硅基观察员

人工智能席卷全球，金融行业正处于从技术尝鲜转向业务深耕的关键节点。然而，金融业务的高复杂性、极低的容错率以及严苛的合规刚性，使得通用大模型在实际落地中面临幻觉风险、技术与业务脱节等重重挑战。行业共识正

智能体从技术概念走入产业化实践，企业越来越关心这几个问题：智能体究竟能解决什么问题？它应该具备哪些能力？以及怎么才能在业务系统中稳定运行？这背后的核心，是两个维度的交叉：一是智能体的能力边界（从简单规

当企业决策层将“部署AI智能体”列入年度战略目标，采购部门在筛选供应商时面临的已不仅是技术参数的对比，更是对平台长期主义价值的考验。无论是金融机构的CIO，为确保智能体在信贷风控中既能精准决策又可全程

随着多模态感知、任务规划与执行协同等关键技术的持续突破，智能体正从单点任务执行向全业务流程智能化演进，成为大模型产业化落地的重要突破口。在这一趋势下，以金智维、百度、阿里等为代表的企业级智能体解决方案

回看过去一年国内AI产品的关键词，“智能体”几乎是出现频率最高的那个。 从通用Agent、办公Copilot，到行业智能体、企业级智能体平台，几乎所有做大模型的公司，都在用自己的方式回答同一个问题：A

Manus虽惊艳，但面对企业内部复杂的ERP或OA系统时，常因缺乏私有化适配而显得捉襟见肘；而Moltbot极致的自由交互，在缺乏权限分级和操作熔断的内网安全官眼中，更像是一个难以把控的合规漏洞。

全球首款通用AI Agent Manus和GitHub上的现象级项目Moltbot爆火，但我们更关心一个冷思考：当这股Agent旋风吹向极其严苛、追求绝对确定性的中国企业级环境时，谁能接得住？

金融机构在部署AI智能体时经常出现一个问题：看起来很先进的智能体项目，真正跑进业务核心的却并不多。从银行到券商，再到保险公司，智能体渗透进客服、投研、风控、运营等多个环节，但落地效果呈现出明显分化。

根据多份行业调研，即便在AI投入最激进的2025年，依然有超过九成的AI试点项目卡在了“演示很惊艳，落地就熄火”的尴尬境地。很多企业投入了几千万，最后只换来一个“能聊天但干不了活”的对话框。