万联智策基于 AgentCore 构建数字员工团队,800+智能体规模化落地

作者:李华、潘春伟

1 个智能 Leader,带领 4 个专家级智能“员工”,配套约 800 个随时可调用的 AI 数字员工,这样一个 AI 团队能帮企业做什么事?

最近,智能化企业商机地图“万联智策”携手阿里云,基于 Alibaba Cloud AgentCore、AgentLoop 等产品将原先的 AI 交互入口升级,基于上述配置打造了一支 AI 数字员工团队——商机智囊团,不仅聚焦于帮企业研判商机价值,更把能力延伸到商机挖掘、跟进转化等环节,全链路为企业提供智能化商机服务。

万联易达集团依托“商品交易、物流运营、金融科技、企业服务”四大基石平台及“数据商业化赋能、AI 赋能”两大能力,推出众多生态产品,为企业提供一站式生产性服务。旗下「万联智策」是面向企业用户的移动应用,以地理位置、企业画像和产业链数据为基础,把找客户、找供应商、看风险、做研究等能力组合为经营决策工具,AI 助手「小图」是主要入口。2026 年,万联智策围绕企业信息研究与业务分析,推进数字员工产品建设。

业务挑战:从信息问答走向业务任务

「小图」此前以对话问答为主:用户提问,助手回答。万联智策希望数字员工围绕业务目标完成信息收集、分析与结果整理,但这类任务涉及多个专业角色,仅靠一次模型问答难以覆盖:

1. 业务分工,供应商信息收集、风险分析与结果整理相互依赖,需要明确分工与上下游关系

2. 应用接入,多智能体接入自有应用,要在不迁移既有系统的前提下对齐租户、Team、会话与任务;

3. 长任务体验,需要呈现进度、支持用户确认,并能离场后回看;

4. 成本与质量,每位用户对应一组数字员工,常驻实例会形成空闲成本,单次回答也无法判断任务整体质量。

阿里云的解决方案:AgentCore+AgentLoop

以 Alibaba Cloud AgentCore 为多智能体协作与运行底座,以 AgentLoop 为观测与评估引擎,支撑万联智策把数字员工团队接入自有业务应用。

AgentCore 承载智能体运行协作:采用 Leader 与 Worker 的组织方式,Leader 规划任务、分派工作并汇总结果,Worker 承载业务技能与工具。以供应商调研为例,「小图」先追问地区、偏好和数量,再分派供应链角色寻找供应商、风控角色评估风险,最后由 Leader 汇总。任务以串行和定时为主,模型按角色选型,Leader侧重规划,专家侧重执行。分析建议用于辅助业务人员判断,由人工确认采购下单、合同签署等环节。

image

图 1:供应商调研中的角色分工

AgentLoop 支撑任务级评估:统一接入模型调用、工具执行与运行轨迹,按任务标识聚合,可查看同一任务下 Leader 与各角色的完整过程。固定题库用于版本回测,在线实验隔离样本,剔除报错与重试样本后再判断效果,形成“观测—评估—优化”的循环。

将角色协作接入自有应用:万联智策通过 API 调用云端 Agent,用户进入 Team、在会话中发起任务,Worker 通过 Skill 和 MCP 调用既有业务能力;联网搜索等通用能力使用百炼 MCP,产业链、企业与舆情数据由自有服务提供。APP 经云原生 API 网关统一鉴权,执行角色映射为数字员工身份。

image

图 2:从租户到业务能力:万联智策的业务访问模型

长任务体验与稳定运行:Leader 的思考过程实时流式呈现,信息不全时先追问;任务在云端运行,离开后可回看进度与产物,定时任务已上线。运行资源按需启停、最小实例数为 0,双方通过预热池缩短首轮响应,结合容量规划与搜索类调用优化保障高峰稳定。对外展示与内部运行信息分开处理,用户标识匿名化,正文与推理、工具调用信息分别处理。

业务价值

800 个 Agent 按需运行:生产环境已配置约 800 个 Agent,按需启停、最小实例数为 0,根据实际会话与任务动态拉起。该数字为业务配置规模,并非同时常驻的计算实例。

image

图 3:业务应用、Agent 运行与配套能力的逻辑关系

为每位用户配一支 “ 商机智囊团 ” :经过业务梳理,万联智策定义了综合商机评估需求:围绕一条招投标信息,从销售、采购、风控和战略等角度展开分析,形成业务参考;在供应商风险场景中,除了发现风险,也关注替代供应商的推荐。这些场景构成了数字员工业务设计的重要依据。最终上线的“商机智囊团”为每位用户配置一个 Team:Leader「小图」负责理解需求、追问、拆解与汇总,销售顾问、供应链主管、风控专家和战略专家四名数字员工分别承担找客户、找供应商、看风险和做研究,原「小图」的业务能力也沉淀为这四名专家的技能与工具。四名数字员工对应市场洞察与商机获取、供应链组织与履约保障、风险识别与合规管控、战略研判与决策支持四段业务链路,由「小图」串接成一次完整的经营协同。

39 天完成数字员工生产上线:从 Agent 业务在 AgentCore 生产上线,到供应商调研已进入实际运行,万联智策用 39 天把「小图」从对话助手升级为多智能体数字员工团队,大大提升业务创新效率。

任务过程可核对:Leader 与各角色的轨迹按任务关联,可查看分工、技能调用和报告产物是否符合预期,而不只凭最终回答判断过程。

成本按实际使用核算:覆盖平台实例、Agent 算力、模型 Token、AI 网关与存储,结合任务耗时、输入输出及缓存核算,并定位长上下文、重复调用等高消耗环节。

从业务场景设计到 AgentCore 上线,万联智策用 39 天把「小图」从对话助手升级为多智能体数字员工团队,实践已经进入实际运行阶段。后续工作继续围绕任务可靠性、任务级评测、首轮响应和资源使用展开,并配合万联智策建设 B 端管理能力,以运行数据判断改进效果,而不是仅以 Agent 数量或功能清单衡量进展。

相关推荐

推荐一款好用的刷题工具

为了帮助正在准备求职季的开发者提升备战效率,阿里云特别推出“通义灵码陪你备战求职季”活动,精心挑选百道历史校招技术面试/笔试题,借助通义灵码智能问答、代码智能生成、代码优化等核心功能,帮助开发者更加准确地了解程序员职业所需的核心技能,加强对问题解决思维和解题能力的练习。

阿里巴巴云原生的博客 1383

通义灵码 Visual Studio 下载安装指南(附安装包)

本安装步骤适用于 Windows 10 及以上操作系统中安装和使用通义灵码。

阿里巴巴云原生的博客 4436

阿里云智能体白皮书开源进展

![1](https://img2024.cnblogs.com/blog/1411156/202611/1411156-20261113183315580-502702075.png)![2](https://img2024.cnblogs.com/blog/1411156/202611/1411156-20261113183334678-741777744.png)![3](https://img2024.cnblogs.com/blog/1411156/202611/1411156-20261

阿里巴巴云原生的博客 1

关于 DeepSeek 的 SuperAgent,以及我们的实践

DeepSeek 的 SuperAgent 发布之后,行业内的普遍观点是 Agent 的设计基本收敛,对于我们也是一样,本文除介绍 DeepSeek SuperAgent 设计之外,会重点谈谈我们类似 SuperAgent 的技术和产品化探索。

阿里巴巴云原生的博客 88

生产更可信,订阅更耐用丨Higress 社区进展报告

阿里巴巴云原生的博客 145

让 Agent 成为企业生产力丨Alibaba Cloud AgentCore 企业智能体构建与治理沙龙·杭州站精彩回顾 & PPT 下载

近日,让 Agent 成为企业生产力丨Alibaba Cloud AgentCore 企业智能体构建与治理沙龙·杭州站圆满落幕。本场活动吸引了 100+ 名技术从业者深度参与,深度分享了企业 Agent 趋势、AgentCore 构建与治理、Agent 观测与优化、STAROps 智能运维及 AI 网关等相关议题,并设置了动手实操环节。

阿里巴巴云原生的博客 182

如何用 STAROps Elasticsearch 智能助手看穿“搜索变慢”

某电商平台的商品搜索服务使用一台 6 个数据节点的 Elasticsearch 实例。周五北京时间 20:00 起,业务陆续反馈搜索变慢。业务监控中的搜索接口 P99 从平时约 200 ms 升到 2s 以上,部分请求超时。值班工程师打开控制台:集群状态为 Green,没有未分配分片,集群平均 CPU 约 40%,乍看不像资源已经吃紧。

阿里巴巴云原生的博客 334

满帮基于阿里云 AgentCore 打造生产级 SRE 稳定性数字人

满帮基于阿里云 AgentCore 构建“稳定性数字人”:满帮提供业务知识、专业工具与处置流程,AgentCore 提供智能体运行、协作和治理支撑。数字人已在核心链路的巡检与根因分析中得到应用,受控处置能力也在持续建设,让满帮积累的稳定性能力能够在具体任务中得到复用。

阿里巴巴云原生的博客 263

稳定复现超 70% 的缺陷,报警到自动修复的 Agent 流水线实践

本文将分享我们在 PolarDB-X 团队做的一些工程实践:让 Agent 从一条报警或工单出发,自主完成排查、复现、修复和验证,再把结果交给研发评审。

阿里巴巴云原生的博客 296

从“自证清白”到“因果链条”:智能体如何重塑运维排障效率

STAROps 做全域关联分析,把范围从「五个团队依次自证清白」收拢到一条具体链路;证据指向对象存储后,OSS Agent 接手,基于真实配置、访问日志和用量数据往下挖,给出根因和支撑它的证据链。你面对的始终是一个对话框:路由归它管,说清现象、拍板方案归你。

阿里巴巴云原生的博客 126

TechTalk丨从能买奶茶到能进企业,Agent 绕不开同一组问题

史明伟所在的 Alibaba Cloud AgentCore 是企业级 Agent 构建和治理平台,为 Agent 在业务场景下的规模化落地提供基础设施,所以这场对话,他和 Datawhale 主持人从个人助理一路聊到企业 Agent:权限该怎么一步步放开?进了企业,账号打通、数据权限、沙箱隔离又会带来哪些新问题?没有强技术团队的企业,该从哪里起步?

阿里巴巴云原生的博客 217

AgentCore + Codex 构建生产级 Agent 的原理与实践

本文章演示 AgentCore[1]的自定义代码/镜像能力,目的是展示如何基于自定义的 Harness 框架(Codex) 结合 AgentCore 提供的身份、模型、工具、技能、凭证 、观测评估等能力实现一个端到端的 Agent 应用,内容包含两个部分,技术方案和实践教程,文末附相关源码和本次的测试数据,可以根据需要自行查阅。

阿里巴巴云原生的博客 189

让复杂任务由团队完成:阿里云 AgentCore 多 Agent 协作架构及实践

Alibaba Cloud AgentCore 以身份、通信、团队和任务为基础,让专业 Agent 与人类成员共同参与业务协作。企业可以按职责组合知识、工具、Skill 和模型,用任务系统持续追踪工作,再结合 AgentLoop 评估效果、优化配置。

阿里巴巴云原生的博客 355

易点天下:AI 驱动 IT 运维组织提效的实践

易点天下作为一家专注品牌全球化的营销科技公司,由智能营销、全域增长、智能变现三大引擎驱动。公司旗下拥有“整合营销服务”与“广告平台业务”两大业务线。

阿里巴巴云原生的博客 306

阿里云可观测 2026 年 10 月产品动态

阿里云可观测 2026 年 10 月产品动态

阿里巴巴云原生的博客 206

用 Nacos 3.3.0 ARD 让 Agent 按任务发现工具和 Skill

如今,工作中用 Agent 帮忙已经越来越常见。研发同学用 Coding Agent 写代码、补测试、排查问题,业务同学用 Work Agent 整理资料、分析表格、制作演示文稿。不少过去需要自己一步步操作的事情,现在可以把需求交给 Agent,让它协助完成。

阿里巴巴云原生的博客 325

HiRoute 新版本发布:结合自己的真实工作选择最佳模型

HiRoute[1]是一个开源、运行在本地的 Agent 智能路由引擎。你继续用 Codex、Claude Code、Qoder、Pi、OpenCode、Hermes、DeepSeek Harness 等熟悉的 Agent,由 HiRoute 判断每一步交给哪个模型。

阿里巴巴云原生的博客 391

用户说 App“下不了单”:用 Session Replay 看清流程卡在哪一步

Session Replay(会话回放)将采集到的页面变化重建为可回看的过程。研发可以沿着这次会话,查看操作前后的界面变化,先确认流程停在了哪里,再结合当时的事件、日志和代码检查原因。

阿里巴巴云原生的博客 55

欢迎报名丨Alibaba Cloud AgentCore 企业智能体构建与治理八城巡回沙龙 · 杭州站开启

欢迎报名丨Alibaba Cloud AgentCore 企业智能体构建与治理八城巡回沙龙 · 杭州站开启

阿里巴巴云原生的博客 153

运维走出控制台:阿里云 AgentCore AI Native 运维实践

UModel 让现场能够被关联,运维数字员工让经验能够被调用,AgentCore Team 让分析能够协作,AgentLoop 让质量能够被检验。这些建设共同服务于一件事:让团队对系统的理解,成为每个人处理问题时都能接上的能力。

阿里巴巴云原生的博客 305

从长程 Agent 到 Super-agent,解锁更多场景

Deepseek Harness 提升了架构的透明度,但也带来了工程上的复杂度。这次开源的dsh-superagent-prototype,是对 Agent “连续实体”能力的工程拆解。

阿里巴巴云原生的博客 240

排查提效 50%:淘大集新核心系统的观测护航之路

供应链运维,缺的不是更多机器,是“一条能把指标、日志、链路串起来的线”。阿里云 ARMS+SLS+云监控2.0+STAROps 重构观测底座。

阿里巴巴云原生的博客 148

概率、插座与 5000 个爱因斯坦:专访阿里云研发副总裁周琦

这次访谈发生在 2026 年云栖大会之后。大会期间,阿里云发布了智能体构建和治理平台 AgentCore,将企业级 Agent 基础设施进一步标准化和托管化。

阿里巴巴云原生的博客 157

Agent 数据飞轮平台的选型和实践

用统一标准判断修改效果,积累覆盖不同路径的测试样本,沿执行记录排查失败,并将典型问题纳入后续回归。而这也是宙斯接入 AgentLoop 要解决的问题。

阿里巴巴云原生的博客 33

Durable Agent 详解:如何让 Agent 在云端长期稳定运行

本文使用一个具体的用户任务示例“向五位客户发送通知邮件”,解释为什么保存聊天记录还不够,再以 AgentScope 构建的 Agent 为例,展开任务状态、持久提交和故障恢复的通用设计,最后结合 Alibaba Cloud AgentCore 已有的 Harness 托管与节点恢复能力,讨论共享状态、可靠调度及 Brain / Hands 分离如何支撑更完整的长期托管服务。

阿里巴巴云原生的博客 337

Qoder × AgentLoop:智能体规模化应用,敏感数据保护如何跟上?

智能体观测与优化平台 AgentLoop 持续分析已采集的 Qoder 审计日志,将发现的风险线索关联到具体会话、工具调用、成员和环境,帮助安全团队回查任务过程、明确需要整改的环节,并复查处理效果。

阿里巴巴云原生的博客 294

完整还原已经服务千家企业的 AIOps Agent 的评测和调优实践

阿里云 STAROps 是一个生产运维 Agent,通过连接多域数据、运维工具与专家经验,从被动响应走向智能自治,7×24 保障业务连续、稳定运行。本文将分享 STAROps 的评测和调优实践。

阿里巴巴云原生的博客 202

阿里云云原生四项 AI 应用工程化实荣获“鼎新杯”优秀案例

第五届“鼎新杯”由中国通信标准化协会主办、中国信息通信研究院承办,自2026年05月正式启动,历时近 5 个月,聚焦国内政企数智化转型领域的创新成果,旨在为行业提供可复制、可推广的实践参考。

阿里巴巴云原生的博客 328

交付周期从 51 天缩短到 14 天,多 Agent 协作产品⾃进化背后的组织重构

本⽂结合这段实践,介绍评测如何驱动产品持续进化、⼈机协作的边界如何设定,以及团队如何通过统⼀⽬标、结果标准和责任分⼯,减少跨岗位交接,降低沟通损耗,把技术能⼒转化为实际交付效果。

阿里巴巴云原生的博客 331

从部署上线到运维优化:STAROps 与 ROS Agent 的资源运维自动化实践

STAROps 数字员工提供统一的运维对话入口,结合日志、指标、告警等信息理解问题,并通过 alibabacloud-ros-agent 技能,将基础设施规划和变更任务委派给 ROS Agent。

阿里巴巴云原生的博客 134
上一篇: 关于 DeepSeek 的 SuperAgent,以及我们的实践
下一篇: 阿里云智能体白皮书开源进展
阿里云云原生
阿里云云原生 企业官方账号 企业官方账号
博客等级 码龄8年 1万+粉丝 3154原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值