AI落地为何越强越累？电商用智能体打通“能说到能做”

2025-12-19 11:58，一篇来自产业大会的观点把很多企业的真实处境点破了：AI能力越来越强，但用户完成复杂任务反而更累。这不是错觉，而是三类问题叠加的结果——认知偏差、落地断层、体验割裂。如果你在电商与新零售、制造业数智化、甚至企业内部办公里推过AI项目，你大概率已经踩过坑。

我更关心的是：这些痛点到底该怎么解？百度在MEET2026上谈的“超级个人智能体”（以GenFlow为调度中枢、叠加Office Agent与多模态创作智能体GenX）给了一个很清晰的方向：别再只比模型参数，先把“想得对、做得到、交付在一个地方”做扎实。而电商平台（阿里、京东等）在推荐、履约、客服和供应链上的长期工程化积累，恰好能为“AI落地”提供另一种更硬的答案。

这篇文章属于《人工智能在制造业与智能工厂》系列，但我会把镜头拉到电商与新零售：同一套“智能体+工作流+知识沉淀”的方法，既能落在工厂（排产、质检、设备维护），也能落在零售（选品、投放、履约、客服）。关键在于：把AI从“对话界面”变成“可执行系统”。

三大痛点不是“AI不行”，而是产品与流程没接住

直接给结论：认知偏差、落地断层、体验割裂，本质是“模型能力”和“业务系统”之间缺了一层可控的调度与交付机制。

1）认知偏差：幻觉只是表象，缺的是“可追溯的企业记忆”

很多团队把问题归咎于“幻觉”。但在电商/制造的真实场景里，更致命的是：

• AI不知道你企业的商品口径、价格规则、库存逻辑、质检标准
• AI也记不住你上周的投放结论、供应商会议纪要、产线异常记录

百度的思路是把“记忆中心”做成长期资产：用户的历史任务、偏好、模板会沉淀，下一次不必重复交代背景。放到电商里，这对应的是：统一口径的商品知识库 + 用户交互记忆 + 业务规则版本管理。

一句话概括：没有“企业记忆”，就没有稳定可复用的智能。

2）落地断层：会规划不等于会执行，必须让AI拿到“操作权”

“手脑分离”是最常见的落地断层：AI给了你一堆建议，但最后还是人手动去拉报表、改Excel、开工单、切系统。

百度在演讲里强调的，是用类似GenFlow的调度中枢把多个智能体编排起来，并把Office套件、创作工具等“可执行能力”接入，让AI不止写方案，还能完成一整套交付。

电商里更典型：

• AI说“建议调整某类目出价”，但它能不能直接生成投放变更单？
• AI说“建议把A仓库存调到B仓”，但它能不能触发补货/调拨流程并留痕？

解决落地断层的要点只有一个：让AI在受控范围内成为流程的操作者，而不是旁观的建议者。

3）体验割裂：切十个工具不叫效率，叫“摩擦”

体验割裂在年底尤其明显。12月通常是零售与工厂的双高峰：大促复盘、年终盘点、来年预算、供应链锁单。你会看到团队在：文档、表格、IM、BI、ERP、OMS、WMS、工单系统之间来回切。

百度的解决路径是“统一入口+多智能体协作+同平台交付”。这对电商的启发是：把任务交付落在同一画布/同一工作台，减少搬运。

体验割裂不是界面问题，是交付链路被拆散了。

从GenFlow到电商AI：真正可落地的“智能体工作流”长什么样

先给一个可复用的结构：调度中枢 + 领域智能体 + 工具插件/系统接口 + 记忆与知识库 + 审计与权限。无论你做的是电商运营智能体，还是智能工厂的排产智能体，这五件事缺一不可。

调度中枢：把复杂需求拆成可执行的任务树

百度把GenFlow定位为“多智能体调度中心”，能拆解意图、并行分发任务、允许用户中途插话纠偏。

电商里，一个“周度经营复盘”任务通常包含：

1. 拉取销售/毛利/退货/库存周环比数据
2. 分渠道拆解（站内、站外、直播、私域）
3. 找异常（转化率下降、缺货、退款飙升）并定位原因
4. 给出下周动作（补货、调价、投放、内容排期）
5. 生成PPT+会议纪要+责任人清单并下发

如果没有调度中枢，你只能得到一份“看起来正确”的文字总结；有了调度中枢，才可能得到一套带数据、带动作、带落地人、带截止时间的交付物。

领域智能体：别做“大而全”，要做“吃透一个系统”

百度的Office Agent之所以有价值，是因为它不是“会写PPT”，而是“吃透办公套件”，能做排版、公式、数据高亮等细活。

电商平台的优势在于：它们早就把“领域能力”做成了系统化组件。

• 阿里体系：搜索与推荐、广告投放、内容分发、商家经营工具链（围绕“人货场”）
• 京东体系：供应链、仓配与履约、库存与调拨、售后与客服（围绕“确定性履约”）

所以电商做智能体更容易成功的原因很现实：可调用的业务能力更完整，智能体不需要“从0学会做事”，而是“从1学会调度”。

记忆与知识库：让个性化不靠“提示词”，靠沉淀

百度强调长期记忆能复用用户模板与偏好。映射到电商/新零售与智能工厂，我建议把“记忆”分三层：

• 个人偏好记忆：运营经理喜欢的图表口径、报告结构、措辞风格
• 团队协作记忆：复盘会议的固定框架、责任分工、审批路径
• 组织知识记忆：商品口径、成本定义、供应商条款、工艺参数、质检标准

很多企业AI项目做不起来，不是模型不行，而是知识没有结构化、权限没有分层、版本没有治理。

电商如何应对“落地断层”和“体验割裂”：三条更硬的路径

结论先行：电商平台/零售企业要把AI做成增长引擎，优先做这三件事，比“换更大模型”更管用。

1）用“闭环指标”定义交付，而不是用“回答质量”评估

把智能体目标写清楚：

• 不是“输出一份分析”，而是“自动生成复盘PPT并完成工单下发”
• 不是“给出补货建议”，而是“生成补货单草稿+风险解释+审批流”

对应指标也要闭环：

• 平均任务完成时长（从提出到可提交）
• 人工介入次数（越少越好，但要可控）
• 交付物一次通过率（尤其是财务/法务/品牌口径）
• 关键链路转化提升（如退款率下降、缺货率下降、投放ROI提升）

2）把“多模态”用在该用的地方：商品、工厂、门店都离不开图像

百度GenX强调多模态创作与编辑。电商与新零售里，多模态更偏“生产力”而不是“炫技”：

• 商品图合规：主图规范、卖点突出、禁词与夸大表达检测
• 质检与退货：图片/视频证据自动归档，辅助判责
• 门店巡检：货架陈列、缺货、价签错误的视觉识别
• 智能工厂：外观缺陷检测、装配定位、工序合规

我的经验是：多模态项目要从“减少争议、减少返工”的环节切入，ROI通常比“生成创意内容”更稳。

3）用“统一工作台”消灭切换成本：让人和AI在同一张画布协作

百度提到“自由画布”用于多人实时协作与人与AI协作。电商也需要类似的“经营作战室”：

• 左侧：数据与证据（BI图表、订单明细、库存水位、客服摘要）
• 中间：智能体建议与可编辑交付物（PPT/周报/工单草稿）
• 右侧：流程动作（审批、下发、回收结果）

这类工作台一旦形成习惯，体验割裂会明显下降，因为交付物、证据链和操作按钮在一个地方。

这套方法如何迁移到智能工厂：从“个人智能体”到“班组智能体”

作为《人工智能在制造业与智能工厂》系列的一篇，我想把话说得更直白：工厂现场比电商更不容忍“幻觉”。所以工厂的智能体更应该走“可控执行”的路线。

可直接落地的三个场景：

1. 预测性维护智能体：读取设备振动/温度/工单历史→生成检修计划→自动开工单并排班
2. 质量分析智能体：汇总缺陷图片、批次、工艺参数→定位最可能工序→输出8D报告草稿
3. 排产与物料协同智能体：结合订单、产能、物料到货→给出排产方案→触发采购催料与异常预警

你会发现，它和电商的差别只是“系统接口不同”，底层结构仍然是：调度中枢+可执行工具+组织记忆。

给负责人的一张清单：7天内就能验证的智能体POC

如果你正在为电商/新零售（或制造业）找AI线索与落地抓手，我建议用一周做一个“小而硬”的POC，验证是否能跨过“落地断层”。

• 第1天：选一个闭环任务（例：周报+工单下发；或质检报告+异常工单）
• 第2天：列清数据源与权限（BI、ERP、OMS/WMS、工单系统）
• 第3天：定义交付物模板（PPT/表格/工单字段）与验收标准
• 第4-5天：接入最关键的2-3个系统接口，先做“半自动可提交”
• 第6天：加入“记忆层”（模板偏好、口径说明、常用指标）
• 第7天：跑10个真实案例，统计完成时长与人工介入次数

只要能把“建议”变成“可提交交付物”，你就已经赢过90%的演示型AI项目。

下一步：企业需要的不是更多AI功能，而是更少摩擦的协作系统

百度在MEET2026里点出的三大痛点，放在电商、新零售、智能工厂里都成立。差别在于：电商平台由于业务链路天然在线、系统更完整，更容易把智能体做成“能做事”的生产力；制造业如果能补齐数据治理、接口与权限，也能把同样的方法复制到产线。

我越来越坚定地认为：未来的AI竞争不是“谁能生成得更像人”，而是“谁能在企业里交付得更像一个靠谱同事”。

如果你现在要做的是电商经营提效、门店运营优化或工厂智能化升级，你更愿意先从哪个闭环任务开始，让AI第一次真正“交付到位”？