在快节奏的供应链管理领域，每隔一秒就算了。延迟、低效且数据脱节会给财务和运营带来巨大的后果。COO 的重点是保持持久的可持续供应链，从产品设计一直到在客户地点交付和运营。

这种广泛的视图可以提高运营效率，并提高灵活性、生产力和可持续性，因为决策基于数据，并且资源的使用更具战略性。然而，近来，供应链给首席运营官们带来了更多的困扰，尤其是在预测和缓解各种危机时：疫情、贸易战争和关税、社会动荡，甚至极端天气。你知道钻头。正因为如此，代理式 AI（有时是自主的智能智能体，能够了解自然语言、弥合信息缺口、跨系统集成，甚至采取行动），就给制造商及其供应链合作伙伴带来了巨大的机遇，甚至是改进运营运营的关键因素。

生成式 AI 和代理式 AI 之间存在主要差异。虽然生成式 AI 非常适合创建内容、进行预测或回答问题，但代理式 AI 会更进一步。它不仅能生成洞察，还能基于洞察采取行动。AI 代理可以协同工作、制定决策并跨不同的业务功能触发操作。换句话说，代理式 AI 将 AI 从建议转移到执行。

AI 代理可以让 COO 近乎实时地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，即表示为自然语言查询。假设技术制造商的首席运营官询问 AI 代理：“我们如何提高效率并将笔记本电脑制造成本降低 5%？”此编排代理解释请求，并具有确定和应用最佳操作以查找答案的纬度。编排代理是此流程涉及的所有不同系统中的 COO 的代理。它将利用来自生产、物流、供应商和业务伙伴的信息（有时会与这些领域的其他 AI 代理进行交互），并将所有信息整合在一起，以确定最有效、成本最低的途径。这可能意味着从金级连接器切换到基于复印机的连接器，向价格更高的供应商转变，改进维护以减少制造和装配停机时间，或者仅移动到更高效的装配地点。

与从每个部门手动收集信息相比，在寻找改进生产的方式时，代理人的速度可以呈指数级增长，这很容易看出。

对于 COO，代理式 AI 既是一个挑战，也是一个独特的机会。AI 代理有可能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 AI 代理在供应链中首次发现真正的价值迹象，其中有少数预测、制造和仓储代理在其领域内高效运营。但技术正在以升温的速度推进，这些 AI 代理的真正集成并不像你想象的那么远。当代理能够跨部门和职能部门协调数据共享和对账时，广泛的流程不仅能提高效率，COO 和 CFO 也能更好地协作。正因为如此，COO 需要考虑迈向代理式 AI 的第一步，才能随着功能的增长做好准备。

现在，AI 代理可以实际执行哪些操作？

目前，跨职能代理很难发现，但最大的企业（供应链是其命脉）已经部署了专门的 AI 代理。2025 年，近一半 (44%) 的美国零售电子商务销售流经亚马逊和沃尔玛。沃尔玛利用 AI 代理预测需求，并在庞大的门店网络中调整库存水平。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。Amazon 在其履行中心集成 AI 代理，以简化仓库运营。代理管理库存、优化货架空间并自动拣配订单。再举一个例子，物流提供商 DHL 使用基于 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 代理并不局限于最大的公司。随着 AI 生态系统的快速发展，各种规模的供应链都可以开始探索 AI 代理。

对于大多数供应链运营而言，完全自主和互联的 AI 代理在本质上仍然非常具有概念性，但技术正在快速发展，供应链人工智能公司 FourKites 的数字化转型解决方案副总裁 Sree Mangalampalli 表示。在 LinkedIn 的文章中，Mangalampalli 发现了 33 种不同的供应链 AI 代理，“我认为，25% 是当今供应链运营的实际现实（2025 年 2 月）。”

AI 代理采用陡峭的学习曲线

如今，AI 代理刚刚开始扩展其功能。这里是代理发展的四个阶段;每个新阶段将是一个大的步伐的复杂性。

1. 初步分析。每个 AI 代理都会进行自然语言查询，并分析其供应链范围内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. 并行分析。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，我看到了其他问题 A、B 和 C。“想逃到哪里啊 ? ”此阶段表示复杂性的指数级飞跃。从初始查询扩展可能的操作范围，需要大量工作来识别和启用可执行的所有可用流程。

3. 建议的执行。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。如果过去多次提出类似问题，AI 代理提供了类似的洞察，并且十次中九次采取了类似操作，则代理将询问您是否希望这次采取相同的操作。在此阶段，AI 代理为用户提供支持信息以做出决策。

4. 自主执行。这是代理式 AI 的最终目标。现在，AI 代理已经了解您对某些查询或数据的响应，它将自行采取行动，或者很少有人干预。

对于炒作与现实而言，代理式 AI 肯定正在快速增长；但是 CodersLab 公司高级客户经理 Carlos Romo 表示，充分自主性仍然是一项正在开展的工作，这有助于自动化汽车行业的供应链。“许多公司都在试验，但对于复杂的决策来说，仍需要人工监督。然而，技术正在快速发展，因此我们越来越接近于更加自给自足的系统。”

他说，大多数供应链组织都使用 AI 代理进行预测。自疫情以来，企业不能将历史数据视为未来发展的基础。他表示：“您必须将外部市场因素与您的业务关联性最紧密地带入市场，并相应地进行预测。”“让 AI 从这些市场因素中汲取经验，了解应在未来预测中对其进行多少加权，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。”

制造计划是 AI 代理的另一个简易目标。他们可以分析来自物料提供商、客户变更和交货目标的数据，以更有效地计划制造车间并减少空闲时间。AI 代理位于仓库中，确保针对出库装运优化入库库存，因此您的存储和高效分销有限。

这些代理是否在整个供应链中相互交互？尚未, 但技术正在快速移动, Mangalampalli 说.“再给六个月吧。”

可能的艺术：代理式 AI 预计明天会做什么？

代理式 AI 用例正在涌现出供应链流程中的每项功能，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程度。

最终目标是让所有这些任务特定的供应链代理不仅协同工作，而且还要与其他业务领域（如销售和采购）的 AI 代理合作，从而通过灵活的智能自动化创建端到端流程。

产品设计

AI 可以分析客户反馈、市场趋势和绩效数据，以建议改进现有产品，甚至激励新产品。

在设计新的皮肤产品时，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 代理现有产品缺少什么或客户要求。例如，维生素 C 和镍酰胺在 2025 年的需求中，作为顶级皮肤成分在线呈趋势。AI 代理将挖掘与客户群相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。它甚至可以提出可以使用的新材料，例如用羊黄油、蜂蜡或椰子油替换英国禁用的石油蒸馏物。或者，它可以避免许多消费者在产品中不需要的某些物料，例如香料或铝。

制造行业

AI 代理可以优化生产步骤和流程，并且越来越有兴趣使用它们进行质量控制。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 AI 代理不会在此停止；它还可以自动触发维护工作订单或调整生产参数。

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级别协议 (SLA)。

AI 代理还将确定生产线中的最佳步骤顺序，并相应地进行调整。

仓库管理

代理式 AI 根据需求波动和库存级别持续调整仓库运营。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高峰，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、包装流程，并提高履行速度。

运输和物流

AI 代理可以优化交货路线、缩短交货时间并降低燃料成本。他们还可以使用天气报告、天然气价格和港口拥堵的新闻报告等外部数据，实时调整装运或行驶路线。

在此，访问非结构化数据（如文本和新闻报表）至关重要。当一艘船阻止苏伊士运河时，信息通过文本传达，并影响到供应链。在类似的情况下，AI 代理可以从内部通信和新闻信息源中快速检测事件。然后，他们可以主动计算围绕好望角或陆路重新路由交货的经济效益，并将订单转移到备选供应商，或调整库存策略和定价。

计划和预测

AI 代理将很快在制造、计划和物流部门之间保持同步，并能够告诉您最有效的制造计划，用于满足 SLA。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分离制造商以满足 SLA。代理将收集有关原材料、制造细节和服务级别协议要求的数据，以形成行动计划。

在预测、监控结构化和非结构化数据（从天气到社交媒体，再到音频新闻帐户）方面，借助 AI 代理，企业能够快速调整生产和物流计划。

是什么阻碍了供应链从代理式 AI 中恢复过来？

技术厂商认为，企业已准备好使用自主 AI 机器人，但企业并不确定。虽然 2 月 华尔街日报 技术峰会的 61% 的与会者表示他们正在试用 AI 代理，但 21% 的与会者表示他们根本不使用它们。民意调查发现，他们对技术最紧迫的问题是缺乏可靠性，包括拥有可靠的数据。

在成功使用任何类型的 AI 之前，供应链需要显示、更正和访问结构化和非结构化数据。这就是问题所在。企业正在沉浸在来自内部系统、供应商协作、物流提供商，甚至社交媒体和物联网传感器的数据中，但其中大部分是孤立的、非结构化的，或者只是很混乱的。

代理式 AI 的第一步包括按顺序获取数据，但在供应链的特定领域中，从几个代理开始就更容易实现。

对于数据，Mangalampalli 甚至建议转向持续改进和灵活的思维模式。他说：“在我们开始之前，它不必是完美的。”

人类在由代理式 AI 驱动的供应链中扮演什么角色？

如前所述，AI 代理在流程中仍需要一个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，人类在供应链管理中的作用也不会消失；它也在不断发展。不管代理如何自主， 一个人还是会处于它提供监督的中心。但核心人才的技能将发生变化。

如今，供应链管理依赖于专业员工 - 计划员、工厂经理、物流专家和其他人员。AI 代理将吸收创建新产品设计、设置车间制造时间表或为新产品选择最佳物料供应商所需的大部分专业知识。这会将决策转向业务运营和首席运营官，而不再是技术专家。

相反，这些被召回"知识专家" 将负责全面了解人工智能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，并验证其与其职能范围内外不同数据的交互。

成功的关键在于平衡人工智能自动化与人工判断。毋庸置疑，在代理中，我们将获得 100% 的供应链复制，并且很有可能始终存在人脉循环。AI 不会取代人类，但使用 AI 的人将取代那些不使用 AI 的人类。

首席运营官现在应采取哪些行动？

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。

1. 牢记明确的业务成果。如果您了解结果，则可以构建代理以达到此目的。
2. 检查您的数据。您实际上是否拥有正确的数据来解决这些问题？如果没有，你在哪里可以买到？
3. 与软件提供商合作。包括 SAP 的公司都在开发 AI 代理，因此 COO 不必从头开始构建。有些企业正在使用特定功能构建单个代理，而其他代理则提供或计划提供用于管理代理或让用户通过组合预构建的功能快速构建自己的代理。

如今的供应链充满问题，可能会从代理式 AI 中获益。AI 代理正在努力在所有全球供应链业务之间共享和集成主数据，即使这些源使用不同的格式、标准和系统。此外，它还能驾驭瞬息万变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（取决于预定义场景），而是从历史数据中学习，以预测潜在的中断并自动调整计划，而无需手动干预。

如果企业能够整合和共享数据，那么首席运营官 (COO)、首席财务官 (CFO) 和其他首席级高管之间的互动将更加紧密地协作。这可确保他们的职能共同努力，以找出瓶颈，并兼顾自主性和护栏的正确平衡。

设计到运维流程中的代理式 AI 不仅是对生成式 AI 的升级，而且是一个巨大的飞跃。它将 AI 从被动分析移动到主动执行。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，你将做好技术进步的准备。这就是从 AI 炒作到 AI 成果的方式。

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