为什么越来越多企业开始做 AI Agent工作流平台？
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行业案例库 3天前 • 109

为什么越来越多企业开始做 AI Agent工作流平台？

过去一年，AI Agent 和工作流（Workflow）赛道简直是“神仙打架”。从字节的 Coze（扣子）到 n8n，再到前阵子 ChatGPT 开放的 AI 生成工作流，各种平台层出不穷。但你有没有发现一个现象：这些工具虽然很火，但大多是“玩具”，或者个人开发者在用。在 B 端（企业）场景，一说一，你非常少见到它们的身影。不是它们技术不行，而是 B 端场景更复杂，有两个核心痛点是 C 端平台

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AI中国

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作为一名在工厂既负责销售又处理跟单的工作人员，我深切体会到AI已经在我的工作中发挥了实实在在的作用。就拿最近我正在写的公众号专栏“产品科普100篇”来说，其实大部分内容都是由AI辅助生成的。我只需要提供核心观点和结构，它就能快速输出一篇专业、严谨的科普文章，而我只需要做最后的校对和调整——这大大节省了我过去用于构思、撰写的时间。AI在沟通环节也一样帮了大忙。在回复客户咨询时，我常常借助它生成商

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中国的Saas工具发展了这么多年也很少很少有能跑出来的（指上市且持续盈利）：用友亏损超20 亿，微盟亏了17亿，有赞也在亏损边缘徘徊，好点的是金蝶，云业务带来了一定增量，但整体还是亏损的。到现在国内工具软件的需求也很少，首先国人已经养成了“白嫖”（不为软件付费）的习惯，连一个月9.9的VIP也要去咸鱼找个便宜的；其次对于中小企业来说，工具比人贵，对于大企业人家要提定制需求，那非标生意肯定是没法

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你发现了吗？AI 正在从一个“热词”变成一种“日常”。从去年到今年，大模型不再只是发布会上的炫技演示，也不再是朋友圈里的猎奇谈资——它正悄无声息地钻进你的工作流、你的手机、甚至你公司的采购清单里。但奇怪的是：一边是巨头疯狂布局、企业纷纷采购；一边却是很多 AI 创业项目迟迟无法盈利。钱，到底被谁赚走了？机会，到底藏在哪里？。一、大模型落地的现在是什么样子国外：大厂普及很快 —— 很多世界 50

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第一批因为AI而失业的人出现了。2025年初，物流巨头UPS宣布裁员两万人，这是公司百年历史上最大规模的裁员，CEO凯萝·多梅（Carol Tomé）对此的解释很简单：“AI优化了业务流程。”5月，Meta公司年度大会，扎克伯格表示，到明年，或许一半的开发工作会由AI完成，而且这个比例只会继续上升。AI的全面介入，让曾经负责上传下达、决策执行的中层管理者们有了危机感。根据麦肯锡刚发布的一项研究

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人工智能正以不可逆转之势深刻重塑全球科研范式与医疗生态。政策维度的战略布局正为AI在科研与医疗领域的应用注入强劲动力，其中国家层面的顶层设计尤为关键。2025年8月26日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，不仅提出至2027年实现新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%的目标，更明确将医疗保健、生物科技列为AI融合重点领域，标志着我国以战略级行动推动AI与科研医疗深度结合；

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刚刚，看到一条新闻：AI 听诊器要来了。上个月，欧洲心脏病年会上，公布了一项真实的临床试验结果，由英国最顶尖的大学帝国理工学院和其附属 NHS 医院团队开发的 AI 智能听诊器，可以在 15 秒内，检测三种心脏疾病，包括心力衰竭、心脏瓣膜病和心律不齐（如房颤）。挺震撼的。听诊器我们都不陌生，小时候冬天生病，我最害怕医生拿着冰冷的听诊器贴到胸口。那个冰冷的金属片和随后可能会到来的针头，让我印象深

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2016年前后，智能制造,工业4.0一度成为制造业最热的词汇。各类峰会、论坛、样板工厂、试点项目此起彼伏。我在2017年，也投身到了这一轮轰轰烈烈的工业4.0的热潮中了，从矿业转战到了制造业，当然2015-2017年，也是矿业最为艰难的一段期间。彼时的口号是互联网+（互联网+的口号还可以继续往前追朔，大概2013年左右把，O2O，互联网+），如今则换成了AI+。时间过去不过七八年，我们似乎又站

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「 Liblib：中国领先的AI创作者社区 」公司背景：Liblib（哩布哩布）是国内专注AI图像创作的社区平台，虽未公开具体成立时间，但已在短时间内迅速崛起。其团队深谙开源模型生态和创作者需求，整合超过200种开源文生图模型，并提供低门槛的专业编辑工具。产品与聚焦的痛点：集成主流与长尾开源模型（如Stable Diffusion等），提供“模型超市”式的体验；通过模块化工具降低创作门槛，支持

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