"XS26062619646685 货权确认了么?"
这串看起来像乱码的编号,是找钢网员工每天会在企业微信里反复敲出的内容。
提问的,可能是电商的交易权,也可能是物流环节的调度;被提问的,过去可能是某个业务同事,也可能是一个需要排队等响应的后台系统。
找钢网是国内产业AI领军者,也是最大的钢铁数字化平台,集团累计合作钢厂已 超110家 ,平台注册供应商超过1.5万家,提供智能交易、智慧物流及供应链金融、云、AI数字员工等的服务。这家公司的日常运转,就建立在无数这样的"查一下"、"确认了么"之上。
有时候,员工会一次性抛出几个问题,需要来回切换三四套系统、反复复制粘贴编号、排队等待后台人工协助,半小时耗在简单查询是常态。
如今,借助腾讯云智能体开发平台4.0,他们打造了一个挂在企业微信里的中台“数字员工”。数字员工收到提问之后,就会调度Agent、Workflow、Skill、MCP和各类业务系统,直接把事情办好。
让该灵活的灵活,该严谨的严谨
钢铁产业链上,交易、物流、金融的每个环节都离不开信息确认。找钢网员工每天面对的问题,天然复杂而分散:这个订单现在什么状态?这笔发票开了多少?这个仓库费用怎么算?这个客户的货权确认了么?帮我整理一下这个Excel价格表。 。
这些问题看起来都像普通问答,但真正落到业务里,背后往往是一串完整动作:先要理解员工到底想问什么,再抽取关键参数;随后校验权限,调用 ERP、TMS、财务等业务系统取数;最后还要把接口返回的信息,组织成一句员工能看懂的回复。
这也是企业数字员工最难的地方。难点首先在于,员工的问法是开放的。同一个意思,有的人输订单号,有的人输公司名;有的人问一句,有的人连追三句;还有的人干脆把两件事塞进一句话。如果全部依赖传统工作流,就很难提前穷尽所有问法。
但另一方面,业务执行又必须是严谨的。订单状态、物流轨迹、赊销额度、欠款金额、货权确认结果,都不能靠模型猜。一旦涉及业务系统取数,就必须按照确定链路执行:参数校验、权限判断、接口调用、异常处理、结果渲染,每一步都要稳定可控。
于是,企业数字员工天然会遇到一对矛盾:入口需要像人一样灵活,过程必须像系统一样严谨。
找钢网的解法是基于ADP 4.0的Claw模式,把Agent和Workflow放进同一个应用中,让它们分工协同。简单来说,开放意图交给Agent,严谨流程交给Workflow。、
比如员工在企业微信里问:“XS26062619646685 货权确认了么;某某实业本月发票多少?”在这套机制下,Agent会先理解这句话,识别出不同的意图,并分别抽取出订单号和公司名;随后,再把两个任务分派给对应的Workflow去执行。真正调用 交易系统、ERP、TMS、财务系统的过程,不由大模型自由发挥,而由 Workflow 严格把控。
让该灵活的地方灵活,让该严谨的地方严谨,好处也是显而易见的:确定步骤交给 Workflow,不再走LLM推理,可以降低 Token 消耗;Workflow全链路可追踪,满足合规审计。
一个入口,接住分散的业务场景
除了“理解”和“执行”的分工,企业数字员工要真正被用起来,还有一个很现实的问题:入口必须简单。
过去,企业常见的做法是每个场景单独建一个机器人。问制度的一个,查订单的一个,处理文档的一个,查仓库信息的又是另一个。短期看像是快速上线,长期看却容易形成新的“入口迷宫”。员工记不住该找谁,也不愿意在多个机器人之间切换。结果是机器人越建越多,真正高频使用的反而不多,最后很多问题还是回到“问人”。
找钢网没有继续在补丁上叠补丁。他们利用ADP的平台能力,把“数字员工”接入企业微信智能机器人。全公司员工都可以在企业微信里直接提问,不用判断背后该走哪个系统、哪个流程、哪个工具。
在这个统一入口背后,调用了四种能力各司其职:问制度流程,可以走知识库;查订单、货权、欠款,可以走 Workflow;问仓库费用、货场信息,可以走自定义 Skill;处理图片和办公文档,可以调用通用办公 Skill。
通过统一入口,找钢网把过去散落在各处的业务能力,重新收拢到一个统一的调度层。不仅省去了员工的麻烦,也让企业可以把那些反复出现、流程清晰的业务动作,沉淀成 Skill 和 Workflow,实现能力复用。
对于系统建设来说,维护成本也大幅降低。过去每个场景单独建机器人,入口越来越多,能力各自为政,后续维护成本会随着机器人数量持续上升。现在,场景可以继续扩展,但入口不必继续增加;能力可以不断沉淀,但调度层保持统一。
找钢网副总裁张晓坤表示,AI 进入产业的下半场,比拼的不再是谁能做出一个更会聊天的机器人,而是谁能把"理解"和"执行"真正接到一起。钢铁行业里大量"只可意会"的业务流程,通过ADP的底层技术,叠加找钢网十多年在钢贸行业“上下文”的积累,正在被重新识别、理解、沉淀成机器可执行的标准动作。这些动作越积越多,数字员工就越懂行业、越懂业务,也越能稳定承担工作。
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