探索 AI 原生 ERP｜科莱特 AI 自主运营平台项目阶段性成果汇报会顺利举办

  【天极网IT新闻频道】2026年10月13日，科莱特集团以线上形式召开AI自主运营平台项目阶段性汇报会。

  董事长 James 围绕项目建设背景与长远构想作开场分享，为项目推进定下战略基调;技术总监 Martin 现场演示 AI 智能体平台，并汇报阶段性建设成果;教学部长 Duke 代表项目团队汇报整体进展;各业务板块咨询顾问依次分享业务现状、AI 升级规划及待协同事项。

  与会人员围绕平台架构、场景适配与落地保障等关键议题深入交流。会议进一步统一了项目建设共识，明确了下一阶段推进路径与长期发展方向。

  一、明晰战略构想，探索 AI 原生 ERP 创新范式

  会上，James 阐释了项目的建设背景与长远战略定位。目前，项目底层架构的设计与开发已全部完成，接下来将重点转向业务流程的AI智能体落地，打造端到端的AI新流程，构建人硅协同的组织范式。

  与行业常见的“AI 中台 + ERP 系统”分开部署模式不同，科莱特依托多年企业业务与 ERP 实施积淀，探索 AI 与 ERP 底层原生融合的创新架构，实现智能体开发底座与业务记录系统既深度集成，又可灵活解耦。该创新路径在国内暂无成熟参考范本，团队凭借深厚的业务理解主动开拓全新赛道，构建面向 AI 时代的新一代企业经营基座。

  James 提出，企业正在迎来经营范式的渐进式变革。“在 AI 时代，企业的组织和经营，无论是相比工业化时代还是互联网时代，都会发生范式级的变化。”传统以记录查询为主的信息化系统，将逐步向具备业务执行能力的智能系统演进。平台依托多智能体编排、本体数据治理、权限安全审计三大核心能力，将大量重复性执行工作交由智能体承接，让管理团队聚焦目标定义、过程监控与结果审核。

  AI 自主运营平台具备多重战略价值：一方面赋能内部业务重塑流程，实现组织运营提质增效;另一方面，这套经过内部业务验证的平台能力，将以产品与结果服务形态对外输出，服务更多企业AI升级;此外，平台还将作为 FDE 课程的生产级实战实训载体，依托低代码智能体开发环境，让学员掌握前沿 AI 应用搭建技能，夯实就业与创业实践能力。同时他强调，宏大的创新构想必须扎根业务实践，后续将立足真实业务场景，推动业务流程智能体化、能力组件化沉淀，打造可复制复用的 AI 时代企业业务实践。

  二、打造企业级“智能体工厂”，构筑统一 AI 业务基座

  科莱特 AI 自主运营平台是面向企业场景打造的 AI 智能开发与业务应用双平台。与面向个体用户的通用 AI 工具不同，平台定位企业级“AI自主经营平台”，将模型接入、权限管控、计量统计、可复用技能、系统对接等底层能力集约共建，分为AI 智能开发平台与业务应用平台两大模块，实现底层基座与上层业务应用解耦。

  技术团队负责人 Martin 在演示中介绍，平台建设重点在于让 AI 在企业内安全、可控、可计量地落地，并形成可复用的业务能力。

  在权限管控方面，平台搭建起完整的企业级权限管控体系，深度对接企业组织架构，实现角色化智能体创建、使用、发布权限管理，有效规避越权访问风险。

  在模型接入与成本计量方面，平台完成多模型统一接入与定价体系建设，集中整合主流大模型资源，实现 Token 级消耗统计，可按部门、应用、用户维度做计量分摊与预算管控，降低各业务部门模型接入的实施成本。

  在系统对接方面，平台支持将 AI 能力嵌入现有业务操作节点，业务人员无需跳转系统即可调用智能体服务;同时依托标准化协议对接用友、SAP 等第三方业务系统，让 AI 从问答交互进一步延伸到实际业务操作。

  在业务适配方面，平台可实现文档全链路自动化解析处理，完成线索相关流程自动化流转;内置 AIGC 创作能力，可支撑多类型内容节点化生成，满足课程教学的创作需求。

  在审计与治理方面，平台通过可视化工作流编排、可复用业务技能沉淀、全链路操作日志审计，从根源规避分散开发带来的数据孤岛问题，保障业务操作可追溯、可审计。

  三、多域协同推进，AI 驱动业务场景迭代升级

  Duke 代表项目团队汇报整体进展时表示，项目按计划进行到基础平台搭建阶段，已完成多轮业务调研与需求对齐，输出各业务域的建设蓝图，整体项目节奏有序可控。

  教学场景作为先行试点已实现规模化落地，相关智能体稳定运行 4 个月，已有 60% 班级完成平台切换，实现教学全流程智能化管理，伴随知识库持续迭代，AI 答疑的回答准确率也在稳步提升。这标志着平台已进入真实教学场景的持续验证阶段。

  市场业务完成核心业务规则梳理确认，落地线索自动分配以及线索保护期机制，实现线索资源的精细化运营。

  销售业务梳理形成九大 AI 赋能业务环节，覆盖客户资料处理至经营决策全流程，依托智能化工具提升客户经营整体效能。

  就业、客服、财务、人事板块均已完成业务现状调研与蓝图方案设计，后续将依托平台底座完成业务流程智能化重构，进一步释放组织运营效能。

  按照项目规划，FDE课程研发将于年内完成，后续将逐步开展各业务场景的测试验证与全量上线工作，上线前将组织面向全部终端用户的专项操作培训，保障平台平稳切换落地。

  四、锚定长期价值导向，稳步推进平台迭代建设

  James 在会议总结中强调，AI 转型的关键在于流程重塑与体系化数据治理，技术堆砌无法替代业务价值。平台建设摒弃技术炫技，坚持业务价值导向，构建可审计、可追溯的数据治理体系。

  本次阶段性汇报对齐了项目建设目标与实施节奏，厘清了后续实施路径。下一阶段，项目团队将落实会议提出的各项要求，持续打磨平台底座核心能力，分批次推进各业务域智能化场景落地，有序完成开发、测试、用户培训等各项工作，以 AI 能力驱动业务提质增效，稳步探索 AI 原生企业经营平台的创新实践。