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最近，不论是线上咨询还是线下交流，我们收到最多的问题就是“你们的Agent怎么落地？”
很多企业已经看到了 AI 在降本增效方面的潜力，但在如何落地上缺乏头绪，无法应用到实际应用中。本文就以最近服务的一家客户为例，详细描述 AI Agent 在企业内落地执行的全流程，希望对大家有所启发和帮助。
#1
定位问题、诊断问题
国内某领先的装备制造业企业近期面临着客户投诉增多、生产效率下降及人员流失率变高等问题。通过市场调研和方案比选，该企业最终选定艺赛旗作为智能化转型合作伙伴，计划通过部署AI Agent，系统性解决质量管控、生产协同和知识传承等关键问题，实现人力解放、效率提升和成本优化，重塑企业核心竞争力。
要想解决问题，首先需要发现问题。企业想要降本增效，就需要明确成本主要消耗在哪些地方。为了准确评估企业资源聚焦重点及可改善点，艺赛旗首先按照价值创造模型对企业流程进行了全面梳理。
价值创造模型
但仅有理论分析是不够的，必须还原实际业务流程才能准确定位问题。
以产品交付流程（集成产品开发）为例，该企业在流程和IT系统建设上投入了大量资源：销售在CRM签订合同后自动生成研发工单，研发部门通过PLM完成设计，生产部门通过ERP执行制造，最后进入WMS进行库存和物流管理。然而实际运营中，由于缺乏全流程视角，各部门各自为战，在时效评估和问题定位上花费大量精力但毫无进展。
艺赛旗接手这一项目后，首先引入自研的 iS-RPM 流程智能挖掘工具，通过在各个系统中导出近半年来所有订单的执行情况并进行数据清洗，建立了全流程还原视图。各部门采用统一标准后，构建了透明的效率评估平台，显著减少了因标准不统一造成的内部消耗。
示意图（非实际图，示意功能）
从图中可以清晰看出订单交付各环节工作量及耗时。通过流程挖掘工具，企业首次清晰掌握了订单交付全流程情况，并发现以下关键问题：
1
客户需求沟通不畅
由于前期沟通以销售为主，后续沟通以产品设计为主，两者之间存在需求同步上的脱节，遗漏部分需求导致设计方案或生产方案打回，导致浪费大量时间。在流程上的表现就是有大量返工；
2
跨系统同步耗时
在订单管理系统、产品生命周期管理（PLM）系统与企业资源计划（ERP）系统间，存在大量数据同步和人工核对工作，虽然系统上线之初有相应功能设计，但随着公司业务发展，很大一部分产品已经不适用这套体系，需要手工同步，耗时耗力；
3
生产意外中断高发
从流程上看，生产环节耗时偏长，且有大量内部返工情况发生。进一步定位发现是部分设备年限较长，故障概率较高，目前设备维修人员能力较弱，解决问题时间长、成功率偏低。
通过业务流程还原和数据分析，艺赛旗初步定位到影响到企业运营效率的关键因素，且发现了AI技术的潜在应用价值。
#2
AI Agent 设计和实施
针对流程智能挖掘定位出来的关键问题，艺赛旗建议客户实施如下改进方案：
客户需求 Agent
借助于大模型的 RAG 能力，将 CRM 中以及线上线下和客户沟通形成的所有文档纳入统一知识库中，自动总结归纳客户需求，便捷搜索客户需求原文，有效提升销售人员和设计人员工作效率，避免需求遗漏导致的返工，加快全流程效率；
系统同步 Agent
以 RPA 为核心，快速上线 CRM 到 PLM 和 PLM 到 ERP 的信息同步和核对小工具，适应现阶段的生产要求，并预留空间，支持后续新产品上线后的灵活调整；
设备维修 Agent
以大模型的 RAG 能力为核心，将设备说明书、运行手册、历史维修记录等信息纳入知识库中，通过 RPA 抓取设备运行信息，识别设备故障类型和解决方案，辅助维修人员快速定位、解决问题。
以设备维修 Agent 为例，整体运行流程如下：
为了实现这一目标，需要从数据接入、文档处理、索引优化、查询优化等多个角度出发持续优化，以此实现准确高效的系统返回。
1
数据接入
在数据接入环节，存在部分设备独立运行、部分设备无接口、部分设备数据不全等问题。针对这个情况，我们采取了分阶段实施方案：
一期时，我们优先接入具备标准接口且数据类型完整的设备，建立基础数据采集体系。二期通过视觉识别技术（采用摄像头拍摄+大模型解析）实现非标设备的数字化接入，为后续智能告警和预防性维护提供完整数据支撑。
2
文档处理
为了将散落在PDF、Word、Excel中的海量技术文档能够被AI系统高效识别，我们针对不同格式内容做了相应处理：
-
PDF文档：精确提取文本信息，并对图片内容添加专属标签（如设备型号、故障类型、处理方案），保障后续数据内容的精准定位；
-
WORD文件：优化段落结构，方便后续RAG环节精准定位到“故障现象描述”、“解决方案”等关键章节，保障数据库的整体可用性；
-
Excel表格：标准化表格结构，确保维修记录、问题描述、解决方案等内容都能被系统准确识别，并自动统计故障高频部件。
3
索引优化
我们通过为已入库资源索引添加明确标记来提升整体召回率，包括设备编号、故障代码、文档ID、设备描述（支持相似性标记，如数控机床、数控加工中心等）、故障现象描述和解决方案。
最终设备维修Agent可以更全面地检索相关信息，减少遗漏，从而更精准地匹配需求，快速定位问题并提供有效解决方案，显著提升故障处理效率。
4
查询优化
我们通过结合用户对话历史和现有知识库，对用户诉求进行映射和要素提炼，从而提升问题的指向性，确保能够准确定位系统问题。
最终实现的效果是：如用户反馈“机床主轴有异响”，设备维修Agent会结合现场照片定位设备型号，同时查询知识库和手册，对可能造成异响的故障进行搜索排序，给出最可能的原因和解决方案，有效缩短故障排查时间。
#3
全流程提效 26%
综合成本下降 11%
遵循艺赛旗 BISM方法论（Business Insight业务洞察→ Identification &Solution问题定位→Solution Implementation方案实施→Monitoring持续优化）的体系化落地，我们首先运用流程挖掘技术对企业运营进行全景扫描，精准识别出制约效率提升的关键业务堵点。随后，通过大模型+RPA的智能组合拳，实现了从数据采集到决策执行的闭环自动化改造。
项目最终交出了"全流程提效 26%，综合成本下降 11%"的亮眼成绩单，不仅超额完成客户预期的KPI指标，更通过AI赋能为该企业建立了可持续优化的智能运营体系。此次合作获得了客户高层领导的高度认可，也再一次彰显了艺赛旗在自动化与AI Agent 领域的专业实力。