我们继续分享各大咨询公司对于Agent智能体的内容，之前分享的麦肯锡、BCG、和Bain的内容，可以在公众号里自行查找。
注，本次内容来自于Deloitte报告，报告的封面如下，需要原PDF报告链接的，请后台留言。
报告核心内容
什么是 AI 智能体
在大语言模型基础上，能够理解上下文、规划多步流程、调用外部工具和数据，并为达成目标而自主执行行动的“推理引擎”。 与传统只做“单轮问答”的 LLM 聊天机器人相比，智能体可以分解复杂需求、自动设计并执行工作流、利用短期和长期记忆持续学习，从而完成过去认为过于复杂的自动化任务。
多智能体系统的优势
多智能体系统通过多个分工不同的智能体协同工作，把一个复杂流程拆解为若干子任务，由各类“标准任务智能体”和“专长智能体”分别承担，再由“规划”和“质检”智能体协调与校验。 这种结构可以显著提升能力（可自动操作多种工具）、生产率（一次指令执行完整流程）、自学习能力、适应性以及结果的准确性和可解释性。
典型用例与行业影响（后续展开）
金融领域的个性化财富管理和自动化信用分析，零售中的动态定价与个性化促销，人力资源端到端智能招聘，以及面向客户和公众的高度个性化智能客服。 通过多智能体系统，企业可以在数十分钟内完成过去需要数天的研究报告编写，把人类专家从大量重复劳动中解放出来，转向审阅、判断和决策等更高价值工作。
对战略、风险与人才的启示
建议企业和政府机构从战略层面尽早将智能体纳入中长期规划，优先选择高价值、可衡量、相对可控的“低垂果实”场景试点，并同步建设数据治理、AI 治理与安全合规框架。 在人才方面，组织需要既补充构建与运维智能体系统的新岗位，又帮助各类员工学会与智能体协作，把自己当作“AI 团队的管理者”，负责下达任务、监督过程和评估结果。
技术演进与行动建议
在技术演进上，将 GenAI 成熟度划分为“辅助、增强、自动化、自治”四个阶段，认为智能体是迈向“自治智能”的关键形态，未来 12 个月内底层模型和智能体编排平台都会快速迭代。 最后给出五类行动：
系统盘点并优先排序用例 制定智能体路线图 投资基础设施和人才培养 强化数据与风险治理 以及在组织文化上鼓励试验和持续创新，尽早进入智能体驱动的下一代组织形态。
多智能体的战略规划
企业要搭建多智能体协作系统，需要先打好数据与治理基础，再从高价值、可控场景入手，逐步规划架构、团队与风险控制，而不是“一步到位搞平台”。
必要前提条件
数据与系统基础：需要较高质量的业务数据、打通关键业务系统（如CRM、ERP、工单、风控系统等）的接口，以及可被调用的API或RPA通道，否则智能体只能“纸上谈兵”。 同时要有基本的数据治理与权限体系，明确哪些数据能被哪个智能体在什么场景下访问。
技术与治理能力：至少需要统一的模型与智能体编排平台、日志与监控能力，以及AI 治理机制（包括合规、安全、隐私和输出审查规则）。 还需要明确业务负责人、技术负责人和风险合规三方的协同机制。
这个在BCG和Bain的报告里也提到了，之前提到的是旧的架构vs新的架构。
顶层规划思路
制定智能体路线图：在整体GenAI战略下，规划从“辅助”“增强”到“自动化”“自治”的演进路径，优先覆盖效率损失大、规则相对清晰、可量化的“低垂果实”场景，如文档撰写、标准化审批、知识检索等。 对每类业务，定义“人机分工边界”：智能体负责信息搜集、流程执行与初稿，人类负责审查、例外处理和最终决策。
设计多智能体架构：通常包括：
负责拆解目标和编排流程的“规划智能体” 执行标准任务的“任务智能体” 对接外部系统和工具的“工具智能体” 做结果校验与风控的“质检智能体” 以及维护记忆和知识库的“知识智能体”。
规划时要考虑可复用的“通用能力智能体”（如检索、翻译、总结）和按业务条线定制的“专长智能体”。
试点与落地步骤
选择试点场景：结合业务痛点和风险等级，选 1–3 个端到端流程场景（例如：一个营销活动全流程、一个标准贷款产品审批、一个岗位的端到端招聘流程），设定清晰的KPI（效率、错误率、满意度等）。 在试点中，刻意保留“人类在回路”（human-in-the-loop）节点，如关键审批、对外发送前的人工确认。
快速迭代与扩展：通过试点收集日志和反馈，不断优化任务拆解方式、提示词模板、质检规则和回退策略，然后把成熟的智能体组件沉淀为可复用模块，逐步复制到其他业务线。 随着信心和能力提高，再考虑提高自动化程度、减少人工干预点。
组织与能力建设
建立跨职能团队：组建由业务、IT/数据、风险/法务、HR 组成的“AI 转型小组”，负责用例筛选、价值评估、上线审批和运营监控。 同时在关键业务条线内培养“AI 产品负责人”和“智能体运营经理”，对各自领域的智能体效果负责。
培养“与智能体共事”的员工：通过培训让员工学会如何给智能体设定目标、检查输出质量和反馈改进，把自己定位为“AI 团队的管理者”，而不是简单的使用者。 组织文化上鼓励小规模试验和失败容忍，以便快速探索适合自身的协作模式。
应用场景
金融服务与银行
个性化财富管理：智能体会整合客户资产、风险偏好、市场行情和研究报告，自动生成投资建议、投资组合调优方案和解释说明，再由理财经理审阅后发送给客户。 这样既提升客户的定制化体验，又让理财团队可以服务更多客户。
授信与风险分析：一个智能体负责收集企业或个人的财务、交易和外部信用数据，另一个负责模型评分和情景分析，质检智能体再检查是否符合监管与内部风险规则，最后由信贷经理做最终决策。 这能显著缩短审批周期，并提高一致性。
零售、消费与营销
个性化营销与定价：营销智能体会分析用户行为、库存和竞争价格，自动生成不同客群的促销方案、内容文案和推送节奏，并与电商平台或CRM系统打通执行。 定价智能体会根据库存周转、季节、竞争对手动态自动建议价格区间，由品类经理确认后生效。
产品与品类规划：多个智能体分别追踪社交媒体趋势、竞品动向和销售数据，生成品类洞察和新品建议，帮助商品团队更快发现“爆品机会”和淘汰滞销品。
运营、供应链与采购
需求预测与补货：需求预测智能体会综合历史销量、促销计划、天气、节假日和外部事件，给出门店或仓库级别的补货建议。 供应链智能体则根据运输时效、成本和风险，自动生成采购与物流调度方案，交由供应链经理审核。
采购与合约管理：一个智能体自动搜集供应商报价、履约表现和风险信息，另一个根据策略（成本、质量、韧性）给出供应商组合和议价建议，再由法务和采购人员对关键合同条款进行把关。
人力资源与人才管理
智能招聘与筛选：候选人智能体负责从招聘平台和内推渠道抓取简历、做结构化提取和预筛选；职位匹配智能体根据岗位画像自动排序候选人并生成面试问题建议。 HR 只需聚焦在与候选人的沟通、文化匹配判断和最终录用决策。
培训与职业发展：学习智能体会根据员工岗位、绩效和职业目标推荐微学习内容，生成个性化学习路径，并定期汇总学习效果给员工和经理，帮助制定发展计划。
客户服务与知识工作
高级智能客服：不再只是FAQ机器人，而是由多个智能体协同：一个负责理解多轮对话和情绪，另一个调用内部系统（订单、账单、工单），第三个生成解决方案和可执行操作（如改签、退款、重发）。 复杂案例由“升级智能体”识别后自动整理背景交给人工座席，实现“人机协作服务”。
研究与报告撰写：在咨询、法务、税务等知识型行业，一个多智能体系统可以负责检索法规和案例、结构化要点、起草初版报告，再由专家审阅修改。 报告中提到，原本需要几天的研究和写作流程，有望缩短到数十分钟到数小时。
