在云棲大會上，瓴羊CEO朋新宇提出一個關鍵觀點：企業級Agent的真正價值，取決于是否擁有適配的模型、高質量的數據以及精準的場景選擇。這一論斷揭示了企業AI落地的核心挑戰——技術演示與實際業務之間的鴻溝遠比想象中寬闊。

Sam Altman在近期訪談中坦言，當AI Agent出現錯誤時，其后果遠比日常對話中的失誤嚴重得多。例如，ChatGPT在閑聊中生成錯誤信息可能僅引發一笑，但接入企業業務系統后，訂單處理錯誤、數據混亂或不當溝通都可能造成直接經濟損失。這種風險差異，正是企業級AI落地必須跨越的門檻。

瓴羊提出的解決方案聚焦于三個核心要素：大模型、好數據與強場景。其核心邏輯在于，企業級Agent的成功并非依賴參數規模最大的模型，而是需要找到與業務場景最適配的技術方案。朋新宇指出，某些場景下7B參數的小模型反而優于萬億參數的通用模型，關鍵在于模型與場景的匹配度。

數據層面的突破尤為關鍵。瓴羊團隊發現，企業數據中約10%的自有結構化數據，包含著業務規則的核心邏輯。以電商退貨流程為例，不同企業的7天無理由退貨條件、質檢標準、退款審批流程等規則各不相同。這些數據雖僅占整體數據的10%，卻決定了AI能否真正理解業務需求。瓴羊通過構建數據閉環，推動企業數據從“服務人類”向“服務AI”轉型，使機器能夠直接調用和處理業務規則。

阿里生態的積累為瓴羊提供了獨特優勢。其推出的“電商AI訓練場”基于聚石塔升級，形成三層能力架構：底層提供通用與行業大模型選擇，中層支持企業用自有數據訓練專屬模型，上層實現Agent快速搭建。這種設計背后，整合了阿里生態的豐富資源——TMIC的趨勢洞察數據幫助Agent理解流行趨勢，聚石塔的安全環境確保敏感數據訓練時的隱私保護。

在產品設計上，瓴羊采取“員工式管理”理念。AgentOne平臺允許企業從“Agent廣場”直接選用現成解決方案，或通過自有數據訓練定制化Agent。已部署的Agent可進一步優化，訓練成果也能共享至其他部門。這種靈活性，使企業能夠根據實際需求調整Agent的自主程度。

瓴羊優先切入的四大場景——營銷、分析、運營與客服，均圍繞企業核心痛點展開。以營銷場景為例，其Agent系統覆蓋靈感創意、策劃、素材創作、投放執行與效果分析全鏈路。天攻智投的策略規劃Agent能自動制定投放方案，包括時間分配、預算規劃與渠道篩選，實現從人群洞察到執行的一站式服務。分析場景中，智能小Q通過問數Agent解決一線人員的數據查詢需求，解讀Agent定位關鍵信息，報告Agent則在20分鐘內生成完整分析報告。

運營場景的Agent則專注于流程優化。直播巡檢、體驗洞察與數據監控等重復性工作，由AI實現24小時值守與實時預警。這種設計不僅提升效率，更通過減少人為錯誤降低業務風險。

盡管技術能力快速提升，AI在企業場景的安全應用仍是行業難題。瓴羊的策略在于平衡技術選擇與業務需求——不追求參數規模最大的模型，而是專注核心業務數據的整合；不盲目追求Agent的完全自主，而是根據場景賦予可控的決策權。這種務實路徑，或許正是企業級AI從演示走向落地的關鍵。