配资证券股票配资 AI应用如何落地政企？首先不要卷通用大模型

智能体元年配资证券股票配资，处处都是智能体。甚至刚落幕的 ISC.AI 2025 第十三届互联网安全大会，主题直接就是" ALL IN AGENT "。

在这里，全球首个 L4 级智能体系统"纳米 AI "上演技术秀，具身智能机器人主持整个会议流程，重新定义"智能参会"。

大会传递出的信号清晰而强烈：智能体技术正加速渗透进产业核心领域。

360 作为大会主办及支持方，其政企 AI 业务已经与智能体技术深度绑定。这场大会既是行业趋势发布会，更成为了 360AI 落地的"实践秀"。

当智能体从技术热词变成生产力工具，360 的实践揭示了三重反常识逻辑：

不盲目追求通用大模型，聚焦小场景更容易在政企行业破局；

用"乐高式"的智能体工厂，赋能传统政企场景也可以变成可复制的黄金模板；

新「安卓」时代，安全与 AI 的深度绑定，成为智能体落地的必选项。

接下来逐一拆解来看。

不盲目追大模型，聚焦「小」场景更易破局

首先，从战略选择上，不盲目卷通用大模型。

360 集团创始人周鸿祎指出，大模型在企业中的落地效果不如预期，其中主要存在两个问题：一是模型推理能力不足；二是模型不具备独立做事的能力，不太会用工具。

这时候，大模型向智能体进化就是一个必然趋势。如果说大模型是大脑，智能体相当于大模型的身体手和脚，它能够理解目标、规划任务、调用工具、具备记忆，实现从需求到结果的完整交付。因此对于政企机构而言，想要把 AI 变成真正的生产力工具，必须要在智能体上进行投入。

大的技术方向是确定了，但后面怎么落地才是更值得思考的问题。

我们知道在 C 端，智能体产品怎么设计，目标其实很明确——只要用户满意就行；但在 B 端，每个行业痛点都不同，问题就在于怎么找场景切入；但找到场景之后，各家企业数智化所处阶段又不一样，这时候谈如何赋能就更复杂了。

那么先找场景。360 的方法论聚焦于「小」这个字。

有这么一个轨交领域的案例。最初的切入点非常小，仅仅是帮助轨交集团解决生产经营月度会的报告自动化处理问题。

过去集团战略企管部每月需要协调集团各职能部门及下属建、管、运相关公司 20 余家单位整理、汇总并提交生产经营数据，涉及资产负债情况、收入情况、成本情况、利润情况、资金情况、项目投资建设情况、运营生产服务情况、考核目标完成情况等，并形成月度报告供生产经营调度会使用。此报告的汇编和使用存在时间周期长、人力投入大、数据易出错、无法探究明细、纸质件翻阅难等问题。

后来轨交集团通过搭建 AI 知识库 + 生产经营智能体 +MCP很好地解决了这一问题。通过 AI 知识库提供报告各部分所需的模版，灵活组装；通过 MCP 链接各业务系统实时调取数据；通过生产经营智能体获得符合要求的报告模板、鲜活数据以及辅助决策知识，利用大模型能力，最终自动化生成生产经营报告。

改造后，不仅实现了月度报告的自动化生成，集团高管团队还能通过移动端实时调取各类细节数据，并通过智能问答的方式获取集团生产经营情况，极大提高企业管理效率。

这样一来，高层在决策上更加高效和有据可查，实现了从"看不到、看不到价值"到"有成效"的转变。

事实上，过去一直以来，360 都是基于这样的方法论来切入政企 AI 落地——

通过识别并解决企业中的核心痛点和"小场景"，来撬动巨大的业务价值和效率提升。

不过除了有一双寻找场景的「慧眼」，还得有「手」有「脚」在场景中去实践，这的确也是件老大难的事儿。

这次大会现场，360 集团高级副总裁、数智化集团 CEO 殷宇辉发布了新一代企业级蜂群智能体工厂 SEAF——针对智能化时代企业需求推出的核心平台，旨在解决政企客户在智能体落地过程中遇到的"不能用、不好用、不放心"等问题。

先是解决不能用的问题。我们知道，当前开源的智能体平台主要是 SDK、框架工作流，要么缺组件缺功能，要么需要二次开发，不能立即开箱使用。

据介绍，SEAF 全栈融合了 Agent 开发所需的工具、资源和功能块，其 SaaS 平台整合了上百种 MCP 和上万个开箱即用的智能体。让开发者不用再为找工具、拼资源浪费时间，开发效率大幅提升。

其次是如何解决不好用的问题。企业场景知识和业务深度都比较复杂。SEAF 的多模型、多知识库、多 MCP 能力可以灵活组合，这样大而全的配置，能够适配企业各类个性化需求。还有，企业多场景多历史系统，需要各类智能体自由组队，SEAF 打通了 Workflow 和多智能体模式，供企业灵活选择，从而实现成本可控。

而最需要解决的"不放心"问题，本质就是关于安全的问题，这是 360 的天然优势。他们构建了全链路的安全防护体系，覆盖供应链、内容安全、数据访问、隐私保护等方方面面。

这背后是一整套全面的" 8+10 "智能体能力架构来支撑：8 大基础能力，10 大增强能力。

8 大基础能力是构建智能体的底层支撑，如存储、工具、Workflow 编排、运行环境、算力调度、基座模型、RAG 知识库和外部情报 / 搜索。其中，RAG 知识库是智能体知识的基座和原料加工厂，能够深度理解企业业务，处理多模态非结构化数据，确保回答的精准性和可溯源性，帮助智能体从"通才"进化为"专才"。

而10 大增强能力则是进一步提升了智能体的复杂任务处理、协同、管理和安全防护能力。包括多智能体框架、多模态输出、数据库访问、智能体沙盒、RPA/ 浏览器使用、智能体交互环境、自动规划及 Playbook、记忆、即时编程、统一管理终端。

除了技术能力之外，他们还配备了一系列产品，针对企业内部办公、业务流程，来「乐高式」地搭建相应的解决方案，从而实现全场景覆盖。

对打工人来说，SEAF 就像个懂你工作节奏的数字同事。你可以随便改它的交互界面，跟收拾自己的电脑桌面似的，怎么顺手怎么来。关键是它不搞"暗箱操作"，智能体在干啥、进度到哪了，全在页面上明明白白实时显示，一眼看透。

而像这种讲究稳当严肃的政企场景里，他们专门加了"人在回路"机制，你随时能插话修正，甚至一键回退，可控又靠谱。

对于开发者而言，SEAF 主打一个"零门槛"。不用写代码，说句话讲清需求，它自己挑大模型、配模块，分分钟生成能用的智能体。更绝的是有"蜂群协作空间"，多个智能体能组队干活，共享记忆、交换信息，像个 AI 团队一样搞协作，这不只是聪明，简直有"组织能力"了。

至于老板们关心的"管理好智能体团队"问题，也被迎刃而解了：权限、运行状态、任务完成率这些数据全透明，一眼看清，轻松搭起健康的智能体运营体系。

事实上，这种乐高式灵活透明、简单易管理的平台，在实际场景中已经有了不少实践。通过那些案例，就能对 360 的落地方法论有更强的感知。

「乐高式」搭建解决方案，与企业共创 AI 痛点场景

在企业级智能体应用中，最具代表性的，就是复杂业务流的深度协作场景。

以某个航空公司客户的飞机维修为例。

飞机维修不仅是一套高度复杂的工程体系，更是安全底线极高的领域。一架民航飞机的维修资料堪称"会飞的图书馆"，涵盖几十本英文手册、上万页 PDF 文档。

有这么一个具象的场景是，一位经验丰富的工程师，可能在凌晨两点的机库里，对着电脑与纸质手册反复切换查阅，甚至翻到第五版才发现关键步骤已更新。

为应对这些挑战，他们基于 SEAF 平台构建了一个 " 1+6 " 智能体协作框架：由 1 个主智能体负责统筹调度，6 个子智能体分别承担故障识别与处理、案例知识库调用、智能分析诊断、维修方案生成、维修风险提示、维修计划与航材申请等任务，形成了一个能够覆盖全流程的智能维修团队。

针对飞机维修场景，这套智能体还配备了专属范式：

通过真实维修图像微调多模态模型，使其具备识别照片中故障部位的能力；

借助维修文档的 RAG 检索功能，快速匹配合适的维修方案；

同时打通航材库存、ERP 系统等关键业务接口，实现配件状态一键查询、工单指令直接提交。

这一完整链路突破了单纯" AI 识别"的范畴，实现了" AI 深度参与业务闭环"。

值得注意的是，这样一套范式具有极强的可复制性。

目前已在数据中心运维、高端医疗设备维修、能源领域巡检调度等场景快速落地。

能够看到的是，SEAF 平台可以有效链接专家知识与业务流程，为生产提效创造实际价值。

还有像传统的电气行业。某电力设计院曾深陷知识分散、检索低效、流程繁琐的困境。

结果借助 360 SEAF 的三期建设，这一局面被彻底改观：通过统一知识库整合分散资产，搭建标准化管理平台；部署办公与专业双问答系统，让考勤、设计规范等查询得到快速响应；集成办公系统后，请假、报销等场景实现自动化处理。升级后，企业知识实现安全规范管理，员工获取知识的效率与质量显著提升，得以节省更多时间投入核心业务。

另一案例中，某市城建集团为破解营销人员面临的纸质手册检索难、知识分散及协作效率低等痛点，与 360 SEAF 合作打造营销全产业链知识平台。

平台不仅整合各分公司资源建成集中式知识库，还部署了 AI 智能助手，利用 AI 进行市场趋势预测与竞品分析。最终，该集团营销资料获取效率提升 80%，彻底摆脱对纸质手册的依赖，300 余名营销人员获得精准决策支持，有效驱动了业绩增长。

在当前产业互联网智能化的背景下，AI 技术落地难、场景适配不精准等问题始终是行业痛点。

而 360 在服务大量政企客户的过程中，基于海量实践经验沉淀出的落地方法论，正为这一困境提供了切实可行的解决方案——

通过小切口、大纵深、十倍提效的原则，和客户共创企业 AI 痛点场景。

不追求大而全的概念性布局，而是从企业真实的业务痛点切入，像轨交集团的经营办公会效率优化、电力设计院的知识管理难题等场景，都是从具体需求出发。

再通过深度挖掘场景价值，推动技术应用向业务链条的纵深渗透，最终实现效率的跨越式提升。

更关键的是，其方法论强调与客户的"共创模式"，无论是前期的需求调研、场景适配，还是中期的模型训练、系统对接，再到后期的效果监测、迭代优化，都有清晰的路径提供指引。

对于企业而言，这种方法论的价值在于：无需在技术探索中"走弯路"，能让有限的资源集中投入到真正产生价值的环节，从而确保 AI 技术从概念到落地的顺畅衔接，最终实现向实际业务成果的高效转化。

安全与 AI 的深度绑定，是智能体落地的"必选项"

智能体发展如火如荼，之所以寄予如此厚望。因为它既集成了大模型的能力，同时又规避了大模型在企业应用中的痛点。不过，智能体在企业的落地也带来了全新的安全风险和挑战。

比如，智能体之间频繁的交互和数据流转就像无形的信息河流，其中可能包含企业的核心机密和用户隐私数据。一旦遭遇攻击，可能引发数据泄露、业务失控等风险。