大家最近都在谈Agent，我们认为，Agent必定是个方向。但是，仅仅只有一堆能完成单项任务的Agent个体，是不完美的。能够理解目标并自动规划和组织多个Agent完成长链条多分岔的任务，才是理想的，这就是所谓的自主Agent。 以新产品导入（NPI）流程为例，传统做法需要项目经理协调十几个作业环节：从产品研发形成外购物料清单、供应商长名单资质审核、关键工艺验证到分品类材料成本评估，每个环节都可以有对应的专业岗位或单体Agent来辅助。但我们认为这种依赖项目经理经验触发、通过频繁沟通来获得对任务推进成果监控的线性处理模式并不理想，不仅效率低下，更难以应对突发变量——当某个环节出现延误时，往往需要重新调整整个流程。 汉得提出的物料开发自主Agent解决方案，通过三大突破重构了这一范式： 目标导向 输入“物料开发”的核心目标，自主Agent即可自动拆解出所有子任务并动态优化执行路径； 自主协同 各专业Agent（如工艺合规、风险评估等）能实时交互信息，当某供应商审核延期时，自动触发备选方案并调整后续任务优先级； 持续进化 每次任务执行都会沉淀经验，使系统在下一次任务中更精准地预判风险。 直面挑战 物料开发中的“三大痛点” 在过往的NPI流程中，企业往往面临三大核心痛点： 复杂度失控 新材料开发需覆盖供应商工艺调查、制造资质审核、产能预留评估等数十项子任务，多地化制造更需考虑区域法规差异、物流适配性等变量； 协同效率低下 SQE（供应商质量工程师）、MQE（制造质量工程师）、研发团队、供应商之间信息断层，决策依赖人工会议和邮件确认； 风险后置化 传统流程中，规模化制造能力（如良率、产能爬坡速度）往往在量产阶段才暴露问题，导致上市延期或成本超支。 举一个近期的例子：某消费电子企业开发新型折叠屏手机时，因东南亚多国设厂需同步适配5种区域环保法规，SQE与研发团队因供应商工艺数据未实时共享，反复邮件确认延误2周；量产阶段发现某关键材料良率仅60%，被迫紧急切换供应商，导致成本超支12%！ Agent驱动的管理范式 从线性流程到智能网络 汉得解决方案通过自主Agent模式，将不同任务的单点Agent做智能网络化调用设置，形成面向总体目标的多任务拆解和自动调用Agent任务执行，重构业务管理逻辑： 01 任务定义与动态拆解Agent 02 分布式执行Agent集群 滑动查看更多 03 人机协同决策引擎 价值预期：从“救火式管理” 到“预见性控制” 通过量化关键指标，消费电子企业引入自主Agent改造现有物料开发与物料认定流程后，预计可实现以下突破： 周期压缩30% 通过任务并行化和智能路径规划，新材料认证周期从120天降至85天； 成本节约22% 早期识别某光学部件供应商的模具兼容性问题，避免量产阶段良率损失导致的千万级成本超支； 协同效率提升4倍 供应商与SQE的沟通频次，从每周3次人工会议减少至系统自动同步+关键节点确认。 更深远的意义在于：将物料开发从“事后检验”转变为“前置预测”。例如，系统通过分析供应商设备OEE（整体设备效能）数据，在材料开发阶段，即预判某连接器在量产爬坡期可能出现的良率波动，提前启动二级供应商备份方案。 展望：全球化制造时代的 敏捷供应链基础设施 在制造多地化、技术快速迭代的背景下，企业需要的不仅是数字化工具，更是具备认知能力的决策伙伴。我们的Agent系统将持续进化： 知识沉淀 将每次物料开发的经验，转化为可复用的规则库，形成企业专属的“供应链智库”； 生态互联 未来对接供应商ERP、工厂MES等系统，实现从物料开发到量产交付的端到端穿透； 动态韧性 基于地缘政治、原材料价格波动等宏观变量，实时优化供应链组合策略。 当产品上市周期以天为单位竞争时，唯有打破职能壁垒、激活数据智能，才能让供应链真正成为企业的战略护城河。 结语 AI Agent是企业数字生产力 无论是自主Agent还是单体Agent，都通过其对企业业务作业执行的能力，成为企业数字生产力。在高速变化的商业环境中，通过AI Agent实现智能决策与自动化管理，已成为企业提升运营效率、提升作业质量的关键路径。 汉得AI中台正是为这一趋势而生——它具备企业运用大模型的通用能力，并沉淀各类Agent调用工具，帮助企业快速构建、运营和持续调优智能体，融入现有业务数字化软件应用，建立更适应Agent运行的作业流程，发挥数字生产力价值。 AI Agent时代已来，汉得AI中台助您驾驭智能变革，打造更敏捷、更智能的业务引擎！
