BetterYeah AI CEO 张毅:企业级 Agent 已进入生产力阶段
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近日,BetterYeah AI CEO&创始人张毅在“2025 量子位 MEET 智能未来大会”发表演讲,分享在企业智能体 Agent 领域的实践和产品进展。
他提到,Agent 在企业生产级的落地价值已经凸显,客服领域速度最快,数据类任务增量价值明显,Agent 融入核心经营系统趋势越来越显著,正在为企业直接供给生产力。围绕 AI 擅长的非结构化、多模态数据的处理,和复杂业务逻辑的场景,很多企业已经和 BetterYeah 一起,将 Agent 进行生产级落地。
BetterYeah 专注企业 Agent 领域,基于实践打磨产品,提供满足生产级要求的 Agent 开发平台。今年 9 月,在 BetterYeah AI Agent 开发平台的基础上,推出首款应用“Yeah 客服”,侧重帮助在客服场景快速部署、产生价值。
张毅重点分享了客服场景和企业复杂经营场景的实践案例。当前企业 Agent 已完成 poc 和轻量应用阶段,正式融入生产环境业务流,越来越多的企业正享生产力变革所带来的数据价值和业务价值提升。随着 Agent 在经营场景的深入,企业将面对更复杂的场景、更强自规划和更多数据的挑战,BetterYeah 持续聚焦产品创新,帮助更多企业提供 AI 基础设施、加速创新。
会上同步公布了 2024 人工智能年度评选,BetterYeah AI 凭借在 AI Agent 领域的持续聚焦和产品创新,荣膺「2024 人工智能年度潜力创业公司」、「2024 人工智能年度杰出产品」两项大奖,感谢认可!
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以下为张毅的演讲实录整理:
BetterYeah AI:专为企业生产级 Agent 开发打造
大家好,我是张毅,也是钉钉创始团队成员,从 0 到 1 构建了钉钉考勤和审批,很多企业通过这两个应用开启了移动办公时代。
2022 年开始我们做 BetterYeah,是国内最早做企业级 Agent 平台的厂商,已经连续获得两轮融资,目前已经有数百家行业头部客户在 BetterYeah 平台上完成了生产级 Agent 落地,相信未来能跟大家一起去探索一条让所有企业进入 AI 时代的路径。
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今天,B 侧落地 Agent 已经成为行业共识。面向企业核心业务提供生产力,对 Agent 的能力带来更高要求。
一方面,需要强大的集成能力、并发调用、数据安全要求和协同构建能力。
同时,生产级 Agent 在产品构建、员工使用体验、Agent 能力评估,以及上线后快速迭代的要求则为企业开发团队带来更大挑战,这些工作量和难度是 POC 和轻量级 AI 应用的 10 倍以上。
BetterYeah 专注于企业级的 Agent 平台领域,通过知识库、工作流和插件的标准化 Agent 开发平台和场景应用,支撑企业构建专业的 Agent 应用。
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企业 Agent 落地正按下“加速键”
在过去和数百家客户的实践中,我们看到行业领先的客户落地 AI Agent 正在加速,分享一些数据:
落地场景:在企业生产级场景落地 AI Agent,客服领域速度最快,数据类任务增量价值明显,Agent 融入企业核心经营系统趋势越来越显著,正在为企业直接供给生产力。
集成丰富度:企业生产级 Agent 正在融入员工的工作场景,已产生大量内外部系统连接需求,这就要求 Agent 平台的集成能力非常好。
成功路径:有 70%的 AI 需求是自下而上,由部门级的业务团队和 IT 主导,相比自上而下的项目存活度更高,成功率更高。
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AI 技术革命的当下,我们看到今天企业级 Agent 已进入生产力阶段,智能体正带来数据价值和业务价值的加速提升:
上线后,不少企业的生产级 Agent 完成的任务量、token 消耗数量和新产生数据都在指数级增长,Agent 正在直接产生价值。
业务价值层面,生产级 Agent 给企业带来明显的业务提效,业务团队的积极性和投入都在增加。
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全新时代的开启,BetterYeah 也正在陪伴各行业的客户一起探索和落地 AI,通过标准的、好用的产品,提高开发效率和 AI 落地成功率。在这个过程中我们看到了很多真实的需求、方案和突破,打磨了很多功能:
1、某客户每天利用 Agent 完成 15 万次任务,平台稳定性需达到 4 个 9。我们在 BetterYeah 平台上开发了一个小功能,可以让模型在不稳定时自动替换到备用模型,这个功能现在每天都在被触发。
2、专业的开发者或者高级 AI 开发者最习惯的是用 code 代码编写 AI 应用,BetterYeah 平台提供 GUI Follow 和 Code 模式融合的方式,保证不同水平的开发者都能满足自己的开发习惯。
这只是 2 个细节,类似这样的功能在 BetterYeah 平台上还有很多。
清晰的价值,激发企业落地 Agent
在此轮 AI 技术发展中,Agent 正前所未有地发挥其价值,围绕 AI 擅长的非结构化、多模态数据的处理,和复杂业务逻辑的场景,很多企业已经将 Agent 进行了生产级落地并跑出价值。
某个客户在私域部署了一万个全托管客服 Agent,用户体验、客服体验、客服质量提升明显,直接带来了 28%的生产力提升,而在 2025 年大家有信心达到 80%。我们以产品化方式实现客服 Agent 实现用户意图识别、知识库自学习迭代等,释放开发者的精力。
某头部的洗地机品牌,通过我们的 Yeah 客服应用,实现了 3 个“快”:
上线快:“1 分钟配置” 快速打通全平台,2 周快速完成 agent 上线
上手快:客服员工划词就可唤起客服 Agent,AI 辅助新手客服快速达到专家水平
迭代快:AI 基于自学习,以天为单位迭代知识和能力
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多场景、多 Agent、更多的任务的企业场景,则跑的更快。
某鞋服集团基于 BetterYeah 平台 ,从电商平台 VOC、内容生成入手,逐步部署深化到企业的生命线——货品的全生命周期管理,以及最小经营单元、场域的店铺中,服务不同角色的 AI 助手。以“货品 AI 助理”为例,覆盖整个业务流闭环,有 250 多个节点可以通过 Agent 执行任务,或进行自动化处理。
BetterYeah Agent 开发平台和底层模型一起作为这家集团的 AI 基础设施,集团近百人开发团队在平台上协同开发,多套开发环境、权限体系、数据安全管控方面能完全满足。
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基于 BetterYeah 平台,企业的 AI 应用创新和落地,更高效了。
从实践到未来,企业 AI Agent 的成功秘诀
这些企业领先的实践中,有没有什么经验和方法可以复制?
我认为,充分利用数据和 AI 驱动的方法,建立反馈评估-自学习-验证的闭环,是企业 Agent 应用加速成功的关键。
过去很多人主要关注 Agent 任务的构建,但一个生产级 Agent70%以上的开发工作都是测试和调试,处理 badcase。过去这项工作由业务专家和开发者完成,耗时耗力。
现在利用数据和 AI 驱动,已经可以实现半自动化,建立反馈评估-自学习-验证的闭环,高效训练 AI 任务,让 badcase 的处理效率提升 10 倍。
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未来,随着技术的成熟,企业私有数据更加规范,将有可能实现 AI 全自动的驱动。这些新方法已经全部融入在 BetterYeah 的平台产品中。
在 2025 年,企业 Agent 领域将持续深入,面对更多的复杂的应用场景、更强的自规划能力、更多的数据、更多的协同,BetterYeah 将持续升级自研平台,支持企业场景的 Multi-Agent、复杂任务的分发,以及通过 Self-Planning 处理大数据和任务自规划,让企业级 Agent 释放更大价值。
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希望能和大家一起在 2025 年创造 AI 在企业级、生产级应用上的更多价值,谢谢大家。
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感谢认可!BetterYeah AI x 添可 AI客服项目入选沙丘社区AI Agent最佳实践案例
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