过去一年，“Agent”成为供应链行业内的高频热词。但真正将Agent从PPT、Demo落地到客户仓库、车队、报关行等真实业务场景并稳定运行的企业，寥寥无几。

洞隐科技将自身22年沉淀的行业Know-how、55+行业模块、90+业务场景，以及正在规模化服务客户的46个专项AI Agent，重新做了一次梳理。

以下为ACE2026第十六届供应链创新年度旗舰峰会上，洞隐CEO刘斌演讲摘要，将为您一文讲清我们到底怎么理解Agent。

供应链执行，为什么卡在这里

在谈Agent之前，先回归问题本身。当下中国供应链的执行层，正在被四件事同时卡住：

第一，人力瓶颈。仓库工人难招、调度人员难留，人力成本每年上涨10%以上，且经验无法快速复制——一个资深调度员离职，半年内的运营波动几乎是必然的。

第二，数据孤岛。WMS、TMS、ERP、OA多个系统并行，数据靠人工在Excel里反复核对，一旦某一个节点出错，整条链路均受牵连。

第三，异常被动。问题发生之后才被发现，是当下大多数供应链组织的常态。每小时的延误，都是客户体验损失与真实成本增加。

第四，优化瓶颈。再有经验的人，也有认知天花板与能力上限。在复杂、巨量的数据面前，降本的机会点靠人是无法穷尽的。

这四件事，恰好对应了AI Agent最擅长处理的四种问题形态——重复劳动、跨系统协同、实时监控和海量数据模式识别。这也是洞隐科技决定将AI Agent作为未来十年核心产品形态的根本原因。

我们对Agent的理解（一）：技术实现的四个基本问题

市场上关于Agent的叙事，常常混杂在一起。洞隐科技经过内部梳理后，将“技术实现”拆成四个彼此独立、但又互相支撑的单元。任何一个想做Agent的团队，都必须先明晰自己在做哪一种。

01 人使用的Agent——人机协同

这是今天最容易理解，也最容易被做成Copilot的一类。本质是人在回路（Human-in-the-loop），Agent作为专家助手，把人从低价值、高重复的动作里解放出来，但最终的决策权、确认权、签发权仍然在人手里。

在供应链里，这类Agent典型形态是：调度员在排车时，Agent提供最优配载方案；客服在处理询价时，Agent给出推荐报价和风险提示；管理者在做分析时，Agent生成图表和洞察。

它解决的是“效率”问题，边界很清晰——人仍然是执行主体。

02 Agent使用的Agent——Agent自主

这是真正区分“玩具”与“生产力”的分水岭。当一个任务复杂到需调用多个子能力、跨多个系统、分多步完成时，单个Agent会力不从心。这时候需要Multi-Agent编排：一个主Agent将任务拆解，调用若干个子Agent，每个子Agent各司其职，彼此之间以结构化协议通讯。

仓库Agent调用盘点Agent、调用库容分析Agent、调用移库建议Agent，最后汇总给运营——这是Agent使用Agent的真实场景。

它解决的是“自主性”问题。人类不再需要对机器逐步下达指令，只需交代目标和边界。

03 现有系统的Agent增强

这是过去几乎被忽略、但商业价值最被低估的一类。绝大多数企业的WMS、TMS、ERP不是轻易就能推倒重做的——它们承载着实际业务运转，替换成本高到无法承受。

但这不意味着AI无法应用。洞隐科技通过MCP标准化连接协议，实现已有系统“Agent 化”：在不动原有系统架构的前提下，让Agent像一个新员工一样使用这些系统——查库存、建运单、改状态、下指令。对客户来说，他原来采购的WMS还是那套WMS，但从此刻开始，这套WMS有了“会思考的外挂”。

它解决的是“存量”问题，决定了AI能不能真正进到大多数企业的日常流程里。

04 Agent 原生

最后一类，是从零开始、为Agent而生的软件。它不是“旧系统+AI”，而是把Agent当成一等公民来设计：重构对象模型、权限体系、审计日志、异常处理等。

在洞隐内部，DI.AI Platform就是这样的底座——它并非传统SaaS的升级版，而是专门给一群AI数字员工“工作”用的操作系统。

它解决的是“未来”问题。五年之后，全新上线的供应链软件，大概率均走向Agent原生。

这四类问题并不互斥。一个成熟的企业AI战略，需同时跑通这四条路径：用人机协同拿下速赢，用Agent自主攻坚复杂场景，用Agent增强盘活存量系统，用Agent原生布局长期未来。

我们对Agent的理解（二）：场景落地，这才是真正的护城河

讲完技术路径，必须讲场景。洞隐科技非常清楚一件事——一个通用大模型加上几个prompt，打不穿供应链的真实业务。

为什么“46个Agent ≠一个大模型套壳”

市场上有不少方案，本质是把通用大模型包装一下、配一个对话框，就称之为“行业 Agent”。这类方案在POC阶段看起来很惊艳，一旦进入客户真实业务，会立刻暴露几个根本性问题：

·它不懂WMS、TMS、货代、航运的业务逻辑，连“一张提单背后涉及多少方、多少动作”都说不清；

·它连不进客户的企业内网系统——看不见WMS里的库位，也调不起TMS里的运单；

·它无法保障SLA和业务合规，出了问题没法追溯、没法交代；

·最终的结果就是：试点很多，落地很少。

洞隐的路径完全不同。公司的46个Agent，立足于22年行业数据和业务流程，依托四大核心能力深度构建：

1、行业Know-how内化

55+行业模块、90+场景图谱沉淀进Ontology统一对象模型，让AI真正“懂”订单、货物、船期、仓位之间的结构化关系。

MCP标准化连接

WMS、TMS、ERP、海关API、船司API、IoT网关，不是每个客户都定制一遍，而是协议化、标准化接入。

2、Bounded Autonomy（有边界的自主）

AI在明确的业务边界内执行，边界外自动升级到人类审核。所有操作可审计、可追溯，不是黑箱。

3、场景化的专项Agent

不是一个大而全的万能Agent，而是仓库Agent、运输Agent、货代Agent、航运Agent、关务Agent、商务Agent，它们各司其职，像真实的数字员工一样分工协作。

整个底座通过五层架构从基座到场景逐层支撑，实现平台、连接、能力、编排、场景的全链路闭环。

场景落地的真实切片

说几个正在客户现场跑着的Agent。

1.库容分析Agent

实时接入WMS库位数据，自动识别高周转/低周转SKU，智能推荐最优上架库位；库位利用率提升20%–35%，爆库风险降低40%，库容预警从T+1变成实时。

2.入库计划Agent

自动分析预约到货时间窗口，排布月台与卸货资源，实时推送异常预警；入库等待时间降低50%，月台利用率提升60%，7×24小时自动排计划。

3.ABC诊断Agent

动态更新ABC分类，识别呆滞、过期、超储风险，自动生成库存优化建议报告；周转率提升30%，库存持有成本降低25%。

4.智能配载Agent

替代人工排车、选路线、盯时效，闭环全流程一键生成运单。拣货效率提升30%–50%，新员工培训从2周缩短到2天。

这些数字的背后，是一条清晰的价值曲线：

·50%+重复性人力节省——机器人不请假、不疲惫、不出错；

·95%+流程效率提升——从小时级到分钟级，从被动到实时；

·99%+ SLA保障率——AI自动保障，关键指标从不遗漏；

·80%+异常损失降低——从事后救火到事前预防。

软件的未来是“无界面”——以费率谈判Agent为例

关于Agent，需强调的是：AI Agent真正改变供应链的方式，不只是让现有软件变得更智能，而是让“软件”这个概念逐渐消失。

传统软件的交互逻辑，是人“打开系统、点击按钮、填写表单、提交流程”。过去三十年的企业软件演进，本质上都是在优化这一过程——更好的UI、更少的点击、更顺畅的流程。但它从未跳出“人在用软件”这个基本框架。

Agent真正带来的范式转移是：人不再需要打开软件。

最近在客户现场运行的费率谈判Agent，就是对这一判断的验证。

过去一次整车运输招标，流程大致是这样的：

·运营人员打开TMS，导出历史运价；

·打开邮件，联系二十家承运商；

·在Excel里汇总报价，并打开OA发起审批；

·再回到TMS维护新合同。

每一次来回沟通、每一轮报价调整、每一次审批追踪，都伴随着大量的系统切换和人工动作。一次中等规模招标，平均占用专职人员2–4人的主要精力，周期普遍超过2周。

接入费率谈判Agent后，这个流程变成了一句指令：“对XX线路启动年度招标，目标降本 5%，截至下周五。”

接下来的事情，由Agent自己完成：

·跨TMS、合同系统、邮件系统、OA自动调度数据；

·按照预置的谈判策略，自动与承运商多轮沟通；

·谈判结果自动回写到合同系统；

·审批流按规则自动发起；

·例外情况自动升级到人类审核。

整个过程，运营人员未打开过任何一个软件界面——其打开的只是和Agent的对话框。

结果是：对账效率提升95% 以上，异常损失降低80%，7×24小时无人值守运行，月节省专职人力2–4 人。但更重要的不是这些数字，而是它展示了下一个时代供应链软件的形态：

·从“界面”到“对话”——人不再通过点击来使用系统，而是通过意图表达来驱动系统；

·从“流程”到“目标”——人不再需要拆解每一步怎么做，只需要说清楚目标和边界；

·从“系统”到“员工”——每一个原本是一套软件的东西，都会逐渐长成一个可以被“雇佣”的数字员工。

这正是洞隐科技为何将产品定义成“AI 数字员工”，而非“AI 功能”或“AI 模块”——因为未来企业雇用的不只是人，还有一支永远在线、不会请假、不会疲惫、能够被明确考核的AI员工团队。

写在最后

洞隐科技不是将通用大模型简单包装后推向市场，而是用22年的行业数据，训练出真正懂供应链的AI。

洞隐科技以DI.AI Platform为智能基座，以AI Agents为执行单元，覆盖仓储、运输、货代、航运四大场景，让供应链每一个环节都拥有“感知—判断—行动—自愈”的自主闭环能力。

洞隐科技：AI Agent驱动的智能供应链技术服务商

深耕物流领域20多年，以DI.AI Platform为智能基座，以AI Agents为执行单元，覆盖仓储、运输、货代、航运四大场景，让供应链每一个环节都拥有感知判断行动自愈的自主闭环能力。