在快节奏的供应链管理领域，每秒钟都重要。延迟、低效和脱节的数据可能会带来巨大的财务和运营后果。首席运营官的重点是保持持久、可持续的供应链，从产品设计一直到在客户地点交付和运营。

这种宽泛的观点可以带来更高效的运营，以及更大的灵活性、生产力和可持续性，因为决策基于数据，资源的使用更具战略性。然而，最近，供应链为首席运营官提供了更多头痛的公平份额，尤其是在预测和缓解中断方面：流行病、贸易战争和关税、社会动荡，甚至极端天气。你知道钻头。因此，引入代理式 AI（智能 AI，有时还有自主代理）能够理解自然语言、弥合信息差距、跨系统集成，甚至采取行动，这为制造商及其供应链合作伙伴带来了巨大的机遇，甚至是改进运营的业务当务之急。

生成式 AI 和代理式 AI 之间存在重大差异。虽然生成式 AI 非常适用于创建内容、进行预测或回答问题，但代理式 AI 则更加重要。它不仅能生成洞察，还能基于这些洞察采取行动。AI 代理可以协同工作、制定决策并触发不同业务职能部门的行动。换句话说，代理式 AI 将 AI 从建议移动到执行。

AI 代理可以近乎实时地帮助 COO 监督和控制所有设计到运维流程，只需为代理提供实现的目标，并将其表述为自然语言查询。假设技术制造商的首席运营官向人工智能代理询问：“我们如何提高效率并将笔记本电脑的制造成本降低 5%？”此编排代理解释请求，具有确定和应用最佳操作以找到答案的纬度。编排代理是此流程涉及的所有不同系统中的 COO 代理。它将利用来自生产、物流、供应商和业务伙伴（有时会与这些领域的其他 AI 代理进行交互）的信息，并将其全部整合在一起，以确定最有效、成本最低的途径。这可能意味着从基于黄金的连接器切换到基于铜的连接器，转变为价格更优惠的供应商，改进维护以减少制造和装配停机时间，或者只是转移到更高效的装配位置。

与从每个部门手动收集信息相比，为什么代理可以找到提高生产效率的指数级速度非常快，这很简单。

对于首席运营官而言，代理式 AI 既带来了挑战，也带来了单一的机会。AI 智能体能够将供应链从被动和孤立的运营转变为智能、持续改进的网络。

但是，与大多数新技术一样，您需要将炒作与现实分开。现在，我们开始看到供应链中 AI 代理真正价值的初步迹象，其中少数预测、制造和仓储代理在其领域内高效运营。但技术正在以超快的速度进步，这些 AI 代理的真正集成并不像你想象的那么远。如果代理能够跨部门和职能协调数据共享和对账，不仅可以提高广泛流程的效率，而且首席运营官和首席财务官可以更好地协同工作。因此，COO 需要立即考虑迈向代理式 AI 的第一步，以便在功能增长时做好准备。

AI 智能体现在实际可以做什么？

目前，跨职能代理很难找到，但最大的企业（供应链是他们的命脉）已经部署了专门的 AI 代理。2025 年，美国零售电子商务销售额中近一半 (44%) 通过亚马逊和沃尔玛进行销售。沃尔玛利用 AI 代理预测需求，并调整广大门店网络的库存水平。代理使用历史销售数据和外部因素（例如社区事件或当地天气）来预测需求，使公司能够在正确的时间存储正确的产品，并减少库存过剩。亚马逊将 AI 代理集成到订单履行中心，简化仓库运营。代理管理库存、优化货架空间和自动化订单拣配。再举一个例子，物流提供商 DHL 利用基于 AI 的代理，实时监控和优化物流。代理跟踪装运，识别潜在的中断（如延迟或库存短缺），并建议备选路线以最大限度地减少中断。

但越来越多的 AI 代理并不局限于大型企业。随着人工智能生态系统的快速发展，各种规模的供应链都可以开始探索人工智能代理。

对于大多数供应链运营而言，完全自主且互联的 AI 代理在本质上仍然非常具有概念性，但技术正在快速迁移。供应链人工智能公司 FourKites 数字化转型解决方案副总裁 Sree Mangalampalli 表示。在 Mangalampalli 在领英文章中指出的 33 种不同类型的供应链 AI 代理中，“我表示，目前（2025 年 2 月）有 25% 是供应链运营的实际现实。”

AI 智能体正在经历陡峭的学习曲线

如今，AI 智能体刚刚开始扩展其功能。这里有四个阶段的代理发展;每个新阶段将代表复杂性的大进步。

1. 第一项洞察。 每个 AI 代理都采用自然语言查询，并分析其供应链区域中的结构化和非结构化数据，以提供相关信息并建议行动方案。

2. 并行洞察。 AI 检测初始查询之外的数据模式。代理可以说：“您已提出此问题，但在分析您的答案数据时，我看到其他问题 A、B 和 C。“你希望我报警嘛 ? ”此阶段表示复杂性呈指数级飞跃。要扩大初始查询中可能操作的范围，需要大量工作来识别和启用可以执行的所有可用流程。

3. 建议执行。 随着代理熟悉您的操作，它将开始根据先前的决策模式推荐操作。如果您过去多次提出类似的问题，AI 代理提供了类似的见解，并且您采取类似操作的十次中有九次，代理将询问您是否要这次采取相同的操作。在此阶段，AI 代理为用户提供制定决策的支持信息。

4. 自主执行。 这是代理式 AI 的最终目标。现在，AI 代理已经了解了您对某些查询或数据的回复，它将自行采取行动，或者尽可能减少人工干预。

与现实相比，代理式 AI 肯定在快速增长；但 CodersLab 高级客户经理 Carlos Romo 表示，完全自主权仍在进行中，这有助于实现汽车行业的供应链自动化。“许多公司都在试验，但复杂决策仍需要人工监督。然而，技术发展迅速，因此我们越来越接近于更自给自足的系统。”

他表示，大多数供应链组织都在使用 AI 代理进行预测。自疫情爆发以来，企业无法利用历史数据作为未来发展的基础。“您必须引入与业务最密切相关的外部市场因素，并进行相应的预测。”他说。“让 AI 从这些市场因素中学习，以了解未来预测中应加权多少以及它如何影响您的需求。这是一个非常复杂的问题，但代理会不断学习和更新您的预测。”

制造调度是 AI 代理的另一个简单目标。他们可以分析来自物料提供商的数据、客户变更和交付目标，以便在制造车间进行更高效的排产，并减少空闲时间。AI 代理在仓库中，确保内向库存针对出库装运进行优化，因此您的存储和分销有限。

这些代理是否在供应链中相互交互？Mangalampalli 表示，技术尚未快速发展。“再给它六个月。”

可能的艺术：代理式 AI 预计明天会做什么？

代理式 AI 用例正在为供应链流程中的每个功能兴起，每个用例都有潜力提高效率、节省资金和提高整个流程的自动化。

最终目标是让所有这些任务特定的供应链代理不仅能协同工作，还能与其他业务领域（如销售和采购）的 AI 代理合作，打造具有灵活智能自动化的端到端流程。

产品设计

AI 可以分析客户反馈、市场趋势和绩效数据，提出现有产品改进建议，甚至激发新产品的灵感。

在设计新的技能产品时，AI 可以捕获公司的所有客户服务数据，了解其当前产品的性能以及市场需求。然后，设计人员可以询问 AI 代理现有产品中缺少什么，或者客户需要什么。例如，维生素 C 和 niacinamide 在 2025 年需求量居前列。AI 代理将挖掘与您的客户群匹配的研发和社交媒体数据，并提出组织如何创建新产品的备选公式、配方或模型。它甚至可以表明可以使用的新材料，例如用牛油、甜蜡或椰子油取代英国禁止的石油蒸馏物。或者可以避免某些材料，例如许多消费者在产品中不需要的香蕉或铝。

制造行业

AI 代理可以优化生产步骤和流程，并且越来越希望将这些步骤和流程用于质量控制。可视化检验工具已经可以实时识别生产线上的缺陷，从而减少浪费并提高质量。但是，AI 代理不会止步于此；它还可以触发维护工单或自动调整生产参数。

在合同制造中，AI 代理可以监控生产订单的进度并直接与承包商的 AI 系统进行通信，以确保组织满足其服务水平协议 (SLA)。

AI 代理还将确定生产线中的最佳步骤顺序，并进行相应调整。

仓库管理

代理式 AI 根据需求波动和库存水平持续调整仓库运营。它还可以与已有的仓库机器人系统配合使用，以更好地存储物料以提高使用效率。例如，如果特定电子组件的需求剧增，AI 代理可以调整仓库布局，以确保产品位于装货码头附近，以便于访问。通过进一步学习，AI 代理将自动化整个装运、包装和订单履行速度流程。

运输和物流

AI 智能体可以优化送货路线，缩短送货时间并降低燃料成本。他们还可以使用外部数据（如天气报告、天然气价格和港口拥堵的新闻报道）实时调整货运或行驶路线。

在此，访问文本和新闻报告等非结构化数据至关重要。当一艘船封锁苏伊士运河时，信息通过文本传送，影响了供应链。鉴于类似的情况，AI 代理可以从内部通信和新闻源中快速检测事件。然后，他们可以主动计算围绕好望角或陆路重新安排交货的经济效益，并将订单转移给备选供应商或调整库存策略和定价。

计划和预测

AI 代理很快将在制造、计划和物流领域保持同步，并能够告诉您用于满足 SLA 的最有效生产计划。例如，计划员可以询问 AI 代理是否应向同一制造商发送两个生产订单或发送给单独的制造商以满足 SLA。代理将收集有关原材料、制造细节和 SLA 要求的数据以形成行动计划。

在预测、监控结构化和非结构化数据时，从天气到社交媒体，再到音频新闻客户，实时利用 AI 代理可以帮助企业快速调整生产和物流计划。

哪些因素阻碍了代理式 AI 的供应链？

技术厂商正在赌注，企业已经准备好使用自主 AI 机器人，但企业并不那么确定。虽然 2 月 华尔街日报 科技峰会上有 61% 的与会者表示他们正在试用人工智能代理，但 21% 的受访者表示他们根本没有使用它们。民意调查发现，他们对技术最紧迫的担忧是缺乏可靠性，包括拥有可靠的数据。

在成功使用任何类型的 AI 之前，供应链需要结构化和非结构化数据才能可见、正确且可访问。这就是问题所在。企业沉溺于数据，包括内部系统、供应商协作、物流提供商，甚至是社交媒体和物联网 (IoT) 传感器，但大部分数据都是孤立的、非结构化的，或者只是非常杂乱无章的。

虽然代理式 AI 的第一步是按顺序获取数据，但从供应链特定领域的几个代理开始，更容易做到这一点。

Mangalampalli 甚至建议在数据方面转向更多持续改进和灵活思维模式。他说：“在开始之前不必完美。”

在代理式 AI 驱动的供应链中，人类将扮演什么角色？

如前所述，AI 代理在流程中仍需要人工来验证他们正在做出的决策。即使随着人工智能功能的增长，人们在供应链管理中的作用也不会消失，而是不断发展。代理人如何自主并不重要， 一个人还是会成为其提供监督的核心。但核心人的技能将改变。

如今，供应链管理依赖于专业员工，包括计划人员、工厂经理、物流专家等。AI 代理将吸收大量专业知识，创建新的产品设计，在车间设置制造计划，或为新产品选择最佳物料供应商。这会将决策转变为业务运营和首席运营官，并离开技术专家。

这些重新任命的知识专家和报价将负责全面了解 AI 代理的特定职能及其在整个供应链中的交互方式。他们将监督 AI 代理的绩效，并验证其与其职能领域内外的不同数据的交互。

成功的关键在于平衡 AI 自动化与人工判断。令人怀疑的是，我们会 100% 复制代理中的供应链，并且很可能始终会有一个人。AI 不会取代人类，但使用 AI 的人类将取代没有人工智能的人类。

COO 现在该做什么？

对于希望开始将代理式 AI 集成到供应链中的 COO 而言，第一步不是购买最新的 AI 工具；而是确定面临的最大业务挑战所在。

1. 明确业务成果。 如果您了解结果，可以构建代理以达到此目的。
2. 检查您的数据。 您是否拥有解决这些问题的正确数据？如果没有，可以在哪里获得？
3. 与软件提供商合作。 包括 SAP 在内的企业都在开发 AI 代理，因此 COO 无需从头开始构建。有些企业正在使用特定功能构建单个代理，而另一些代理则提供或计划提供用于管理代理或允许用户通过组合预构建函数快速构建自己的代理的软件。

如今的供应链面临一些问题，这些问题可以从代理式 AI 中获益。AI 代理正在努力在所有全球供应链业务之间进行主数据共享和集成，即使这些源使用不同的格式、标准和系统。它还可以驾驭动态且复杂的供应链环境。代理式 AI 可以超越传统的基于规则的自动化，这些自动化取决于预定义的场景，而是从历史数据中学习以预测潜在的干扰并自动调整计划，而无需手动干预。

更有希望的是，如果能够在整个企业范围内整合和共享数据，首席运营官、首席财务官和其他首席级高管之间的互动将更具协作性。这可确保其职能共同努力，以找出瓶颈，并纳入适当的自治和护栏平衡。

设计到运维流程中的代理式 AI 不仅仅是生成式 AI 的升级；它可以是巨大的飞跃。它将 AI 从被动洞察转移到主动执行。但是，要使其发挥作用，企业需要制定战略。从正确的数据入手，找到正确的用例，并让 AI 代理首先在其领域内高效工作。然后，您将做好技术进步的准备。这就是你从 AI 炒作到 AI 结果的过程。

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