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话题。

01、AI已经成为客户紧迫的刚需

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。

“今年AI主题太滚烫了。”致远互联董事长徐石感慨。作为致远互联每年一度的生态大会，今年跟往年有了显著不同，所有的演讲嘉宾都聚焦在AI和Agent上。而参会伙伴的热情尤其高涨，大家都生怕错过AI时代的列车。

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。

华为云生态发展与运营部部长陶志强感触很深，今年的DeepSeek让普惠AI变为现实，而且带来了更多的商机和市场。他发现去跟各行业的老板们谈AI，对方都愿意跟你聊两句，也愿意去尝试，“这是对我们最大的冲击”。

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。

“大模型平民化是一个很好的契机，”蒋蜀革告诉数智前线，“过去我们不光要做应用，还要去推动客户花较多的预算去部署模型。”

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。

但DeepSeek火了之后，国产基础模型的能力提升很快，价格也降下来了，客户也不再纠结底层用了谁家的大模型，而致远互联只需要专注做应用。

02、CoMi来了，企业级Agent带来了什么？

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。

3月15日，致远互联发布了新一代Agent的智能体产品线CoMi。相比于Manus这类通用Agent，作为企业服务领域的Agent，CoMi的架构包含了四层：

底层有多个业内主流的基础大模型和致远互联根据自身经验和知识积累训练的协同运营领域模型，包括组织、权限、流程、任务、决策模型等。

第二层是提供CoMi Builder智能体定制的平台，这也是致远的特色，客户和伙伴都可以通过这个平台快速定制专属的智能体，满足不同业务场景的需要。

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。

第三层是一系列开箱即用的Agents，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。

第四层是All in One的智能体入口，包括统一的智能体门户，无处不在的数字人和智能助手，以及开放服务接入，让用户随时随地能用上Agent的能力。

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。”徐石表示。

而从具体的场景中能看到Agent给企业管理软件带来的变化。

比如典型的BI问数场景，这是企业经营管理者日常都会关心的问题。传统的做法是需要先预制看板，而面对临时性的统计需求时往往难以应对。更关键的是，当你希望做深度分析时，可能需要找一个专门的数据分析人员，从各个地方去抓数据，再去生成有洞察分析的深度报告，往往需要花费一到两周时间。

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？”

当这句话输入给合同经营决策助手后，CoMi快速调用了六个智能体来处理这个任务，包括数据抽取Agent、数据分析Agent、风险洞察监测Agent等，一步步拆解任务，每个任务都交给不同的Agent来处理，最后生成一份比较有深度的合同经营分析PDF报告。

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。

当这些工作交给智能体时，一切就变得神清气爽。CoMi调用了三个智能体，它会采集你的工作记录，然后进行内容整合，确认没问题之后，再自动发起协同。而且需要增删也可以直接告诉Agent，也能自动完成。

“周报整理专员是通过工作流调配去调配其他几个Agent的总智能体，周报整理专员相当于是团队的领导者，其他三个Agent给它干活。”致远互联智能产品部总经理孙亮说 。

03、AI时代的权力转移与生态进化

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。

比如业内不少企业也推出了Agent战略，但更多还是业务加AI，以厂商主导的标准化产品或场景化订阅为核心，生态角色也更偏向“渠道代理”。

而致远互联坚持走平台和生态道路，“这是致远互联的不二选择”。CoMi延续了致远互联在AI时代的平台叙事逻辑，除了部分通用场景的Agent，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，让生态在这个平台真正实现“众智生长”。

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”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。

致远不只是做单一产品的公司，而是做平台级的供应。从投资者角度来看，致远互联更像是“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。

“Agent和应用程序的关系，在智能和效能之间，我们其实要平衡。”蒋蜀革说，应用程序也是业务最佳实践的载体，很多场景，依然需要软件代码去高效地执行。但CoMi+低代码，可以让应用系统的搭建方式和效率得到提升。

“平台+生态”的做法，也成了致远互联与第四范式能在AI上合作的基础。第四范式作为一家AI企业，具备强大的AI技术能力，但缺少的是广泛的客户群体和落地的应用场景。而这恰恰是致远互联的优势所在，协同作为每一个组织的刚需，可实现流程、复杂组织权限体系的全局性运营管控的经验。

另一方面，致远互联的协同运营平台、产品和服务体系，受到了贵州省政府、中国石油、中国建筑、中国南水北调、中国中车、中核集团、中林集团、顺丰等一众政务、央国企及行业头部企业的青睐，这些客户恰好又是AI需求最强劲的客户群体。对类似于第四范式这样的AI公司来说，这无疑是“AI落地”的肥沃土壤。

第四范式董事长戴文渊说，“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。

而且这个平台具备足够的开放性。致远互联不仅接入了业内多个基础大模型，一方面，Agent Builder及协同运营领域模型可以对第三方全面开放，支持构建专属智能体；另一方面，支持第三方Agent能力接入，构建“机场式”生态，既可以让CoMi Builder上创建的自有Agent“起飞”，也可以支撑第三方的Agent在致远互联的平台上“平稳降落”。

04、管理软件迎接下一场革命

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”六大重构分享了他的思考。

传统的管理软件在设计理念上过去都是“我代表最佳实践，我是对的”，今天在设计产品和服务的时候，不再是单一的模式，而是人机共生的逻辑；技术上从过往的代码驱动到现在的意图驱动；应用上会被Agent重构，更加智能和易用；商业模式上将按结果付费；生态上也会从过去的“独孤求败”走向生态的共赢共享。

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。

比如常见的问数场景，以前大家觉得不高效和精准，虽然也有很多企业做了拖拽工具，但远不如直接用自然语言去做数据洞察和分析，给客户带来更好的满足方式。

另外像销售部门要做商机筛选，以前都是专门安排数据员工去抓取线索，再做整合，然后跟公司产品和区域对齐。这也是Agent能够很好去辅助员工来做的事情，而且保证了商机的时效性。

其次是对数据的使用，AI能让数据资产得到有效利用。因为背后需要跟企业内部知识库打通，能够把沉睡的数据用活，带来用户体验和价值的提升。

其实从上面的CoMi架构中可以看到，相比于其他厂商推出的Agent平台，致远互联最大的一个特色是多了领域模型。

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。

但DeepSeek R1出来之后，让外界看到了大模型在推理和蒸馏上的巨大潜力，也重新激发致远互联在思考领域模型在协同运营管理领域的必要性。所以，在CoMi的整个产品框架里，致远互联专门将协同运营领域模型放入其中。

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。

“数据规模会成为竞争的优势。”戴文渊说，以前大量的数据和割裂的应用导致决策效率低，造成大公司病，但大模型时代，数据规模决定了模型的智能度。甚至未来可以基于致远互联的产品，度量出一个企业智能化率，也就是流程中的AI占比。

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。

与此同时，业内也在思考Agent会给企业管理软件带来怎样的商业模式革新。以前的软件大部分都是按license或者功能来收费，但未来也可能变成按Token用量来付费，甚至按解决问题的价值来付费。

“都还在尝试和试错中，毕竟这还是一个新生事物。”蒋蜀革说。

盛景网联高级合伙人、人工智能创业孵化器创始合伙人颜艳春则预测，未来十年将迎来千亿级智能体的爆发式增长，从软件工具到AI劳动力（AI员工智能体），从单一软件到超级平台（AI超级智能体），而商业模式也将从SaaS到RaaS，开启按效果付费的新时代。

结语

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。

而AI时代，这种理念也在CoMi的logo上得到了具象化呈现。这个logo的构成很有意思，里面有一只长满触角的八爪鱼和“∞”无穷大的符号，诠释了AI本身的强大能力，以及与业务结合的想象空间。

但细看会发现，这个logo也采用了人的一个剪影，非常明确地在向外界传达，致远互联始终延续“以人为中心”的理念。

同样没有变的是，致远互联坚持的“平台+生态”的战略。因为在这个狂飙突进的时代，无论技术范式如何演进，最终都需要回归商业和企业服务的本质。

正如大会上致远互联表现出的姿态，活成一束光，让彼此照亮，众智生长！