今年以来，国内大厂密集加码AI办公，各类AI应用层出不穷，AI Agent在写代码、做PPT、整理资料、分析数据等高频办公场景持续兑现价值。然而，办公场景之外，另一场更深的战役已经打响——AI正从办公桌前走向企业的核心业务现场。这一趋势在海内外均已显现：海外市场，Palantir凭借AI在决策、运营和复杂业务流程中的深度应用，市值突破4000亿美元；国内，大模型公司智谱市值一度高达万亿港元，产业侧商业化预期持续升温。

办公场景连接C端与B端，需求高频、感知直观，天然成为AI爆发的入口。但企业真正关注的从来不是单点提效，而是AI能否进入真实业务链路，直接服务于业务增长、用户转化和交易履约。据MIT的一项调研显示，95%的企业AI试点项目未能成功落地，主要原因在于工具无法学习、集成效果差，或与实际工作流程不匹配。这意味着，AI要真正进入企业核心业务，远比办公场景复杂。

在智能体经济时代，谁能帮企业跨过从试点到规模化的落地生死线，让AI真正创造收入、承接业务、完成履约，谁就更有可能掌握下一个十年核心的杠杆。办公场景中，Agent解决的是效率问题，而进入真实商业场景，企业所需的核心价值往往发生在获客、营销、门店经营、客户服务、库存、交易、履约等环节。Agent需要打通多个业务环节，实现闭环交付，这是Agent应用边界向经营的延伸。

国内，支付宝6月推出AI生活助手阿宝，至今已完成万余项服务AI化接入，并通过跨端多入口，让用户可以在车机、手机等不同终端调用智能服务。对支付宝生态里的数千万商家来说，这意味着原本分散在各个App、门店和服务系统里的业务，有机会被一个连接超10亿用户的智能入口重新组织起来。

海外，OpenAI同样在布局AI与商业。ChatGPT去年已支持商品发现和购买，并通过相关协议推动Agent与商家、支付等环节连接。近日，消费金融公司Synchrony宣布与OpenAI达成企业合作，消费者未来可以在ChatGPT中使用专门的信用卡购买商品，将借款和信用融入AI原生购物和结账体验。麦肯锡预测，到2030年，全球将有3万亿至5万亿美元的消费交易由AI代理参与，Agent与消费深度融合成为明显趋势。

Agent真正进入经营现场，首先要解决如何把原有的小程序及API等服务AI化，快速接入智能体体系。对于大量中小企业来说，传统模式下这项工作需要投入大量时间和技术资源，成为企业接入AI智能体的第一道门槛。在8月17日举办的支付宝AI生态大会上，蚂蚁数科推出Agentar生态版，依托十年ToB积累，为商家提供从接入、运营到定制开发的一站式AI能力。商家只需一句“我要接入阿宝”，即可将原有小程序等服务快速转化为阿宝可调用的标准Skill，预览确认后一键发布，还能通过手机、车机、智能眼镜等多元终端触达超10亿消费者。

接入只是第一步，Agent进入经营现场，真正面临的挑战是串联真实经营流程并稳定交付结果。写一份营销方案，办公Agent一次输出就结束，而进入真实生意，营销方案还要执行，销售数据要转化为具体经营实践，客服回复要真正完成服务，库存预测还要协同采购和销售。Agentar生态版目前已沉淀200+面向商家高频使用场景的Skills，覆盖增长、运营、体验和通用四大类能力，包括潜客挖掘、销量预测、智能问数、库存预警、智能客服等。商家可以直接调用、组合这些标准化能力，让AI从一次性的工具使用变成可持续调用的数字员工。

Agentar还提供岗位级数字专家智能体，比如“AI店长”，商家输入业务目标后，AI店长能自主规划路径、动态调度多项能力，最终交付经营分析结果或营销策略。针对高度定制化需求，Agentar将智能体建设封装为标准模板，可通过可视化拖拉拽或一句话编程进行二次开发。Agentar还提供咨询规划、定制开发、系统集成和持续运维等工程服务，并通过FDE（前线部署工程师）服务商家完成私有化集成与持续调优。

实际案例中，宠语科技基于Agentar打造宠物医生“数字分身”，支持图片、语音等多模态咨询和24小时值守，单家医院月均新增18-25个客资，医生时间节省约1/3。一起练科技则用AI工牌记录客户需求，六大业务Agent覆盖获客、转化、交付、售后，自动提取20余项结构化字段并对服务评分，新客转化率、续卡率提升10%-20%。两个案例验证的，都是原本依赖人工经验的经营环节能否被智能体拆解、接入、执行，并最终转化为可衡量的业务结果。

当Agent进入生意场，还要面对成本、安全、可控性和稳定性的现实问题。越靠近交易、服务和履约，对Agent的准确性、稳定性、安全性要求就越高。蚂蚁数科Agentar以LingDT基础大模型和行业大模型为底座，不卷参数，卷“智效比”，即完成同等任务下消耗更低的Token成本。Agentar提供零码、低码、高码三种模式，覆盖开发、评测、运行全生命周期，并支持数据治理、知识工程和安全合规，让安全合规成为内嵌的原生能力。目前这套能力已在金融、能源等行业经过大规模实践验证。

金融场景对安全合规要求极高，蚂蚁数科Agentar已在银行、证券、保险等金融场景落地超过300个专业智能体。某头部股份制银行将智能体用于客户经营全流程，客户经理端到端业务处理效率提升数十倍；全球首家AI原生银行Ryt Bank上线7个月用户突破120万，处理交易超2500万笔。IDC发布的《中国智能体开发平台市场份额,2025》和《中国金融行业大模型平台、智能体应用及服务市场份额,2025》报告显示，Agentar在中国智能体开发平台私有化市场位列非云厂商第一，并在金融AI、大模型及智能体服务市场份额中位居第一。

办公仍将是Agent规模化落地的重要场景，但当Agent进入经营、服务、交易和履约等环节，衡量标准将变成能否承接业务并最终交付结果。蚂蚁数科Agentar正尝试依托多年产业数字化积累，把商家的知识、经验和流程转化为可被智能体调用、组合和执行的能力，再借助支付宝的用户与商业生态，让Agent走向实际交付。对于Agentar而言，如何将已验证的产业能力复制到更多行业、更多商家，并持续交付可衡量的业务结果，将是下一阶段值得观察的事情。