“在AI 智能体时代，SaaS应用或ERP应用存在得概念将会全面崩塌，所有的业务逻辑都会转移到这些AI智能体中。”微软CEO纳德拉

AI Agent（智能体）作为如今人工智能技术发展的最重要、最前沿的方向，其技术的先进性与可落地性已经被全球认可。扣子（coze）、腾讯元器、文心智能体、智谱清言，微软Azure、Dify、Sierra等许多智能体开发平台陆续推向市场，在帮助写作、作图作画、直播视频等C端应用场景以及撰写报告、合同审核、简历审核、编写代码、智能客服等少部分B端场景已经取得了不俗的效果。

但对于企业的降本刚需、产业互联互通甚至于产业资源网络的构建来讲，无论是以往的传统信息化或数字化系统，还是针对C端和少部分B端场景的AI Agent智能体应用，都显然还无法真正解决降本、互联互通、跨行业实时交易、产业资源网络构建等痛点。整个产业的智能化变革、企业的降本刚需，面临着三层始终无法被突破的壁垒阻碍，亟待一个真正的产业级AI解决方案。

一. 横亘在商业进化道路上的三层壁垒

产业级应用服务的发展历经了ERP与SaaS时代 ，但技术进步始终伴随着一个深层矛盾：系统服务的封闭和标准化，与真实商业世界的开放和多元复杂性之间的冲突。如今AI智能体时代到来，这个难解的矛盾是否迎来了“尤里卡时刻（Eureka Moment）”？

业务壁垒

在真实的商业世界里，单个企业往往需要许多个适用于采购管理、订单处理、库存管理、客户维护、销售发货与财务结算等环节的各类ERP或SaaS系统，但系统间数据结构、接口标准与业务逻辑高度异构。甚至于一个企业，销售用Saleforce，财务用Oracle，采购用SAP，单单在仓库管理这一项交叉业务中的一个出库表单，在Saleforcec叫销售出库单，在SAP叫仓库出库单，在Oracle就叫出库单，这已经不仅是数据标准不统一的问题，是连对业务的定义标准都不统一了，而这样的业务标准在这些系统里有几万项。如果不能解决异构系统问题，企业内部都不把管理字段标准定义清楚，那智能体更不知道一个企业的异构系统间的数据标准是什么、怎么定义，所以根本无法实现跨系统间的多智能体协同，更无法实现跨企业的多智能体协同。

所以，由于缺乏统一标准，不同系统间商品信息、价格规则、库存状态、物流信息、应收款项等关键数据难以自动同步，导致流程割裂、数据孤岛严重，交易履约各环节常出现延迟、错误与脱节。让企业看似迈入数字化转型，实则是被困在了业务壁垒极深的固化“牢笼”之中。

企业壁垒

企业在交易过程中，交易双方在账号体系、权限设置、流程设计方面各自为政，系统间无法建立统一的身份认证、权限协同与流程共识机制，采购订单无法自动匹配销售订单，库存状态无法实时回传，发货信息与对账凭证脱节。跨企业协作高度依赖线下补录、人工确认与手动对接，即使所有企业使用同一套系统，也存在账号隔离的痛点，需在上下游每家企业中分别开设账号，流程难以贯通。比如两家公司都用SAP进行招投标。A公司招标向B公司投标的时候，需要给B公司开个子账号，反之亦然。这时候，A、B两公司看似都是在用SAP做采购，但其实是用的是两套SAP系统互相开了子账号。换句话说，这相当于是两个公司在一个以SAP为核心的局域网内部进行账号内交易。

行业壁垒

多数交易流程围绕单一行业内部规则构建，不同产业在采购逻辑、库存单位、发票结构、财务结算方式等方面存在本质差异，系统间缺乏统一接口协议与履约标准，难以支撑多产业主体间的联动交易与实时协同。如1688，它能做到的是对ToB的生意进行不同的数量，不同的价格的展示，但是复杂的账期利息、赊销、动态变价、违约金等交易复杂的逻辑，包括多级所联动它都做不了，其本质上还是偏类ToC的模式。即便是当下AI 智能体进来之后依然也是只能形成单行业的、单平台的多智能体协同集群，而无法跨行业。面对多角色、多路径、多任务的复杂交易需求，现有平台架构与行业体系难以有效承接，产业资源流通效率被严重限制。

二. AI 智能体时代下国内外大厂的破局尝试

AI智能体时代，字节、阿里等国内大厂的智能体平台及其开发的智能体，主要是面向toC和简单的小B端场景，类似内容创作、客服服务等，而Saleforce目前的策略，则是在现有业务之上叠加AI Agent，这二者本质上还是工具助手的逻辑。美国智能体独角兽Sierra AI实现了对企业内部小部分业务的智能体替代，但这依旧是一种局限在单一业务内的单智能体编排，企业内业务壁垒仍然存在。

而有望破除掉业务壁垒的大厂方案，是微软在Build 2025中明确提出的“开放的智能体网络”（Open Agentic Web）的愿景，微软期望通过在一个统一的平台构建适配不同业务场景的智能体网络，实现AI Agent跨业务场景自主运作。但企业们是天然需要相互交易的“社会性动物”，一个只存在于单一企业内而无法与外部互联互通的智能体网络仍有很强的局限性，为此，微软提出希望将在2027年实现构造一个社会级智能体网络的构想。而这一微软对于未来的设想，其实已是现实。

三. 产业级Agentic AI多智能体协同，彻底打破企业内外部的三层壁垒

艾氪智能的产业级Agentic AI（代理型人工智能）是一种能够自主感知环境、规划任务并采取行动，以实现复杂目标的智能系统。其核心特征是自主性和代理性，通过Multi-Agent AI多智能体协同完成跨领域、跨企业、跨企业、跨行业的复杂任务。2024年，艾氪智能率先推出全球首个且目前唯一的跨业务、跨企业、跨行业的多智能体自主协同平台。我们以“3+3技术体系”作为核心支撑路径，通过独创的产业操作系统 echOS 和产业级Agentic AI多智能体协同开发平台宇宙岛Unitrix，打破了企业与产业存在的三层壁垒数据壁垒，实现了“一号通行，万物互联”。这种乐高式革命的模块化设计，使得企业可以像搭积木一样快速搭建自己的 AI 智能体系统，大大缩短了开发周期，助力多智能体在产业环境中高效落地，构建了一个社会级的多智能体协同网络。

以「产业资源+行业Know-how」形成的「数据+算法+架构」的独特产业壁垒

对于企业这种无时无刻需要与外部产生交易的“社会性动物”，采销主“生命线”业务是核心，可产业侧交易是极其纷繁复杂的。在B2B产业侧，对交易的实时性、复杂的上下游管理、结算方式、各类名目款项、圈层价格设置、商品SKU格式、跨企业多对多的业务对接所涉及的流程审批与授权等，都有极大的实际应用需求。而正如上文提到的业务、企业、行业三层壁垒，无论是过去的互联网时代还是当下的AI时代，我们看不到已有的能够支撑这种跨产业的、实时的多元复杂交易场景的产品与方案。而艾氪智能通过超600亿GMV千行百业的真实产业交易积累，沉淀了出了集超多产业级工具、超多产业级数据、适配千行百业的复杂交易模型的ICB产业云脑技术（Industrial Cloud Brain），这是产业AI操作系统echOS的核心技术支撑，通过标准化、模块化的方式重构产业智能化基础设施。基于ICB产业云脑技术对于产业资源及行业Know-How的沉淀，艾氪智能形成了「数据+算法+架构」的独特产业壁垒：

「数据：产业OS——产业数据和资源互联大底座」-打破业务壁垒

构建面向产业流通侧的数据与资源互联大底座，通过统一接口、标准规范与协议体系，打通企业间在采购、订单、库存、销售、物流、财务等关键环节中的数据壁垒。

「架构：AI型产业独立站——构建千变万化的商业模式」-打破企业壁垒

AI型产业独立站为每一个企业构建了“既独立又互联”的智能协作空间。每家企业都可拥有自己的独立站配置自身的业务逻辑、运营机制和商业模式，按需升级采购、订单、库存、客户管理、财务等核心能力，实现高度契合自身资源结构与业务策略的自主运营。同时基于平台统一的身份认证、权限协同与流程标准，与其他企业实现系统间的无缝衔接与数据互联，支持订单自动匹配、库存实时回传、发货进度共享等高频交易履约协同场景。

「模型：产业ICB——适配千行百业的复杂交易模型」-打破行业壁垒

ICB沉淀了多产业、多业态的交易模型体系，广泛适配包括同业联盟、异业协同、分销体系、代理网络、采销一体等多种商业合作模式，能够灵活映射复杂的交易关系与履约路径。支持多主体、多场景下的动态角色协作，满足采销分离、代采代销、联合定价、多级分账等交易机制的精准配置与任务拆解。ICB构建了高弹性的实时交易模型，兼容千行百业的价格逻辑与支付规则，如动态定价、渠道差异定价、信用账期、分期付款等多样化交易方式，确保各类企业在统一框架下实现高自由度的商业协同。

多智能体自主协同平台

「独有的去中心化多智能体自主协同网络」

该平台具备高度自主感知、协同推理与动态执行能力，不同于传统流程驱动或单点智能系统，采用去中心化智能体架构，每个智能体如同“类人个体”，具备独立理解上下文环境、判断任务优先级、规划执行路径的能力，并可在无指令中心的条件下实现协作调度，适应多元、动态、复杂的产业场景。

在架构层面，基于谷歌A2A（Agent-to-Agent）协议之上自主优化，构建了独有的AMA（Agent Mutual Awareness）智能体共识协议体系。AMA协议突破了传统协作中的静态接口依赖，使每个智能体能够具备任务状态感知、目标协商与执行自组织能力，从而实现跨企业、跨平台、跨行业的多智能体分布式协同网络，支持多角色参与、任务弹性分配与履约过程自动协调。

平台已具备完整的感知—推理—决策—执行—反馈闭环机制，并内嵌任务编排引擎、数据语义引擎与异构系统适配层，能够灵活嵌入采购、订单、仓储、销售、物流、财务等各类产业核心系统中，推动从企业内部自动化向跨组织智能协同网络化的根本性升级。

「独有的三个层级RAG模式」

不同于通用场景中仅依赖“短期+长期记忆”的简单RAG结构，我们从产业智能体的角色差异与任务颗粒度出发，构建了个人级、企业级、平台级三层RAG体系，形成覆盖个体感知、组织记忆、生态知识共享的完整知识反馈机制。

「独有的6000+产业交易级MCP工具集群」

工具集群覆盖采购、询价、报价、比价、合同、订单、库存同步、物流跟踪、销售管理、财务对账、等交易行为，具备高适配性和可组合性，可根据不同产业特征与企业系统灵活调用、动态配置。工具集群具备高度兼容性和场景适应性，能对接企业现有业务系统与平台环境，支持多种数据格式、操作方式和流程规范。

从以上艾氪智能的布局技术布局不难看出，所谓ICB产业多元化交易模型，核心在于把所有的业务场景全部打碎重建，变成功能元再组成再依靠AI产业独立站的技术，把每个企业变成既独立又互联的独立个体，去掉账号隔离，使得账号平权。

另一方面，ICB云脑，把所有交易全部功能元化之后，再把这些功能元组合成既能够在企业互通互联，又能在企业外部互联互通的AI应用与AI Agent，真正做到由智能体集群自主协同的，既跨业务，又跨企业与行业的实时交易能力，打破商业进化中的三层壁垒，并最终构建出一个社会级AI智能体产业集群网络。

结语

艾氪智能的探索，不仅是技术的突破，更是商业文明的进化。当智能体在产业网络中自由对话，当跨企业协同变得无缝高效，当商业决策超越人类认知极限，我们正在见证一个“智能商业生态”的诞生。

这不再是单个企业的效率提升，而是整个产业体系的重构 —— 从“零和博弈”到“共生进化”，从“链式结构”到“网络协同”，从“人工决策” 到“AI智能协同”。正如互联网改变了信息传播方式，艾氪智能正在改变商业协作的本质。对于企业而言，这不是选择题，而是生存题 —— 要么主动融入智能商业生态，要么被时代的浪潮淘汰。

站在产业变革的十字路口，艾氪智能如同一位拓荒者，在荒芜的技术原野上踏出了一条清晰的路径。他们用技术证明：当 AI 突破企业边界，当系统打破异构壁垒，当决策超越人类局限，商业的未来将不再受限于固化的流程和封闭的系统，而是在智能协同的无限可能中自由生长。