从工单到凭证:财务 Agent 接入 ERP 的三条路线与取舍
系统集成没有银弹,只有对业务场景的清醒判断。财务共享中心最怕什么?不是单据太多,而是“数据在系统里,但流程没连上”。一笔采购付款,采购订单在 ERP,入库记录在 WMS,发票在税务平台,付款指令在网银。财务人员的工作本质上是在这些系统之间“人肉搬运”数据,然后再用 Excel 做三单匹配。年审单量到十万级之后,这种模式就撞上了天花板。财务 Agent 的价值,不是替代某一个系统,而是连接现有系统。
不会写代码能做智能体开发吗?零代码方案全盘点
如果是你拖拽连线、把每一步都想好再交给它执行,那你其实还在做流程设计;如果是你交代目标、它自己规划步骤并去操作软件,那你只需要说清楚"要什么"和"什么叫做好"。前者叫配置,后者才接近我们通常理解的"零代码"。市面上被称作零代码的方案,大多落在这条线的不同位置上。
国内办公智能体:大厂平台与独立厂商的落地差异,一文读懂
2026年,办公智能体赛道迎来了爆发式增长。易观分析数据显示,2026年6月国内17款主流桌面端AI原生办公智能体合计月访问量突破6000万次,相比3月的2000万次实现了三倍增长。
选数字员工之前,不妨先看看这四家厂商怎么做的
市场规模在膨胀,但企业的选型焦虑也在同步加剧。Gartner调研显示,仅17%的企业已部署AI智能体,超过60%计划在未来两年内部署——这是所有新兴技术中最为激进的采纳曲线。
不用 API 也能连老系统:Harness 工程底座实现 CS 架构软件 AI 自动化
摘要:2026年9月9日,ScreenSpot-Pro 榜单更新,实在智能 Indeed-UI-32B(82.7%)与 Indeed-UI-8B(81%)包揽全球冠亚军。这意味着 AI 精准操作复杂软件界面的能力已达到新高度。本文将深入解析这一能力背后的 Harness 工程底座,以及它如何让 AI 在不依赖 API 的情况下,打通无接口的 CS 架构老旧系统,实现企业全链路的自动化闭环。一、企业
2026 多场景 Agent 工具全景盘点:桌面 Agent、代码 Agent、企业 Agent 怎么选
2026 年,智能体正从"对话 AI"向"行动 AI"全面跃迁。全球日活智能体数预计达 7940 万个;中国企业级 AI 智能体市场预计达 449 亿元,增速超 70%。但选型困惑随之加剧:桌面 Agent、代码 Agent、企业 Agent 功能边界模糊,营销话术趋同,落地时反而无从下手。核心判断:三类工具分属不同赛道,选型第一步不是比功能,而是
从Copilot到DataAgent:企业级智能数据开发治理平台的技术演进与实践
一、演进背景:数据治理的范式转移2025年被业界公认为Agent智能体的元年。同年,Gartner将“数据与分析治理平台”作为独立魔力象限发布,标志着数据治理从分散工具走向统一平台化时代。数据显示,2025年具备AI能力的数据治理平台市场占比已超70%。这一轮变革的核心驱动来自两个层面:规模压力:企业数据规模与复杂度已超出人工维护边界技术突破:大模型推理成本两年下降280倍,硬件成本每年降低约30
2026企业级桌面办公Agent选型参考:四款主流产品能力拆解
2026年,企业级AI办公赛道已从“尝鲜”进入“选型”阶段。易观分析数据显示,2026年二季度国内桌面端AI原生办公智能体合计月访问量突破6000万次。腾讯、阿里、字节三家互联网巨头均已推出桌面办公Agent产品,围绕“谁是企业默认AI工作台”的争夺正式展开。对企业IT决策者而言,选型的核心不是看“谁功能多”,而是看“谁的技术路线与企业系统环境匹配”。以下从定位、核心能力、关键数据和适用场景四个维
6款主流AI办公智能体对比,哪款适合你?看完这篇不纠结
兄弟们,2026年如果你还没用过AI办公智能体,那可真有点out了。今年这赛道卷得飞起——阿里、腾讯、字节三大巨头几乎同时完成了产品线整合。据艾媒咨询数据,2025年中国AI智能体市场规模已达804亿元,预计2030年将突破6968亿元。光今年6月,国内17款主流桌面端AI原生办公智能体的合计月访问量就突破了6000万次。但问题来了:产品这么多,到底选哪个?别急,今天我就把市面上最火的6款AI办公
企业AI数字员工选型实战:主流厂商对比与场景适配深度解析
一、市场背景:从“概念验证”到“规模上岗”如果将2023-2024年称为“AI数字员工的概念验证期”,那么2026年可以被定义为“AI数字员工的规模上岗期”。数字不会说谎。全球AI数字员工市场规模将在2026年突破469亿元,年复合增长率达40.2%,中国市场以31.56%的占比领跑全球,预计规模达148亿元。IDC数据显示,2025年中国AI智能体市场规模已达212亿元,预计2026年将增至44
从0搭建OPC一人公司AI中台:API编排、RAG与工作流自动化实践
当"一人公司"(One Person Company,OPC)开始规模化使用AI时,最先崩溃的往往不是模型本身,而是调用方式。今天用A厂商的API,明天换B厂商的模型,后天要接入知识库问答,大后天要定时跑一批自动化任务——如果每个需求都单独写一套胶水代码,很快就会被维护成本拖垮。本文记录我从0搭建一套面向OPC的AI中台的全过程。核心思路是:把模型调用、知识检索、任务编排这三件