企业在智能体时代的布局宜循序渐进，应从基础业务场景切入，在实践积累中稳步提升能力，从而在智能体发展浪潮中占据战略先机。企业级智能体的构建需要统筹开发路径的系统性与技术架构的层次性。依托分层架构的设计，构建从模型适配到运营治理的稳定可扩展技术体系。通过分阶段的实施策略，实现从试点验证到生态融合的渐进式发展。

企业级智能体架构旨在打造“建-用-管”一体化的智能体超级协作空间，通过系统性设计实现全流程赋能。一是融合驱动的模型适配层，其作为底座的核心驱动力，负责适配和集成多种模型能力，包括企业自研大模型、主流品牌大模型、开源大模型以及客户私有大模型，通过多模型路由调度、模型能力量化评估、场景化动态选型、异构模型统一接入与负载均衡等机制，实现能力融合与灵活调度，确保技术先进性与架构包容性，为上层智能体提供持续迭代的模型支撑。二是持续进阶的智能增强层，通过三大模块全方位提升智能体的功能和表现，涵盖记忆增强、工具增强以及可信增强，系统化拓展智能体的任务理解、持续学习与执行闭环能力，使其在企业复杂业务场景中具备更强的自主性、适应性与协作性。三是精益运营的开发治理平台层，该层在平台架构中具体涵盖了“智能体构建开发”、“智能体使用”与“智能体管理”三大核心模块。其中，智能体构建开发支持L2工作流编排、L3推理智能体、L4智能体蜂群、GUI智能应用以及异构智能体纳管；而智能体使用与管理模块则面向运营和开发人员提供全面的配置功能，实现企业级智能体的规模化创建、精细化运维与持续效能优化，提升整体智能协同体系的运营透明度与管理成熟度。

企业级智能体的规模化落地应遵循循序渐进的实施路径与高度场景化的技术适配。以分阶段演进的战略规划为牵引。企业应采取分阶段推进的务实策略。在起步阶段，应集中资源在有限的高价值场景中进行试点验证，通过打造可示范的智能体应用来建立初步成效与团队信心。在扩展阶段，需着力构建支持规模化开发的平台能力，推动智能体在更复杂企业业务环节中落地。在成熟阶段，通过夯实底层架构，打通数据与流程壁垒，实现智能体与业务系统的深度耦合，最终形成具备自适应与进化能力的可持续智能生态。以技术选型开拓智能体实现路径。企业应依据具体场景需求定义核心能力，并据此选择合适的智能体模式，如处理闭环任务的垂直任务型、应对开放问答的通用助理型或执行跨系统流程的自主流程型。大模型选型需结合实际需求，重点考量性能、成本、安全性与行业适配性，合理选择开源大模型或构建客户私有大模型。工具集成则需规划与现有企业系统的高效连接，确保智能体能够融入实际业务流。

南京新一代人工智能研究院

Nanjing Research 

Institute of Next-generation Artificial Intelligence

南京新一代人工智能研究院，是中国信息通信研究院在人工智能、大数据领域投资组建的控股企业，是江苏省人工智能产业公共技术服务平台的落地运营单位。

研究院以“服务国家战略实施，促进地方产业升级”为导向，在人工智能和大数据领域，开展前沿技术研究、标准制定、评测工具开发、实验能力建设等工作，可为企业提供全方位的诊断、咨询、培训、评估服务。

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