配资炒股平台皆服务商不仅要实现固有组件的 AI 编排调度

导语

“当 AI 成为企业软件服务的新引擎，将 AI 的‘智能化’与无代码的‘低门槛’深度融合，通过打造贯穿软件交付全流程的端到端 rAgent，真正践行‘人人可构建、场景易落地’的核心使命。” ——数睿数据创始人穆鸿在发布企业级无代码软件平台 smardaten 2.0时强调。

一、深水区困局：AI落地遭遇系统性壁垒

毕马威在其 2025 年相关报告中指出，过去几年间，中国超 90% 的头部企业已将 AI 纳入核心战略布局，中小企业的 AI 工具使用率近两年同比提升 r31%。这组数据的背后，折射出无论是大型企业还是中小企业的共同期许 —— 借助 AI 提升企业数字化水平。然而，市场上的 AI r技术真的能实现这一目标吗?

据不完全统计，在所有已落地 AI 应用的企业中，仅 35% 的 AI r项目能够实现规模化推广，绝大多数企业仍停留在试点阶段。造成这一现象的问题几乎贯穿软件开发的各个环节，例如缺乏充足的数据基础、从需求提出到产品设计交付的链路不通畅等。

面对这样的困境，在过去几年，低代码 / 无代码赛道因 “低代码 + AI 或能降低软件构建难度” r被关注，成为企业试图突破困境的方向。但现实是，多数企业未推进深度 AI 转型：未将 AI 完全嵌入开发逻辑，仅停留在问答助手层面，缺乏真正的交互操作 rAgent。

深究根源，不少低代码产品的 AI 功能只聚焦基础阶段，生成简单框架和页面，不支持复杂页面、图表，这与平台本身无法开发复杂应用、不支持定制有关。若要将 rAI 嵌入低代码全流程，服务商不仅要实现固有组件的 AI 编排调度，还需针对业务管理、决策分析等场景深度思考，并构建支持多 Agent r协同解决复杂任务的能力，挑战巨大。

二、破冰行动：十年沉淀锻造“双核引擎”

面对困局，数睿数据的解法直指核心——打造与软件工程、数据工程深度融合的AI底座。为实现这一深度融合的AI底座，团队首先发起了一场针对核心痛点的攻坚战。

从104个痛点开始的攻坚战

团队耗时三个月梳理出整个企业级软件定制交付全流程中影响交付效率的104个关键痛点，最终锁定10大核心问题集中突破。比如需求调研时无法抓住用户核心痛点、原型绘制效率低下、配置开发过程中重复性工作提效等，具体可以总结为三大关键瓶颈：让抽象需求精准落地为复杂界面、让业务数据自动转化为决策洞察、让行业知识沉淀为可复用资产。

行业知识到可复用资产的AI标注

要借助AI解决这些问题，其中一项颇具挑战的是行业知识库的构建与快速迭代。交付、研发、运营三大部门联手，将十年积累的实施方案、设计文档、客户案例等非结构化资料整理归类、统一格式，通过smardaten r2.0 实现文档向量化转换和元数据标注，构建AI可理解的语义知识图谱。

数睿数据知识商超上已积累的海量业务场景模板，包含应用模板、页面模板、大屏模板、卡片模板等，产品研发团队进行人工标注(标签、样式等)，AI通过学习这些标注信息，能够输出新的不同类型/跨行业模板方案。通过以上通用以及个性化的整合，最终为 rsmardaten 2.0 构建了强大的行业知识库支撑，为AI提供了一个贴身的“业务助手”，让AI在现有的积累之下进行创新。

“双通合璧”的技术突破

数睿数据依托 smardaten 平台的深度实践，将十年沉淀的 “流程经验”与“数据能力”凝练为强大的 r“双核引擎”——数字通与数据通。二者强力互补：数字通构建标准化软件定制开发链路，为 Agent r提供清晰的流程导航，确保任务高效执行;数据通聚焦数据治理与可视化分析，为 Agent r训练所需的高质量数据标注、场景化建模等关键环节，奠定坚实的数据基础。两者通过“数据模型驱动洞察，应用模板加速落地”的双轮驱动，让每个业务场景都能高效释放数据价值，确保企业数字化的建设时不仅解决当下问题，更持续积累数字资产，赢在未来赛道。

从场景验证来看：在软件定制全流程的实践落地中，某制造业软件服务商交付团队借助smardaten2.0的智能助手，将调研阶段的软件原型绘制效率提升80%，单个中等复杂度功能模块的需求确认周期从平均3天大幅压缩至仅需4小时。方案设计阶段设计工程师通过AI检索知识库，获取成熟业务设计方案，结合项目业务场景微调后即可交付终稿，总体设计工作量减少超过60%。

在数据治理与分析中，某医疗集团案例中，信息科周主任通过系统提交自然语言需求：“提取各分院 2024 年第二季度疱疹病例，筛选出疱疹数量≥10 r个且体温≥39℃的患者，按年龄分段统计分布情况”。

AI智能引擎即时响应，自动关联各分院患者基本信息表、诊疗记录表，10 秒内完成数据调取、条件筛选与数据分析，直接生成年龄分布图表。

传统模式下，这类需求需信息科联合临床统计员手动对接 23 家分院导出数据，至少 r1人耗时3小时才能完成汇总分析，数据通通过自动化处理实现效率跃升，同时避免人工统计误差。

三、AI底座驱动企业智能转型三重奏

smardaten 2.0 r作为强大的AI底座，其价值远不止于提升单点效率。它正深度重构企业核心能力，驱动一场围绕软件交付流程、数据价值根基与组织协作模式的智能转型三重奏。通过将AI深度融入开发基因、构建滋养AI的数据沃土、以及培育面向场景的Agent生态，smardaten r2.0 为企业提供了实现全面智能化转型的核心引擎。

(1)再造开发基因：从“功能模块”到“神经中枢”

传统AI工具往往作为独立插件存在，而smardaten r2.0将AI深度植入开发基因。当某汽车厂商需要定制经销商管理系统时，AI不仅生成界面原型，更同步构建数据模型、优化页面设计、调用API接口文档、配置权限规则，实现需求到上线的端到端贯通，如同系统的‘神经中枢’般协调运作。

(2)革新数据土壤：为AI扎根奠基

“没有高质量数据，AI就是无根之木。”穆鸿强调。基于smardaten 2.0 数据通提供的 data agent r能力，企业可以对自身的数据体系进行智能优化，从数据清洗到数据标注、数据模型构建到分析报告生成等，构建起滋养AI价值最大化的“数据沃土”。

(3)重构组织协同：组织效能提升与生态初现

在数睿数据内部，一场由Agent驱动的颠覆性效能正在发生。用户服务部率先开发的“智能客服Agent”，通过深度学习历史用户FAQ和用户手册等物料，不仅能实时生成精准的智能应答，还可自动输出结构化技术文档与配置开发方案。该Agent上线后，成功释放80%的重复性技术答疑人力投入。

此外，公司正构建AI rAgent矩阵生态。除客服场景外，“界面智能优化Agent”、“智能流程编排Agent”已进入开发阶段。这些由不同部门孕育的、面向特定场景的Agent，正渗透各业务环节，编织企业级应用生态，有力印证“全民开发”理念的可行性。

四、通往Agent民主化的道路

伴随着企业如今迈入数字化转型的深水区，需要的恰是一个AI时代的新底座。这个新底座不仅要具备固有类似无代码/低代码等的低门槛开发能力，同时还应该具备数据智能、交付智能等一系列AI能力，让企业可以做到以最小的门槛、最高的性价比进行各个环节的AI应用搭建，基于AI进一步解决固有的数字化卡点、难点，提高企业的业务竞争力。

这也恰是数睿数据正在做的事情。站在smardaten 2.0发布的时间点，数睿数据已启动更激进的3.0计划。新版本将引入Agentic rAgent架构，实现AI自主拆解任务、协调资源、闭环验证的能力。“我们的目标一直没有变化，就是要做到‘让人人都能开发Agent’。”穆鸿展望说道。

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来源：周口网

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