金智維與銀河期貨七年合作，從十萬級的RPA項目走到百萬級的智能流程重構(gòu)，證明了一件事：企業(yè)級AI的價值不在于回答問題，而在于把事辦成。

從RPA到Agentic Flow，金智維與銀河期貨用七年時間跑通了企業(yè)流程智能化的完整路徑。如今，數(shù)字員工已在銀河期貨落地50多個場景，每天執(zhí)行超三千條業(yè)務(wù)流程，準確率99.97%。2025年，雙方再度聯(lián)手探索“智能流程”新范式，試圖讓流程本身具備自構(gòu)建、自優(yōu)化、自演化的能力。

以下為圓桌對話內(nèi)容，經(jīng)36氪整理編輯：

吳越丨AI-CenkerAl創(chuàng)始人、科技博主（主持）

廖萬里丨珠海金智維人工智能股份有限公司創(chuàng)始人&董事長

沈毅丨銀河期貨高級技術(shù)總監(jiān)

胡箐丨金智維首席AI科學(xué)家

吳越：大家下午好，歡迎回到36氪AI產(chǎn)業(yè)大會的圓桌論壇，我是今天的主持人吳越，我們早上聆聽了信息密度極大的演講，每個嘉賓都提到AI能做什么以及能改變什么，下午這個環(huán)節(jié)跟大家聊聊AI怎么落地，不是PPT上的落地也不是發(fā)布會上的落地，是我們怎么真正進入到企業(yè)的核心流程，產(chǎn)生價值的落地。今天這場圓桌我們邀請了三位嘉賓：

金智維的CEO廖總，金智維是一家深耕企業(yè)流程智能化的公司，他們已經(jīng)做了十年了，去年他們發(fā)布了企業(yè)級平臺Ki-AgentS，與銀河期貨探索Agentic Flow新的概念，待會兒也會跟大家詳細展開。

銀河期貨CIO沈毅，銀河期貨是我們金融行業(yè)里做數(shù)字化轉(zhuǎn)型先行者之一，他們今天也是我們要聊的案例里的主角。

右邊是金智維的首席AI科學(xué)家胡箐，是我們接下來介紹的這套系統(tǒng)背后的技術(shù)主腦。

今天圓桌主線比較簡單，從他們七年的合作來聊，我們想看清楚流程智能化怎么跑通的，對我們有什么啟發(fā)。廖總，金智維、銀河期貨已經(jīng)合作七年了，產(chǎn)品線從運維到RPA、智能體，兩家企業(yè)能合作七年，在to B行業(yè)已經(jīng)是很好的一段佳話了，你們先聊一下這個合作怎么開始的，又是什么走到了今天？

廖萬里：我們跟銀河期貨已經(jīng)合作六七年，合同額從十多萬到現(xiàn)在的百萬級別，我們的產(chǎn)品線也是蠻豐富的，從最早的自動化、RPA、智能體到整個應(yīng)用，我們多年合作下來已經(jīng)成為互信的合作關(guān)系，銀河期貨也是我們有代表的金融客戶。在今天，數(shù)字員工產(chǎn)品已經(jīng)落地在銀河期貨，有50多個應(yīng)用場景，每天要執(zhí)行的業(yè)務(wù)流程有三千多個，最核心的指標執(zhí)行準確率99.97%，數(shù)字員工已經(jīng)完成了重復(fù)繁瑣的工作，這個答案已經(jīng)是很明確了。

2023年我們跟銀河期貨舉辦了行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的討論會，也發(fā)表了關(guān)于期貨行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的白皮書，從那個時候我們開始意識到大模型、智能體來了以后，對企業(yè)的變革不是單點操作，而是怎么嵌入到企業(yè)流程里，怎么實現(xiàn)企業(yè)流程的業(yè)務(wù)重構(gòu)，就有了最新的項目合作，2025年9月份啟動，到目前已經(jīng)有兩個場景落地，這是非常有價值的案例。

吳越：廖總是從供應(yīng)商的視角來看，七年從十萬級做到了百萬級，沈總，作為甲方你們?yōu)槭裁磿x擇金智維，期貨行業(yè)你們也不缺乏大廠的合作。

沈毅：簡單回應(yīng)廖總說的情況，早期基于RPA場景給金融行業(yè)做解決方案的供應(yīng)商，當年是有一定的代表性的，2023年，DeepSeek在國內(nèi)還沒有被大家知道，而早期Open AI的產(chǎn)品已經(jīng)有成果了，3.5之前的版本；企業(yè)級流程那么多執(zhí)行的東西，我們怎么去做基于當時還是比較早期的大模型改造？我們找了行業(yè)里的各種解決方案，看了這么多解決方案，得出的基本論調(diào)是，運營類的流程需要大集約化的平臺。

銀河期貨很多合作的創(chuàng)新型項目走的是ODA模式，期貨公司會出一些類似于設(shè)計的概念，找合作伙伴去做創(chuàng)新實踐，金智維表達了比較大的意愿去做這個事情，于是就有了新一代的合作。

吳越：你們經(jīng)過七年的時間積累了很好的共創(chuàng)關(guān)系，銀河期貨已經(jīng)跑了很多RPA，每天有大量的在跑，準確率很高，你們?nèi)ツ隂Q定做Agentic Flow，這個肯定不是想更進一步而已，是什么樣的場景讓你們覺得光靠以前的RPA是不夠了，展開聊一聊。

沈毅：金融行業(yè)解決問題是很實際的，期貨行業(yè)是服務(wù)實體經(jīng)濟的，有很多產(chǎn)業(yè)型客戶，做實業(yè)的客戶，這些產(chǎn)業(yè)型客戶開戶到現(xiàn)在風(fēng)險還是比較高的，要線下開戶，線下開戶必須去客戶那兒，或者客戶來你這兒，采集資料，提供的資料按中國證監(jiān)會要求是比較復(fù)雜的，僅僅通過一次溝通，清單的提供是不夠的，很多是反復(fù)的。為了解決這個問題，學(xué)證券行業(yè)老大哥的解決方案，做了所謂預(yù)客戶資料收集，弄一個iPad，預(yù)采集信息，這個模式實踐下來，比較敏捷的解決方案來做，早期還是可以的。隨著業(yè)務(wù)的多樣性，伊朗、霍爾木茲海峽原油的變化，導(dǎo)致調(diào)整包括監(jiān)管的變化，會導(dǎo)致調(diào)整的敏捷性比我們以前在軟件上做的敏捷開發(fā)模式響應(yīng)度還是不夠，模型智能體的概念剛剛出來，我們就在想還有沒有比現(xiàn)在微服務(wù)的方式更敏捷化、響應(yīng)速度更高，運營人員、服務(wù)人員很多需求及時得到響應(yīng)。

吳越：相當于用新型方式解決，回到廖總的角度來看，現(xiàn)在最火的像大模型、聊天窗口，需要一個對話的東西，為什么你們還在盯著流程、押寶流程，有沒有人質(zhì)疑過你們的方向？

廖萬里：不是押寶，我們是順勢，這十多年以來我們一直堅持幫助企業(yè)真正把智能體融入業(yè)務(wù)流程里，我們一直沒有離開流程兩個字。十多年來，我們從自動化運維、RPA再到今天的智能體，變的是技術(shù)手段，圍繞著行業(yè)，幫企業(yè)解決問題，在企業(yè)里讓流程跑得更快、更準、更可靠，這是我們一直在堅持的使命。大模型在2023年、2024年出來的時候，更多解決了你問我答的事情，而今年年初是小龍蝦，大家突然發(fā)現(xiàn)智能體做到你說我做了，對企業(yè)價值更大了，不是幫我回答問題，是幫我做事了。從這個時候價值慢慢體現(xiàn)了，小龍蝦幫你收個郵件，仍然是個人的生產(chǎn)力提高，而我們要做的是希望圍繞企業(yè)的整體流程構(gòu)造智能體，從證券期貨的開戶，再到清算整個業(yè)務(wù)流程，我們要做的是組織生產(chǎn)力，這就是我們在從事的方向。組織生產(chǎn)力對企業(yè)價值創(chuàng)造是最大的，這個問題可以請胡總來補充一下。

胡箐：就像廖總說的，流程是企業(yè)業(yè)務(wù)的真正承載，企業(yè)運作執(zhí)行效率都是通過流程體現(xiàn)出來的，對于企業(yè)來說更多也是關(guān)注流程的提效，這也就是金智維為什么一開始關(guān)注RPA賽道，為什么我們會看中這個賽道，廖總說到順勢，也是水到渠成的意思，從大模型開始能夠認知事情到開始執(zhí)行事情，到去年慢慢地在技術(shù)上取得了突破，突破在to C領(lǐng)域是會更領(lǐng)先一些，to B著力點是什么，不僅僅是to C聊天的工具，不僅僅是信息提供，能夠在企業(yè)日常運營中幫助你做更專業(yè)的事情、更精準的事情，對金融來說是更安全的事情，這也是我們探索的目標，為什么我們說機會很難得，我們跟銀河期貨一起共同認知到，企業(yè)場景到了這個程度，我們要開拓一些企業(yè)沒有做的事情，更關(guān)注企業(yè)在流程賽道，智能化上如何去做，很榮幸跟銀河期貨去做開創(chuàng)性的嘗試。

吳越：聊到跟沈總的合作，回到沈總的角度，你們決定做Agentic Flow之前，這個行業(yè)有沒有試過一些方案，為什么沒有被解決？你們應(yīng)該也是系統(tǒng)性地試過一些方案，你再給我們還原一下像BPMN、RPA怎么用，大模型又怎么用，你們是卡在哪里了。

沈毅：RPA操作的東西已經(jīng)存在很久了，最早期就是RPA，我們當時解決最復(fù)雜的問題是運維，運維本身是負責(zé)生產(chǎn)安全的第一要務(wù)，你每天都要做相關(guān)操作，重復(fù)度、工作量、精準性要求比較高。RPA對于這個部分是很擅長的，但如果你給他一些變化，無論是政策、真實情況，出現(xiàn)一些變化的時候，會發(fā)現(xiàn)改動比較慢。接著我們進入第二個階段，我們會用微服務(wù)化、現(xiàn)在像2.5、3.0敏捷的前端，加上BPMN拖拉拽的框架結(jié)構(gòu)去做類似的敏捷化解決方案，特別是這兩三年行業(yè)變化那么快，一線運營場景想法那么多，這個解決方案是可以的，大家現(xiàn)在都說“卷”，工作能力、工作時效，你有一個想法，你找一個開發(fā)人員，給你把流程開發(fā)出來，用這套微服務(wù)架構(gòu)去做，經(jīng)常發(fā)現(xiàn)還是不行。Open AI慢慢成熟，大家會覺得能不能借助大模型，無論是工作流程，業(yè)務(wù)流程的工作過程中加入大模型的節(jié)點，本質(zhì)上還是比較傳統(tǒng)的制式化流程邏輯，起不到顛覆性，這是之前工程實踐的真實的情況，在企業(yè)側(cè)，我估計都差不多，金融行業(yè)，無論證券、期貨、基金都差不多，這是我們之前的實踐路徑。

吳越：沈總你聊到很多技術(shù)性的東西，拋開技術(shù)，做了這么多，我想大家想聽到Agentic Flow上線以后，你們運營團隊最直接的感受是什么，列舉兩三個例子，沒上線之前是這樣的，上線之后是這樣的，比較具象的例子，流程智能化具體體現(xiàn)在哪些方面？

沈毅：我們經(jīng)常說大家不容易注意到流程智能和智能流程的區(qū)別。在流程+智能的工作過程中，我們發(fā)現(xiàn)很多流程還是比較死板的，效率很難起來，流程里比如被統(tǒng)計、被優(yōu)化、被改進的節(jié)點還是人為的，就有點像新能源車的油改電，還是傳統(tǒng)方式嫁接AI能力，本質(zhì)上沒有變化，我一家之言，將它界定為“流程智能”。后面借助大模型的想法，我希望是倒過來，“智能流程”，這也是我跟胡總聊起時比較感興趣的點。這么多工作業(yè)務(wù)，有大量的不確定性、大量的臨時性、大量的自由度，經(jīng)典軟件開發(fā)、需求收集、產(chǎn)品、架構(gòu)、代碼、測試、交付，按這套邏輯去做。去年924行情波動非常大，這個行情起始時間很短，算上十一，總共三周，如果你想做運營活動、調(diào)整政策，按原來軟件開發(fā)的方式，兩個月以后才把相應(yīng)解決方案拿出來，就沒有任何意義了，我們希望時效性起來，互聯(lián)網(wǎng)公司可以，金融行業(yè)比較難，原因是互聯(lián)網(wǎng)公司本身天生敏感，支持團隊很敏捷，其他行業(yè)不太行，特別是金融行業(yè)，我們是嚴謹、合規(guī)、安全的行業(yè)，很多東西上線非常快也不合理，現(xiàn)實情況業(yè)務(wù)機會非常窄，那你要不要改革，這是我們的問題。針對這個問題，我們簡單提了一個想法，等下胡總可以幫我補充一下技術(shù)方面的東西，“智能流程”，我們希望整個流程部分從構(gòu)建開始，就類似于智能化。

吳越：胡總可以順著技術(shù)聊一下，跨過技術(shù)的坎才能解決很多問題。

胡箐：一開始產(chǎn)品技術(shù)設(shè)計的時候，有一個思想就是AI原生，為什么在流程上把智能放在前面，我們希望流程在設(shè)計上以AI的思想來做的。沈總談到我們第一階段很簡單，流程智能化最直接的方式我在流程里加一些AI，在流程里有一些工作讓AI去做，這是把AI當成工具，還是比較早期的想法，人和智能之間的關(guān)系，已經(jīng)開始有對等化，智能在整個工作中的實際承載中的作用，把腦力的一部分工作去做，沈總說的原先流程生命周期里，讓系統(tǒng)去做操作面，未來我們讓它不僅做操作，流程管理、流程創(chuàng)建、流程優(yōu)化，原先都是人需要的知識、技術(shù)都可以讓智能去做。

我們分為三個階段做這個事情，第一個階段我們認為還是要把AI技術(shù)引入流程執(zhí)行過程中，流程過程中我們會梳理流程中哪些東西可以被AI化。第二個我們希望流程本身構(gòu)建可以被智能化，沈總講到，出現(xiàn)一個新的流程，流程發(fā)生變化，智能體或者大模型可以幫助你更快地構(gòu)建業(yè)務(wù)流程，適應(yīng)去年的行情。人工智能走到現(xiàn)在開始演化出會有自我進化、自我優(yōu)化的程度，流程后面的階段也會是類似的。展望在今年或者明年智能流程會自我進化，收集流程在執(zhí)行過程中的數(shù)據(jù)，優(yōu)化潛在流程可能自我演化的方向。

沈毅：我們簡單總結(jié)兩點比較好被記憶，大家容易理解這兩個詞之間的關(guān)系，首先我們認為智能流程整個流程的構(gòu)建范式是智能體范式，跟現(xiàn)在做智能體范式是一樣的。第二個智能體范式是構(gòu)建者，流程、自進化、自學(xué)習(xí)能力甚至未來很多流程都可以自己生成，這是原來在流程智能時代是不具備的，這是底層邏輯。

吳越：胡總、沈總聊到，我們再往大一點聊，人和智能體的邊界是越來越多人關(guān)心的問題，尤其是在AI時代，流程智能化你們怎么設(shè)計人機交互的邊界，哪些人來做，哪些是智能體來做？胡總。

胡箐：剛才已經(jīng)談到人和智能體的邊界已經(jīng)發(fā)生變化，智能體從工具開始變成協(xié)作，今年感覺更明顯了，都看到智能體開始有智能體社區(qū)、智能體團隊甚至OPC的概念。隨著大模型能力的加強，從工作能力的角度可以越來越多地做事情，to B有更加強的特別是金融有更加強的監(jiān)管、安全、可控要求，無論是從責(zé)權(quán)角度還是從最終執(zhí)行審核的角度，人都要在關(guān)鍵節(jié)點上需要跟智能體進行協(xié)同。

隨著智能體能力越強，你會把執(zhí)行層面的工作交給智能體完成，人本身的工作也會發(fā)生變化，更多思考如何定義問題，如何設(shè)定目標，如果檢查智能體執(zhí)行是否正確，如何定義智能體執(zhí)行的邊界和框架，這不是簡單的技術(shù)問題，也是對企業(yè)組織結(jié)構(gòu)調(diào)整和人際關(guān)系變化的問題。

吳越：人應(yīng)該定義目標、目的，由智能體定義實現(xiàn)路徑，一切技術(shù)，有沒有作用、價值，沈總，你們經(jīng)過這個轉(zhuǎn)變，運營團隊有沒有感覺到變化？

沈毅：肯定是比較困難的過程，金融行業(yè)本身安全合規(guī)性、可審計性等問題，創(chuàng)新雖然可以，但面對一次創(chuàng)新帶來的實踐成本還是比較大的，類似于“沙盒”概念，逐級、逐權(quán)，一點點由循序漸進的方式去演進。

現(xiàn)在二者都要有取舍妥協(xié)，企業(yè)級本地化的解決能力，隨著對大模型的擁抱，各個企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，本地化能力越來越強，解決方案越來越趨向成熟，金融、教育、醫(yī)療、交通等等行業(yè)，企業(yè)解決方案已經(jīng)變成剛需，以前只能用傳統(tǒng)軟件構(gòu)建的方式，現(xiàn)在都得用智能體化的方式去構(gòu)建，后續(xù)產(chǎn)生的工作流程也不能很傳統(tǒng)，雖然我們有強制的要求；現(xiàn)在就是面對兩難情況，可審計、可追溯要有，企業(yè)解決方案、模型范式下智能體的解決方案，智能流程也得有，這也是企業(yè)比較困難的地方。

吳越：最近比較熱的Open Claw，Manus這些，我想了解一下這些跟咱們有沒有關(guān)系，很多人搞不清楚金智維跟這些東西到底是競爭對手還是基礎(chǔ)設(shè)施，有請胡總拆解一下。

胡箐：我們高度關(guān)注AI的前沿發(fā)展，我自己有一個基本解讀，AI高速發(fā)展首先落地的是to C，to B是在to C以后把技術(shù)做一個吸收，有一個延時，隨后在to B上更安全可靠、可管控的適配，OpenClaw還是Hermes工程本身也是我們緊隨跟進的第一個方向。

特別是在今年是蠻幸運的一年，很多大模型使用的技術(shù)或者范式，特別是to C已經(jīng)引起了爆發(fā)，技術(shù)點上可以做to C很復(fù)雜的事情，從Open Claw就很明顯，長任務(wù)，大量的工具調(diào)用，長skill書寫非常復(fù)雜的工作都能完成，這也就意味著這些技術(shù)在to B慢慢也會有相應(yīng)的市場，我們現(xiàn)在也是在高速研究，一方面擁抱OpenClaw、Hermes、Harness技術(shù)基礎(chǔ)，另外一方面在to B上做更好地管控，內(nèi)部一直有一個架構(gòu)，這個架構(gòu)我們叫作雙輪架構(gòu)，一方面我們需要擁抱所有的AI先進技術(shù)，特別是高度智能的規(guī)劃、調(diào)用執(zhí)行技術(shù)，同時繼承to B的高精準性、可知性，用規(guī)則、人工智能經(jīng)驗，可以說是Manus技巧保證大模型執(zhí)行過程中幻覺的可靠性，這是我們公司所有產(chǎn)品線的基本方向，沿著這條道路，希望在這條道路上給to B找到新技術(shù)更快落地的實踐路徑。

吳越：這里一定涉及一個問題，金融機構(gòu)，越智能就越不可控，這是必然的，沈總，你在期貨行業(yè)監(jiān)管那么嚴，用智能體做決策，假如出錯了誰負責(zé)，怎么把可控性做進去的？

沈毅：像沙箱、沙盒的機制，如果有很好的東西，比如向各地的資本市場申請，申請入盒去做相關(guān)的工作，公司內(nèi)部隨著現(xiàn)在大家對于企業(yè)業(yè)績方案共識、智能體在行業(yè)大模型的應(yīng)用，這幾個月以來已經(jīng)全部本地化了。全部本地化，無論是傳統(tǒng)流程、智能流程還是按照原來的方式，可審計、可追溯，所有的方式?jīng)]有變，數(shù)據(jù)本身是本地化的，安全合規(guī)沒有變，審計的各項要求都沒有變，真正有特別創(chuàng)新、特別好的想法可以申請沙箱、沙盒的機制嘗試創(chuàng)新。

吳越：廖總，你們做金融級的智能體，你對可靠性怎么理解的？

廖萬里：這也是我們做產(chǎn)品最大的核心基因，怎么構(gòu)建企業(yè)級可靠的智能體，我們很多智能體業(yè)務(wù)流程都是跑在生產(chǎn)流程、交易流程，不可靠出現(xiàn)的時候就是一個交易事故，生產(chǎn)事故，我們做的智能體，不是技術(shù)越新越好，越可靠越好，我們堅持一個理念，一定是解決確定性流程智能體，才能跑到金融行業(yè)里的交易流程和生產(chǎn)流程。

吳越：軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展三十年，從單機到云端，每一次轉(zhuǎn)型都會伴隨著大量公司的生死更迭，我們今天站在智能流程門檻上，沈總，你作為客戶，你們公司買軟件的方式有沒有發(fā)生根本性變化？

沈毅：問題比較大，回答也比較容易，技術(shù)變革的敏感期，跨過這個階段就結(jié)束了，早期在1990年有機會接觸互聯(lián)網(wǎng)，你就進入互聯(lián)網(wǎng)時代，從互聯(lián)網(wǎng)到移動互聯(lián)網(wǎng)，再到這一次我們理解人工智能或者未來有別的定義，目前這個階段我們怎么做，我們實踐了三年，現(xiàn)在有一種折中的方式供大家參考，很多企業(yè)還是有很多傳統(tǒng)的，維持企業(yè)生產(chǎn)運轉(zhuǎn)非常重要的東西，比如各種企業(yè)管理的ERP管理、財務(wù)系統(tǒng)等，像期貨有重要的交易系統(tǒng)，這些我們的建議是慎重改革，不要改我們把這部分定義為穩(wěn)態(tài)交易，這個建議慢慢改。我們買什么或者我們需要什么，什么東西需要去做信號的采購，是基于業(yè)務(wù)運營側(cè)的很多東西，現(xiàn)在事件突發(fā)行情太快了，現(xiàn)在需要很敏感、很快捷的運營型場景構(gòu)建能力，我們把這部分定義為敏態(tài)業(yè)務(wù)，這塊業(yè)務(wù)我們希望用的方式，前端構(gòu)建上LP2界面類似的，中間層，二三十年我們一直沒有解決流程引擎的問題，圍繞這部分我們做了很多嘗試實踐，并沒有太大的變化，這一次智能流程部分有可能能實現(xiàn)，前端性敏捷、中間層是智能流程化的，比如基于業(yè)務(wù)運營的很多解決方案，構(gòu)建方案是拼接式的，前端很快，中間側(cè)調(diào)整比較靈活，解決了傳統(tǒng)軟件上所謂的Saas化、中臺化沒有解決的問題。底座我們建議是比較傳統(tǒng)的，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的方式就可以，這個方式我們會簡單類比原來的軟件開發(fā)模式，我們會利用這個模式融合現(xiàn)在人工智能發(fā)展模式，最起碼我們公司在實踐。

吳越：廖總，想讓你從行業(yè)來看，這個轉(zhuǎn)變對整個軟件產(chǎn)業(yè)的格局意味著什么？

廖萬里：當時我跟沈總溝通這個問題的時候，沈總的想法給我很大的震撼，當一個流程可以自己構(gòu)建、自己優(yōu)化、自己演化，我們要重新思考軟件核心價值就會發(fā)生很大的變化，軟件核心價值不是我有什么功能，而是你能交付給我什么結(jié)果，不需要你告訴我能做什么，而是你有什么結(jié)果給到我，這是我認為軟件行業(yè)這三十年最大的范式轉(zhuǎn)移。以前都是人去適應(yīng)軟件，當我們通過智能流程驅(qū)動業(yè)務(wù)變化，我們就重新定義了軟件的價值，以前是人適應(yīng)軟件，以后是軟件要給我結(jié)果，不關(guān)注功能有多少，關(guān)注是你有多少結(jié)果，你在運行的時候，不是誰的軟件功能多誰贏，而是未來是不是結(jié)果驅(qū)動的，通過結(jié)果驅(qū)動，業(yè)務(wù)跑通，業(yè)務(wù)流程跑順，通過數(shù)據(jù)、智能構(gòu)造，才能走到流程驅(qū)動的企業(yè)。

吳越：回到技術(shù)，胡總，你從技術(shù)本質(zhì)來看這個事情，軟件生產(chǎn)，這個事情會變嗎？

胡箐：現(xiàn)在已經(jīng)很明顯變化了，最直接的一個事情就是AI輔助編程，無論寫不寫代碼，甚至不會寫代碼的人，都可以簡單用自然語言生成軟件，包括我們內(nèi)部團隊也在不斷地反思，未來軟件構(gòu)建會變成什么樣子，我有一個感覺，以流程為例，軟件是你業(yè)務(wù)的一種表達，軟件把你的業(yè)務(wù)只不過用程序的方式表達出來，以前的軟件跟業(yè)務(wù)表達有很長的距離，要有非常復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求調(diào)研，開發(fā)測試整個上線，現(xiàn)在AI輔助的能力讓軟件構(gòu)建已經(jīng)被壓縮化，如何去更快理解業(yè)務(wù)，從業(yè)務(wù)生成一個軟件，會是軟件供應(yīng)商一起思索的問題，讓我看軟件的未來，軟件未來快速把業(yè)務(wù)提取出來，業(yè)務(wù)中核心的價值和概念，我認為未來軟件就是自動生成的，我們在做的時候已經(jīng)有類似的概念了，一旦智能體能理解這個業(yè)務(wù)，人機交互這個軟件代碼長什么樣已經(jīng)不重要了，完全可以自動生成，軟件業(yè)的核心會轉(zhuǎn)變成原先會關(guān)注于代碼或者是構(gòu)建軟件這個事情，更關(guān)注如何捕獲真正的業(yè)務(wù)所在，優(yōu)化真正的業(yè)務(wù)邏輯，會是這樣范式的變化。

吳越：我們從七年的合作，甲方、乙方、技術(shù)，不同的視角，今天同一個問題從不同視角去看，我們聊到了流程是被低估的，尤其是在企業(yè)里，Agentic Flow已經(jīng)在金融行業(yè)跑通了，也讓我們看到一個更大的變化，軟件產(chǎn)業(yè)的范式，以前是給你功能，到現(xiàn)在是幫你完成事情這么一個大的變化，這個是蠻明顯的，像廖總、沈總一起努力推動這個事情，是非常重要的，公司本質(zhì)也是很明顯的變化，從組織這些人去完成一些事情，現(xiàn)在變成要組織人和智能體完成公司的事情，這也是非常大的變化，這個變化已經(jīng)比想象中來得快多了，今天時間有限就到這里，謝謝各位嘉賓，謝謝36氪。