近日，華為全聯接大會2025華為云生態閉門圓桌在上海世博展覽館成功舉行。本次圓桌以“云上躍遷：AI Agent生態伙伴，加速創新，實現商業共贏”為主題，聚焦AI Agent技術演進與產業實踐，匯聚了來自華為云及生態伙伴的重量級嘉賓，共同探討AI Agent如何賦能千行萬業智能化轉型升級，推動產業價值創新。

華為云全球生態部總裁康寧在開幕致辭中表示，AI正加速滲透千行萬業，AI Agent作為連接技術與產業價值的核心載體，已成為企業突破效率瓶頸的關鍵抓手。華為云將以產品共創、服務共行、能力共建的生態理念，與全球伙伴共同推動AI Agent在產業場景中的規模化落地。

中軟國際AIGC研究院執行院長韓鵬發表了《可信本體驅動的Agent落地實踐》主題演講，分享了中軟國際在企業級AI落地方面的最新成果和實踐經驗，始終致力于解決在垂類業務高要求的嚴肅場景下，企業數據資產與大模型高質量融合的難題。

通過數百個項目(包括POC)的歷練，中軟國際發現影響智能體落地行業的并不僅僅是算力和基座模型，更重要的是企業私域的大量數據資產、遺留系統和各類隱含的暗知識。我們的客戶普遍面臨“復雜數據環境”，例如企業數十年積累的結構化數據中，大量數據庫表、字段含義及關聯邏輯僅有原開發人員知曉;而“隱形知識挖掘難”如醫療基因變體規則、工業設備故障樹等經驗等還未有效提取挖掘;以及“業務閉環能力弱”，早期智能體多停留在簡單問答層面，無法深度嵌入業務流程實現端到端提效。實踐證明當前的一些通用智能體雖能通過任務規劃和工具調用完成一定程度的多步任務，但在解決企業垂類復雜問題和高準確率高質量要求時仍存在較大差距。

為應對這些問題，中軟國際結合自身的領先實踐同時借鑒了Palantir的本體(Ontology)思想，構建了一套輕量級可信本體的平臺及服務能力，將企業的復雜數據和知識通過生成式編織方法構建大模型易于理解的高質量語義化結構，實現對數據資產和業務邏輯的孿生建模，實現有效的連接、融合、理解和標準化互操作。可信本體核心由四部分組成：一是企業數據目錄的構建，接入整合企業的數據資源，形成統一的數據對象和關鍵要素目錄;二是語義編織層，將元數據、指標、術語、編碼、業務標簽等進行規約和動態編織;三是知識圖譜構建，通過實體、屬性及關聯關系構建動態互聯的連接體系，以動態推理的語義網絡支持高階查詢推理與決策思考。四是動態互操作層，通過開放式工具目錄體系，通過MCP、Nl2API、專有算法模型等方式提供強大的能力調用和互操作機制。

韓鵬以AI+制造的前沿實踐為例，談到從某頭部企業“物料選型”場景切入：電子元器件種類繁多、格式不統一，整合標準化困難;物料信息分散在10萬+份、200+種格式文檔中，人工提取耗時易錯、利用率低，一次性通過率不足50%。為破解客戶這一“效率黑洞”，中軟國際針對物料選型場景構建了一套完整、可用的研發知識底座：通過對企業結構化(關鍵參數數據庫)與非結構化數據資產(如：大量元器件說明書)進行有效的融合和語義治理，對多種模態的數據實現顯性和隱性的知識挖掘，并進行外部高質量數據補充。提供更為強大的多種知識融合檢索和增強推理服務，為智能體提供強有力的業務語義編織和知識應用能力，并且在本體庫之上快速封裝“物料檢索、選型、BOM生成”三個專家Agent，通過多智能體框架(AgentOps)實現任務閉環。整個落地方式，采用中軟國際的FDE for AI(Forward Deployed Engineer for AI)模式，采用精悍小團隊模式提供從Designtime，Buildtime到Runtime全生命周期的端到端服務。依托數據運營持續采集用戶反饋，自動更新本體與Agent參數，不斷提升Agent準確率。最終效果是顯著的：選型時間從平均15分鐘減少到1分鐘，一次通過率從40%提升到60%。更令人驚喜的是，BOM編制效率由2小時壓縮到10分鐘，BOM評審從40分鐘縮短到5分鐘，平均達到10倍以上的效率提升。

中軟國際采用這種基于可信本體驅動的Agent落地方法，已覆蓋“研產供銷服”全鏈路形成制造業的智能體群集。未來，中軟國際將進一步與華為深化合作，擴展至更多行業場景，幫助更多企業客戶突破智能體落地的關鍵瓶頸，實現AI技術在核心業務中應用創新，共創Agent規模落地的商業正循環。