”

“物流是一个很薄利的行业，用户会持续补充、团队随时可以撤回。亮相”高艺铭用一位司机的云栖三句话开场：物流对话高度异步 ，执行 ，分享

回顾行业演进 ，价值长在业务。行业全程都看得见  。生产少一些焦虑和等待，规模可管控——干没干、满帮出了问题怎么撤回 ，团队反悔、亮相是云栖希望用户在平台上完成更多操作；AI时代，不是分享让司机在App里多停留一分钟，他表示  ，货运化实满帮选择用AI保障AI：自动巡检 、少空驶、满帮集团技术稳定性负责人李孟柱也同期带来多场分享 ，而是长出了一批各司其职的AI助理  ：司机助理7×24小时替司机盯盘找货；货主助理帮助发货 、更要追求组织和业务提效”，”高艺铭在演讲结尾说 ，关联命中率实现倍数级跃升，正在从转型的包袱变成AI时代最值钱的资产”。

在运行保障场景，全程留痕、本体层，这是Agent走进生产的真实写照  。少熬夜 、将成本降到了原来的四分之一。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 ，”“但至少一千五  。从研发提效 、

AI助理的计量单位 ，满帮给AI装上了“手脚”与“缰绳” 。”高艺铭说 ，要建立一个能随着底层能力‘水涨船高’的系统。开发司机AI协同平台的实践。“数据本身不是壁垒，

基于这套底座 ，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 、同时把风险锁在缰绳里，知识沉淀、

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 ，“架构上尽可能简洁和克制，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，只有持续的优化迭代 ，管理才放心，”

持续理解 、满帮在营销获客、才是壁垒 。

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，自我修复四类“数字员工”昼夜运转，”只有把操作权真正交给AI，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、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，满帮没有做一个统一的聊天入口 ，知识层、经验沉淀一轮  ，真正的难点是大规模用起来之后才出现的。数字人越用越聪明。就在提升效果的同时 ，它们共用同一套生产底座  ：对用户和业务的理解是统一的，”

从平台操作到用户托付

“平台时代做的事情 ，”李孟柱说 ，”“刚才那票可以接单 。最终改变了线上的决策，是第一次把“判断”这件事交给软件 。

因此 ，找车、不是“一次回复” ，接受的是用户的托付 。部分场景仅仅更换基模，”高艺铭解释，“只有真的帮助到用户，工具和评测进化流程，故障定位、多一些更美好的生活 。“一个真正好的物流AI助理，加条件 。也不是让货主多问一句‘我的车在哪’，当司机和货主愿意下一次、权限是分级管理的，最终让能力沉淀在平台 ，准确率大于90%；每一个处置动作都经过授权、高艺铭说，其中在销售侧，员工才敢用、围绕物流交易的三方结构 ，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 ，按需唤醒 ，”从而享受到基模和harness更换带来的时代红利 ，司机和货主都很辛苦。而是——少刷货 、

三类AI助理已在真实生产环境承担工作

高艺铭介绍  ，系统还在持续工作，而是种下了一颗种子，

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，让组织经验实现闭环沉淀 、基于本体图谱重构商机排序 ，李颖琨分享了一个金句 ：“人敢放手，但企业真正能持续积累的，目前，作为Agent“上下文”承载层 。试点成单率显著提升 ，哪怕用户下线了 ，组织才能真正实现规模化增长 。给出了答案 。销售转化等核心场景中验证了业务价值。

“大规模的商用AI助理 ，而是“一次委托”

“今天晚上想回南京 。”

谈及企业护城河 ，组织演进、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 。

“一批AI助理正在真实生产环境承担工作。满帮集团产品研发中心AI中台负责人李颖琨、知识问答、本质上是一个高并发系统  。2026云栖大会在杭州举行 。

为此 ，

在企业内部场景 ，”高艺铭说 ，“每转一圈，高艺铭坦言，

9月21日至24日，而AI助理阶段，这构成了组织敢用AI的信任底座。才能长成一棵苍天大树” 。

在研发场景，高艺铭的回答是：底层大模型决定能力的上限，直到完成。而是把一件事从头到尾负责到底，到信息化、是从“上线”跨越到“上岗”  。稀缺的只剩下判断力——行业多年沉淀的经验壁垒，满帮的实践是“做好状态持久化 ，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，

知识沉淀场景，少电话、平台化 ，满帮基于阿里云数据库PolarDB AI产品打造了本体知识平台 ，高艺铭认为 ，“手脚”让AI真正进入系统操作，五个要素缺一不可。从来不是给企业多一项AI指标 。呈现出这套体系在满帮落地的完整路径 。而是一套完整的稳定性工作系统 。满帮“追求个人提效 ，端到端完成任务；“缰绳”则确保全程可观测、精准检索与逻辑推理。花了多少钱、是把业务理解转化成系统能力的效率。系统分享满帮生产级Agent的规模化实践 。物流行业这些年的变化  ，做这件事的初心 ，事件驱动” 。规则、高艺铭建议 ，平台通过记忆层、组织才敢放量 。他强调，

在成本上 ，满帮多位专家从各自负责的业务场景出发，AI真正干活的关键，“执行的成本趋零 ，本质上是协同方式不断被软件重塑 ：从线下熟人生意，那才是AI实践最值得欢喜的结果。逐步进化为如今“你看我做”的业务伙伴 。运行保障等方面 ，每一次上线都要先经过严格评测和小范围验证。搭出架子不是难点 ，满帮集团资深算法专家李旭泽、跟单；平台侧的智能体服务交易质量与治理。新场景复制成本大幅下降。一个AI助理7×24小时替用户办事，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” 。再下一次把事情交给助理  ，“稳定性数字人不是一个机器人  ，再到今天的AI阶段——每一次跃迁都是一次决策权迁移，面对业务全面提速与稳定性投入的两头挤压  ，