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企业服务智能体

从企业服务到智能伙伴 共创企业增长新范式
在数字经济时代,企业服务已从传统的流程支持转向智能驱动、数据驱动的价值创造。AI Agent作为具备自主理解、主动服务与持续进化能力的智能实体,正逐渐成为企业数字化运营的核心引擎。它不仅能够自动化处理复杂业务流程,还能通过深度理解企业内外部数据,主动洞察需求、预测风险、优化决策,成为企业真正的“智能合伙人”。本赛题旨在探索AI Agent在企业服务领域的创新应用,推动企业实现降本增效、客户价值提升与商业模式创新,助力企业提升法律风险防控能力与合规运营效率。其成果将服务于每一家致力于高质量发展的企业。

企业数字化转型趋势

赛题背景

01

智能服务成为企业运营新常态
AI Agent成为企业内外部服务的智能接口,承担客户交互、业务处理、数据分析等职能; 企业员工从重复性事务中解放,更专注于战略决策与价值创造。

赛题背景

02

客户体验与个性化服务需求升级
企业客户与消费者均期望获得实时、精准、个性化的服务体验; 智能体需基于客户画像与行为数据,提供主动式、预测式服务。

赛题背景

03

企业法律合规需求日益复杂
随着监管环境日趋严格,企业在合同审查、合规审查、法律风险识别等方面面临更高要求; 企业法律智能体需具备法律文本理解、合规规则建模与风险识别能力,实现法律服务的自动化与智能化。

赛题背景

04

企业知识资产沉淀与复用困难
企业知识分散在文档、邮件、聊天记录中,难以有效利用; 智能体需具备知识抽取、构建与推理能力,实现知识资产智能化管理。

核心诉求与重大挑战

全链路智能服务能力

覆盖客户服务、内部运营、供应链管理等企业全场景的智能服务支持

数据驱动的智能决策

基于多源数据进行智能分析与预测,辅助企业高效决策

个性化与主动式服务

根据客户与员工行为,主动识别需求并提供定制化服务

持续学习与知识进化

智能体能够从企业数据与交互中持续学习,优化服务策略与知识模型

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赛题介绍

赛题概述

在企业数字化转型加速的背景下,传统的企业服务模式已难以满足快速变化的市场需求。AI Agent作为具备感知、认知、决策与执行能力的智能实体,正在成为企业提升服务效率、优化客户体验、实现智能运营的关键力量。它不仅能自动化处理复杂业务流程,还能深度理解企业数据,主动识别问题、预测需求、优化资源配置,成为企业真正的“智能服务伙伴”。 本次赛题聚焦于“企业服务智能体”,邀请全球开发者基于对企业服务场景的深入理解,结合自然语言处理、知识图谱、多模态交互、强化学习等技术,构建能够主动理解客户需求、智能处理业务流程、优化企业资源配置、实现知识资产沉淀与复用的AI Agent,推动企业实现智能化服务升级与商业模式创新。

主办方名称及LOGO

AI Agent 2025
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赛题产品方向指引(以应用场景为例)

【智能客户服务场景】
面向企业客户服务中心,提供智能问答、工单自动处理、客户情绪识别与安抚、服务质检与优化建议,提升客户满意度与服务效率。
【企业知识管理场景】
构建企业知识图谱,实现知识自动抽取、智能检索、个性化知识推荐与知识更新,助力企业知识资产沉淀与高效利用。
【供应链智能管理场景】
基于供应链数据,实现库存预测、物流调度优化、供应商风险预警与智能采购决策,提升供应链韧性与效率。
【企业内部运营支持场景】
支持企业内部员工在财务、人力、行政等方面的智能咨询与流程自动化处理,提升内部运营效率与员工满意度。
【企业法律合规场景】
面向企业法务部门,提供合同智能审查、法律风险识别、合规规则匹配、法规变更追踪与预警等功能,提升企业法律事务处理效率与合规能力,降低法律风险。
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赛题技术方向指引

核心算法与模型

1. 自然语言处理与理解

支持多轮对话、意图识别、情感分析、文档理解与生成,实现自然流畅的人机交互。

2. 知识图谱与语义推理

构建企业知识图谱,实现实体关系抽取、语义搜索与智能推理,支持复杂业务场景下的知识服务。

3. 多智能体协同与任务规划

基于强化学习、规划算法或多智能体系统(MAS),实现复杂企业服务任务的智能分解与协同执行。

4. 预测分析与智能决策

利用机器学习与深度学习技术,对客户行为、市场趋势、供应链风险等进行预测,辅助企业智能决策。

5. 法律文本理解与合规推理

支持对合同、法规、政策等法律文本的结构化解析、条款抽取、风险识别与合规性判断,结合法律知识图谱实现法规匹配、合规规则建模与动态更新,提升法律智能体的专业性与可信度。

关键技术架构

1. 企业级数据整合架构

设计本地化处理优先的架构,敏感数据(如语音、视频、健康数据)在端侧或边缘设备处理;采用联邦学习、差分隐私等技术在保护隐私的前提下实现模型优化。

2. 云边端协同部署架构

支持在云端、边缘与本地设备之间的灵活部署与资源调度;保障服务响应速度与数据安全合规。

3. 模块化与可扩展服务架构

采用微服务架构,支持智能体能力的灵活组合与快速扩展;适应不同行业与企业的个性化需求。

鼓励的技术创新方向

1. 多模态交互与沉浸式体验

通过环境声音判断家庭状态,视觉识别用户情绪;构建精细化情境感知技术,提供更精准的个性化服务;支持语音、手势、表情等多种自然交互方式。

2. 联邦学习与隐私保护

在保障企业数据隐私与安全的前提下,实现跨企业、跨行业的协同学习与模型优化;采用差分隐私、同态加密等技术保护敏感数据;构建可信的分布式学习网络。

3. 自适应学习与持续优化

构建具备在线学习能力的智能体,根据企业数据与交互反馈持续优化服务策略;实现知识模型的动态更新与演进;支持个性化学习路径定制。

4. 可解释性与可信AI

提升智能体决策过程的可解释性与透明度,增强企业对AI服务的信任与接受度;构建决策路径可视化系统;提供AI行为的逻辑解释与风险评估。

5. 法律AI的可解释性与合规透明性

开发具备可解释能力的法律智能体,清晰展示合同审查、风险识别、合规判断的推理路径;增强法律AI的透明度与可信度;满足企业对法律AI高可信、高可控的需求。