫等待時間降低50%，月臺利用率提升60%，7×24小時自動排計劃科技。
3.ABC診斷Agent
動態更新ABC分類，識別呆滯、過期、超儲風險，自動生成庫存最佳化建議報告；週轉率提升30%，庫存持有成本降低25%科技。
4.智慧配載Agent
替代人工排車、選路線、盯時效，閉環全流程一鍵生成運單科技。揀貨效率提升30%–50%，新員工培訓從2周縮短到2天。
這些數字的背後科技，是一條清晰的價值曲線：
·50%+重複性人力節省——機器人不請假、不疲憊、不出錯科技；
·95%+流程效率提升——從小時級到分鐘級科技，從被動到即時；
·99%+ SLA保障率——AI自動保障科技，關鍵指標從不遺漏；
·80%+異常損失降低——從事後救火到事前預防科技。
軟體的未來是“無介面”——以費率談判Agent為例
關於Agent，需強調的是：AI Agent真正改變供應鏈的方式，不只是讓現有軟體變得更智慧，而是讓“軟體”這個概念逐漸消失科技。
傳統軟體的互動邏輯，是人“開啟系統、點選按鈕、填寫表單、提交流程”科技。過去三十年的企業軟體演進，本質上都是在最佳化這一過程——更好的UI、更少的點選、更順暢的流程。但它從未跳出“人在用軟體”這個基本框架。
Agent真正帶來的正規化轉移是：人不再需要開啟軟體科技。
最近在客戶現場執行的費率談判Agent，就是對這一判斷的驗證科技。
過去一次整車運輸招標科技，流程大致是這樣的：
·運營人員開啟TMS科技，匯出歷史運價；
·開啟郵件科技，聯絡二十家承運商；
·在Excel裡彙總報價科技，並開啟OA發起審批；
·再回到TMS維護新合同科技。
每一次來回溝通、每一輪報價調整、每一次審批追蹤，都伴隨著大量的系統切換和人工動作科技。一次中等規模招標，平均佔用專職人員2–4人的主要精力，週期普遍超過2周。
接入費率談判Agent後，這個流程變成了一句指令：“對XX線路啟動年度招標，目標降本 5%，截至下週五科技。”
接下來的事情科技，由Agent自己完成：
·跨TMS、合同系統、郵件系統、OA自動排程資料科技；
·按照預置的談判策略科技，自動與承運商多輪溝通；
·談判結果自動回寫到合同系統科技；
·審批流按規則自動發起科技；
·例外情況自動升級到人類稽覈科技。
整個過程，運營人員未開啟過任何一個軟體介面——其開啟的只是和Agent的對話方塊科技。
結果是：對賬效率提升95% 以上，異常損失降低80%，7×24小時無人值守執行，月節省專職人力2–4 人科技。但更重要的不是這些數字，而是它展示了下一個時代供應鏈軟體的形態：
·從“介面”到“對話”——人不再透過點選來使用系統科技，而是透過意圖表達來驅動系統；
·從“流程”到“目標”——人不再需要拆解每一步怎麼做科技，只需要說清楚目標和邊界；
·從“系統”到“員工”——每一個原本是一套軟體的東西，都會逐漸長成一個可以被“僱傭”的數字員工科技。
這正是洞隱科技為何將產品定義成“AI 數字員工”，而非“AI 功能”或“AI 模組”——因為未來企業僱用的不只是人，還有一支永遠線上、不會請假、不會疲憊、能夠被明確考核的AI員工團隊科技。
