Context is all you need——AI要真正进入企业干活真正的分水岭是谁能让AI懂你的公司。文关洱编赵艳秋2026年9月22日杭州云栖大会。千问办公的展台前水泄不通有人上手试硬件有人看案例工作人员解答各种问题忙得停不下来。一位企业人士在人流中大声告诉我“我们公司有订票系统、财务、CRM……都是孤岛。我们需要一个软件把它们串起来。”这正好切中了企业级Agent要做的事过去几十年企业IT预算分散在几十甚至上百套独立的业务系统里数据和流程被切成一段一段中间靠人来回搬运。企业级Agent想成为把这些系统串起来的那个入口理解员工意图调度系统调取数据跑通工作流。这也是今年国内外大厂纷纷押注这一方向的原因。下午的千问办公论坛偌大的会场连两侧过道和入口都站满了人。台上是CIO、数字化负责人、律所合伙人和制造业高管台下的企业则关注同一个问题企业级Agent应该长什么样到底要在企业如何落地千问办公CEO陈宇森在开场把答案浓缩成一句话Context is all you need上下文就是一切。围绕这句话千问办公当天发布了企业上下文、数字员工、协作、应用、安全中心和硬件QwenNote A2等产品功能并官宣将接入阿里云上的Salesforce。SAP也在论坛上首次对外介绍与千问办公协作如何让Agent进入企业核心业务流。从现场的热度看企业级Agent的竞争已经从“谁能完成一些办公、文档等轻应用任务”转向谁能真正进入企业的核心业务流。01为什么是SAP和SalesforceSAP和Salesforce全球企业软件领域两个分量很重的名字。SAP是全球最大的ERP厂商覆盖采购、生产、供应链、财务等后台流程Salesforce是全球最大的CRM厂商覆盖销售、营销、客服等前台链路。一后一前几乎串起了企业从拿订单到交付、结算的完整链条。不少大型企业的核心业务流都跑在这两类系统上。它们承载的不只是数据更是企业几十年沉淀下来的流程、规则和行业经验。正因为如此它们成了企业里最难被外部工具触碰的部分。过去几年AI在这两个系统面前像个“门外汉”。很多企业都碰到过类似的情况销售可以让AI总结拜访记录、起草跟进方案但商机阶段的变更、推进业务流程仍然要自己登录CRM手动完成。采购可以让AI比对供应商报价、写一份分析报告但真正下单、调整库存、完成入账还得回到ERP里逐条录入。AI能帮一个人省几十分钟却改变不了整条工作流。千问办公CEO陈宇森概括为企业AI转型的核心困难通用AI无法掌握企业私有数据进不了真实业务流。他举例说问AI我们公司上季度华东区的毛利率有多少它答不上来——因为它不知道我们公司指哪家企业。“它无法通过更高的智商来猜测一个它不知道的事物。”在陈宇森看来企业级Agent真正落地的前提是把数据用好让它理解企业再进入业务。跨过这段距离需要Agent与企业已有的业务系统建立联系。当天千问办公宣布将接入阿里云上的Salesforce结合双方的任务执行与客户管理能力让员工可以在千问办公中查询销售商机、维护客户信息、推进业务流程。这意味着员工交代一项销售任务后Agent有望调用CRM里的信息和能力继续推进工作。企业多年积累的客户数据和业务流程也由此成为Agent发挥作用的基础。SAP的分享则把讨论带向了更深的后台。物料管理、采购、财务月结关系着企业每天如何运转也对数据准确性和执行可靠性提出了更高要求。SAP在论坛上介绍双方正在尝试结合其积累的业务流程、数据语义和治理能力以及千问办公的技术与交互能力攻克复杂业务场景。“真正企业的‘命脉、主动脉其实还是更偏后台的’。”SAP大中华区总裁原欣在论坛上说。在她看来SAP系统里730万个数据项“天然带着企业的上下文属性”一份合同存进系统时甲方、乙方、签订日期就已经关联好了。换句话说Agent最需要的企业上下文很大一部分本来就沉淀在这些系统里。从Salesforce到SAP可以看到企业级Agent进入业务的一条路径连接已有系统在既有规则之上理解任务、调用能力并推动执行。原有系统承载的业务积累决定了这个入口能够深入到哪里。不过原欣借用自动驾驶的分级来描述L1是写PPT、写周报L2是供应商资质审查这类单点任务到了L4多个Agent才能把供应商入库、请购、采购合同整条流程串起来。她判断大多数企业还处在L2、L3。伯恩光学的案例说明了Agent进入后台之后能做什么。这家光学外设制造商有9个生产基地、超过10万名员工几十万条物料信息里存在“一物多码”的问题造成大量重复备料。过去每月8000条新物料申请要靠7个全职员工人工查重漏检率还很高。SAP和千问办公把老师傅的经验整理成知识库新物料入库时实时查重累计节省成本13亿元。财务月结则由7个Agent每天巡检一次通过率超过90%。这种接入不是简单地搬运数据。千问办公副总裁束骏亮举例即使Salesforce数据库里的结构化字段“也不是简单的把它拷贝到这个新的数据结构上”而是要经过抽象和提炼变成Agent开箱即用的上下文。双方的分工也很清楚按原欣的说法SAP提供120多个黄金业务流程、语义定义和治理架构千问办公提供全栈技术和交互能力。由此可见千问办公没有选择另起炉灶而是站在企业已有的系统之上。原有系统承载的业务积累决定了这个入口能深入到哪里。这要求入口足够开放。陈宇森在演讲中谈到千问办公服务的客户既有钉钉用户也有飞书和企业微信用户。他反复强调“开放”认为只有充分开放才能服务更多行业和企业。但连接仍只是开始。Agent能调取数据之后还要理解数据的含义能够执行操作之后还要遵守权限和规则。陈宇森把理想中的企业级Agent概括为“懂业务、能协同和信得过”。如何把这些要求变成企业可以使用的能力构成了千问办公此次产品发布的主线。02Context is all you need企业级Agent的竞争表面看是产品之争底层是路径之争。不同厂商从不同方向切入。有的从Coding Agent发展而来保留了工程工具链和本地执行的优势有的从垂类Agent入手强调企业Know-how的重要性。有的从协同办公和组织关系入手关注组织架构、权限管理、跨流程执行任务。千问办公站在了几条路径的交界处钉钉给它组织协同能力阿里云十几年积累的企业级生态给它提供了SAP、Salesforce这样核心业务系统的深度协同机会而阿里集团在全栈AI布局上的优势从芯片到模型又是另一层巨大的支撑。陈宇森在开场演讲中把整场发布的核心浓缩成了一句话Context is all you need。这句话化用了Transformer架构奠基论文的标题“Attention is all you need”——那篇论文改变了整个AI行业的技术路线而陈宇森借此表达的是对企业级Agent来说最重要的不是模型本身有多聪明而是它能不能拿到准确、及时的企业上下文。模型能力正在趋同决定Agent价值的是它懂不懂你的业务。他认为企业级Agent真正落地的核心是数据需通过连接、理解、复用三大关键点激活企业内部数据。连接是把企业分散的数据接进来理解是把数据整理成Agent能用的上下文复用是让一线员工的经验和案例能被组织里其他人快速用起来。Agent要懂业务需要准确的企业上下文Agent要能协同需要组织身份和权限体系Agent要信得过需要从架构设计之初就把安全边界考虑进去。企业上下文Enterprise Context是整场发布中着墨最多的产品。陈宇森提到一个数字中大型企业的内部数据平均有150PB而大模型的上下文窗口通常只有100万token。150PB是什么概念相当于把1500万部高清电影的数据量堆在一起。而100万token大约相当于一本《三体》三部曲的体量。两者之间差了六个数量级。这意味着Agent不可能一次性读完企业的所有数据必须像人查资料一样——先知道该查哪里再翻到那一页。技术路径上陈宇森介绍千问办公的做法是用千问3.8 Omni Flash把企业里各种格式的文件——PDF、PPT、会议录音、聊天记录——统一整理成标准化的知识再用千问3.8 Flash做实时更新压缩。压缩不是简单地把文件变小而是把实体之间的关系提炼出来用图数据库关联起来。束骏亮在采访中解释了这件事为什么难以及千问办公为什么能做。他说企业上下文不是简单地把数据整理一下而是要让它“AI友好、Agent开箱即用”。这意味着要处理大量非结构化的数据——文档、录音、视频、聊天记录。处理这些数据时壁垒就出现了“我有没有足够好用的模型有没有足够适配这个场景的模型有没有足够快速便宜的模型”束骏亮举了一个直观的例子假设一套算法抽象企业上下文要10天、花100万但另一个方案只要3天、花5000元对企业来说前者不可行后者就是好方案。这个成本差距靠的是阿里集团的全栈AI布局。“我们不仅有芯片也有模型。”他提到一个奶茶客户的案例——企业上下文里有大量视频要处理成千上万个视频段落标准语言大模型处理不了必须用多模态理解能力足够强的模型比如千问3.8 Omni Flash才能快速低成本地处理。“这样一个模型的存在把这个场景从不可能变成了可能。”比如古茗的“制冰机更换周期”这个知识可能来自设备维护文档、门店培训视频、答疑群里的聊天记录三个地方经过整理之后它们被关联到一起Agent一问就能拿到全部相关信息。硬件层面QwenNote A2把会议、客户拜访等线下场景接入协作链路。束骏亮解释了做硬件的底层逻辑“AI Agent行业发展到现在很多技术已经慢慢趋同了决定一个Agent能不能理解一个人、理解一个行业核心在于推理时给它多少上下文。硬件是连接数字世界跟物理世界的桥梁是非常好的上下文增量收集入口。”除了收集上下文硬件还有一个功能唤起Agent的入口。桌面机器人放在电脑面前说一句话就能得到指令不需要打开电脑或手机。协同能力上发布会上的重点是数字员工和协作功能。数字员工不只是给Agent起个名字。它有工号、有部门、有岗位职责、有授权范围。钉钉的组织体系决定它能进哪些群、能调哪些系统企业上下文决定它知道哪些业务信息底层托管平台决定它能用哪些模型和工具。仓储物流头部企业富立卡就在通过数字员工承接销售的内部沟通事务。富立卡的销售团队每人每天要处理300多条客户询盘还要跟6个部门协作。千问办公给它配置了三个数字员工查询员工匹配客户需求与产品报价员工结合客户信息和规则测算报价合同员工承接前序信息生成合同并按企业规则发起审批。三个数字员工各司其职围绕同一笔业务分工协作帮助销售将更多时间投入客户对接。将员工、数字员工和项目资料汇聚在同一空间协作功能让人与Agent、Agent与Agent围绕任务分工协作。该功能目前已在部分客户侧灰度测试预计10月初正式面向全量用户开放。安全方面陈宇森在演讲中专门提到“企业不能只在系统外围增加防线而要从架构设计之初就把权限越界、数据泄露和误操作等Agent风险考虑进去。”安全中心统一管理Agent数据访问、工具调用和任务执行确保每一次操作有边界、可审批、能追溯。束骏亮在采访中透露了一个更根本的设计理念上下文基础设施跟Agent产品解耦。这个设计直接回应了企业客户对“数据被Agent拿走”的顾虑。Agent收集的数据最后回到原来的系统里企业数据仍然沉淀在原来的SaaS软件里不是都给了千问办公。三层同时具备且相互咬合这种全面性是千问办公在当前竞争格局中的优势也让它对企业级Agent应该是什么形态给出了一个相对完整的回答。03从个人提效到组织复用一家企业从开始用AI到真正实现组织提效中间有一个关键环节复用。陈宇森在演讲中把“复用”列为激活企业数据的三大关键点之一——连接是把数据接进来理解是把数据整理成Agent能用的上下文而复用指向的是一个更具体的问题——一个员工用AI提效后他的经验能不能被整个组织快速复制。他用了一个很直白的描述“用得熟练的同事可能一天八个小时的工作半个小时、一个小时就干完了。但无论是组织的激励机制还是产品的功能都没有一个特别好的机制让他把这个经验分享给同事乃至整个组织。”传化集团的经历是一个例子。今年3月完成钉钉全员账号开通8月启动千问办公试用9月实现全员覆盖。最初只是高管会议场景——开会时AI自动梳理发言、生成待跟踪事项会后自动流转提醒、汇总周报。但用着用着业务人员开始自己用千问办公搭建系统。HSE隐患排查、评价人全流程都不需要IT部门深度介入需求有变化自己就能改。一个人摸索出来的用法另一个人照着就能搭。杜海艳在分享中说了一句话“AI不是技术问题而是组织问题无需追求一步到位。”传化用半年时间走完这个过程最关键的不是技术多强而是让业务人员愿意用、用得起来——一个人用起来了他的用法就能被别人复用。一汽丰田的实践印证了这一点。数字化部长李春阳介绍冲压车间一位20年工龄的老员工此前没写过一行代码通过千问办公自主搭建了3D品质管理爆炸图和销售订单智能调度助手。大区负责人把经销店的日报、门店巡检与订单交付串成一条自动化链路取数、做报表、派发任务和跟进提醒都由AI接手。原本要专人花一天时间整理数据现在被压缩到了分钟级跨地域门店巡检和订单跟进也从“按天计”走向“按小时计”。更关键的是这些工具不是一次性的——老员工搭好了其他车间可以照着用大区负责人跑通了其他区域可以复制。方达律师事务所的分享则展示了知识沉淀的路径。合伙人谭鹏提到过去排查数百家公司法人实体要十几位律师耗时数周在上百个数据源网站逐一核实。如今通过千问办公共创的尽调工具批量自动访问网站、逐项核验并截图作为工作底稿仅需一位律师复核后即可生成报告30分钟就能完成传统付费工具需数小时的任务。方达正在将律师长期积累的知识、经验和方法论转化为可复用的能力沉淀为律所可传承的数字资产。束骏亮在采访中解释了在这背后千问办公所扮演的角色。他把AI时代的FDE跟传统SaaS的CSM做了对比“传统SaaS软件泛化能力有限AI泛化能力很强一个Agent进入律所后能做的事情非常多FDE/CSM岗位的上限非常高。”但客户太多做不到每个都派团队。“我们派出产品方面的FDE团队到业务场景里面去跟客户一起坐下来聊什么场景有价值、什么场景用AI能解决。”在律所跑通10个场景后可以复制到所有律所客户甚至其他行业也能复制。这些案例分布不同的行业但共同点是Agent不再是一个孤立的工具而是开始参与组织协作。一个人跑通的场景沉淀下来能被更多人复用一个企业跑通的场景沉淀下来能被更多企业复用。从个人提效走向组织提效关键就在于复用——这是企业级Agent和AI工具的本质区别。结 语企业级Agent入口的竞争已不再是“谁的模型更聪明”的竞争而是“谁能把企业的业务系统、组织知识、协作关系和安全治理连接起来”的竞争。千问办公此次上新提供了一个对企业级Agent未来形态的完整思考框架。这些能力——接入SAP和Salesforce等这样的业务系统、靠企业上下文看懂企业对应”懂业务“数字员工和协作功能对应”能协同“安全中心和权限体系对应”信得过“。合在一起才构成一个完整的体系。但企业级Agent进入核心业务系统时必然要面对一个现实企业里已经跑着大量传统软件。两者是什么关系束骏亮在采访中把边界说得很直接“AI强在泛化能力和自然语言交互传统软件强在流程快、便宜、稳定。不是替代关系是配合关系。”企业级Agent未来不需要是一个什么都能聊的AI助理而是需要在具体业务流里承担具体任务的角色。它连接IM、SaaS理解员工意图调用业务系统推动人与数字员工协同完成任务。AI由此走出聊天框成为企业工作流的一部分。这次云栖大会上千问办公终于说清楚了企业级Agent的最终形态。