企业AI落地三部曲2：数字员工军团——从自主智能体到指数级生产力

本文看点：

数字员工是一种可以提供生产力的软件，其的价值可以用人效衡量，

软件不仅仅只是服务（SaaS），也可以是“软件即人效（SaaP）”。

在上一篇《企业AI落地三部曲1：为什么95%的企业AI项目失败》中，我们提出了一个判断：企业要真正释放 AI 的生产力，最终一定会走向“数字员工军团”。在我看来，数字员工并不是某一种具体形态的产品，而是企业 AI 落地的终极组织形态。原因并不复杂，至少体现在四个方面：

ROI 可量化：数字员工可以直接用人力资源成本体系来衡量投入与产出；
使用门槛极低：它的交互方式天然贴近“同事协作”，就像在钉钉/企业微信或其他IM中和异地团队成员一起工作；
具备指数级扩展能力：一旦形成标准化能力，数字员工可以迅速演化为规模化的“数字员工军团”；
与具身智能天然兼容：它是未来 AI 从“软件”走向“实体”的关键大脑。

事实上，在ChatGPT 3横空出世不久，B端市场就已经出现了“数字员工”的概念，只是前面一直处于畅想阶段，未见落地。

直到2025年3月，因参与某银行项目，我们算是第一次近距离接触到了一家大型金融机构正在系统性开展数字员工工程。当时，TorchV 正在全力聚焦于“成为国内领先的企业级 AI 知识库厂商”，我们自己并没有明确的数字员工视角——原因也很简单：我们没有管理过成千上万人的组织，对“人效”提升的感知并不直观。而极致人效问题，恰恰是大型企业 CXO 们最迫切、也最无法回避的挑战。而对于某银行来说，他们在实施数字员工的过程中发现需要有一个可以支撑知识治理、权限控制和高精度RAG能力的知识库作为数字员工的支撑底座，因为数字员工所需的主动性、长期记忆与组织化协作等特质，恰恰是TorchV KBS（可以认为是某银行专有版的TorchV AIS）这样的知识引擎最本质的能力。

正是在与某银行的深度共创中，TorchV 开始构建属于自己的数字员工体系。也正因如此，相较于仅停留在“数字员工”或“AI Agent”层面的产品，我们从一开始就具备了一个更加扎实、系统、可治理的知识引擎底座（TorchV AIS）——这，恰恰是数字员工能够在大型企业中长期运行、规模化扩展的决定性因素。

数字员工的概念与核心特征

数字员工也是智能体（或者叫AI Agents）的一种，其核心特征远超简单的聊天机器人或RPA。数字员工可以被视为具备岗位与权限的“虚拟同事”，具有以下关键属性：

主动性与自治性：数字员工不再是被动响应的问题回答器，而是具备自主决策和任务执行能力的智能体。它们可以主动分析需求、制定计划并执行复杂流程，而非仅仅等待指令。这一点与传统聊天机器人截然不同。研究指出，AI数字员工具有自主决策、上下文理解和持续学习等能力。它们能够处理非结构化信息，在复杂场景中做出判断，并通过不断交互提升表现。
长期记忆与知识积累：与个人版DeepSeek/ChatGPT等“关闭窗口即忘记”的特点不同，企业级数字员工非常有优势的一点就是具备“长记忆”。它能够记住用户偏好、积累业务规则，并将交互反馈回写到知识库中，以实现持续优化。这种知识引擎式的记忆能力使数字员工能够随时间累积经验：比如，一位高管纠正AI不使用表格格式的偏好后，系统可以根据这位高管的ID永久记忆此偏好，而不是每次都重复指令。TorchV一直以来的理念就是要用企业知识库将显性和隐性知识转化为可供智能体随时调用的信息，实现知识的动态检索与沉淀 。
岗位职责与资源访问：数字员工和人类员工一样拥有“岗位属性”。它们有自己的姓名、职责范围和所需技能，可以根据自身的权限访问企业内部资源（数据、系统、工具等）来完成任务。TorchV的数字员工需要获得相应的知识和数据权限，否则只能完成工具类辅助任务。这意味着数字员工不仅能“对话”，还能执行具体业务——比如自动提交流程审批、更新CRM系统、撰写报告等，如同数字化的业务专员一般。
协同与军团结构：这可以认为是一种后期技能，却是TorchV把打造基于知识引擎的数字员工平台作为公司十年目标的原因。数字员工通常不会孤立存在，而是以“军团”方式大规模部署。在数字员工计划较早的公司中（如TorchV观察到的几家AI先行企业，其中某银行走在比较前沿），未来几年可能会出现数量庞大的数字员工。就像某银行CIO说的，数字员工可能会是你的上司，也可能会成为你的下属，它们会真正融入到整个组织架构中。要让这些数字同事有序、高效地工作，必须依赖统一的知识管理平台。需要一个能够组织、生成、管理知识，并进行面向应用的重构和解耦的系统（类似知识引擎）。

上述特征与传统SaaS软件显著不同。传统SaaS通常是被动的、面向工具的服务，而数字员工则扮演主动的、面向目标的角色。这不仅是技术上的演进，更代表了AI时代新的软件交付范式。

软件即人效

在我们早期的使用中，数字员工仅仅是帮助我们管理软件开发需求（数字员工：巴图鲁），帮助我们自动归类差旅报销和统计工时从而实现项目台账整理等工作（数字员工：梁卉），已经极大提升了团队的工作效率。我们可以认为，企业现在买软件不再是买工具（给员工使用），而是直接买员工（去提升生产力）。

图1：最开始的数字员工，也是比较基础的数字员工应用。

软件交付模式正从SaaS（软件即服务）向SaaP（软件即人效）转变。

传统SaaS模式下，软件厂商主要提供工具或平台的使用权，客户自行实现预期结果。而在SaaP模式中，软件本身就是一个或一群“劳动力”。我们已经对数字员工的发展划定了多个阶段，即使在现有阶段，数字员工也可以处理很多效率型工作。而我们知道，如果一个人每天在工作岗位上要完成三件事的话，极有可能有两件就是效率型的事务。在后面的发展阶段中，数字员工会参与到创意类工作，以及复杂的协作型工作中，相较于人类员工来说单位成本极低的数字员工的使用，对于企业人效的提升非常明显。

TorchV“爱丽丝”案例：数字员工的“找-存-做”价值

图2：数字员工“爱丽丝”的“模卡”。

数字员工的职能更多是基于业务来决定的，有些行业的数字员工会非常垂直，带有很多专有的业务属性，所以这一章节我们介绍一个TorchV推出的数字员工“爱丽丝”，一个通用型数字员工。可以直观展现数字员工的“三位一体”价值：找知识、存知识、做任务。在钉钉（也适用于企业微信或飞书）中，我们可以向爱丽丝发起需求对话——比如让爱丽丝帮忙总结一次会议讨论内容。在对话过程中，爱丽丝会调用企业知识库检索相关信息（找），基于LLM生成会议记录摘要，并找到你（员工）的权限范围内最合理的存储位置，自动将结果存储到知识引擎中（存）。此后，爱丽丝还可以根据最新知识执行后续分析或动作（做），例如基于存档的会议摘要生成报告、发送通知和发送邮件等。整个过程在钉钉上与同事交流几乎无异，培训成本接近于零。

在传统的知识库中，其实用户感觉最麻烦的是如何去管理知识，比如文档上传、入库、归档分类等等，爱丽丝“存”的功能已经将这些烦恼都解决了。你只需要把文件（PDF, Word, Markdown等，甚至一段聊天记录）扔给爱丽丝，或者直接发一段文本给爱丽丝。爱丽丝会完成以下工作：

阅读内容：自动解析文档内容，理解这篇文档讲的是什么。
自动判断：结合你现有的知识库体系，判断它该去哪个知识库。
智能归档：我会递归查找最合适的文件夹。如果没有合适的？我会根据内容自动创建一个新文件夹，标题都帮你拟好了。
发布：自动转成标准格式并发布。

图3：爱丽丝帮你完成文档归档、知识整理等繁琐工作。

我们内部在用的AIS知识引擎已经有三万多篇各种文件格式的内容，而且每天还在不断从即时通讯、OA和会议等软件和环节中新增知识。面对如此庞大的知识海洋，爱丽丝的另外一个非常棒的优势就是帮你找到所需。比如：

你直接问爱丽丝：”我们要做的竞品分析重点在哪里？”

爱丽丝会这么做：

检索记忆：在AIS知识库中检索相关的片段。

外网补充：如果内部知识不够，我会调用搜索引擎去查最新的外部信息。

生成答案：结合内外部信息，直接告诉你答案，而不是给你一堆链接。

图4：爱丽丝可以帮助我们快速查询企业内部的各种信息。

当然，你还可以让爱丽丝做点更难的事情，比如写一篇分析报告。爱丽丝的处理逻辑和Gemini的Deep Research类似，也是分析用户需求，然后采用异步方式进行后台处理，分析的依据以企业内部知识优先，如果涉及到一些企业内部无法获得的知识，才会使用搜索引擎接口和某些MCP接口。在整个分析完成，并形成分析报告，存储在知识库中之后，才会返回结果通知用户。这一部分的展示可以直接观看下面的视频：

视频1：爱丽丝的报告生成能力。

在我们的实际使用过程中，数字员工是全天候工作，效率极高且无休无怨。比如帮助财务部门整理项目台账的数字员工：梁卉，她会在24小时候守候着，一旦员工提交出差、报销等流程，她就会从中自动获取相应数据，进行统计和整理，并判断归属在哪个项目中。她的大部分工作都是主动完成的，不需要人类通过对话驱动她工作。

图5：TorchV内部第一批数字员工介绍。

企业落地路径与技术架构

成功部署数字员工需要 端到端的技术和业务架构。总体而言，常见的实现架构可分为四层：

基础模型层：采用大语言模型（如DeepSeek、Qwen3等模型）提供自然语言理解和生成能力。这一层负责处理多模态输入、理解上下文。
工作流层：需要通过无代码工作流方式，或者编码方式，将企业（或行业）独特的业务工作流给到数字员工，让他们可以遵照业务工作流开展工作，这就好像是交给一个财务如何做会计分录的能力。
工具链/系统集成层：连接企业各类业务系统和数据源，包括API接口、数据库、CRM、ERP、财务系统等。数字员工通过这一层读写企业数据、触发业务流程，实现真正的“代人工作”。
知识库层：存储企业知识、文档和规则，保护企业的知识访问权限，并支持实时检索和上下文增强。知识库常采用检索增强生成（RAG）技术，将拉取到的信息作为LLM的输入，从而保证答案基于真实可查的数据。TorchV的AIS正是一种知识协作系统，它在这一层面构建知识网络，并对知识进行重组和解耦，为数字员工提供支撑。

图6：数字员工端到端技术与业务架构简述。

在实践中，企业通常遵循阶段性实施策略：先选定低风险、标准化的业务场景进行概念验证（POC），验证技术方案和业务价值，再逐步扩展至更复杂的流程。具体来说，可参考以下关键步骤：

需求评估与场景选择：识别出高价值的流程节点，尤其是“低变量、高标准化”的流程更适合机器人流程自动化（RPA），而“高变量、低标准化”的流程则更需要智能体介入。明确哪些环节能通过数字员工改造以提升效率并可量化ROI。
数据与知识准备：建立统一的知识平台，将企业内外的文档、业务规则、历史数据等纳入知识库。完善权限与数据治理，确保知识可用且安全。同时，准备高质量的训练/微调数据或提示模板，使LLM能适应企业专业领域。
技术选型与集成：选择适合企业规模和安全要求的LLM（公有云或私有化部署）、搭建RAG检索系统，并开发对接业务系统的插件或API。TorchV等厂商的经验表明，企业需要搭建一个集成平台，将智能体无缝植入钉钉、企业微信、OA系统等日常办公环境。
流程重构与迭代：数字员工上线后，不仅是技术上线，更是业务流程的重构。组织需配合重新设计流程、明确审批权限，以及在早期不断迭代数字员工行为。正如TorchV所言，私有化部署往往需要反复磨合，甲乙双方共同调整操作手册和流程以实现价值。
监控与度量：建立数字员工的绩效指标，如自动化率、任务完成时长、用户满意度等，并与财务数据关联评估ROI。只有不断监控效果、收集反馈并优化知识库，才能确保数字员工成效长期提升。

打造数字员工军团

打造数字员工军团是一个从标准化到规模化的过程，上述的内容都在介绍数字员工如何好，以及单个数字员工要怎么创造。然后大家就会有疑问，那么我要如何打造数字员工军团呢？我可以用两个问题来回答：

我们自己可以创造数字员工吗？
成千上万的数字员工如何协作？

第一个问题：我们自己可以创造数字员工吗？

就像端到端的技术和业务架构里提到的四层结构，对于任何企业来说创造数字员工都不是一件很简单的事情。这里面基础模型层和工具链层可能是最简单的，而本来难度最大的知识库层已经有成熟的产品，如TorchV AIS，剩下的就是工作流层如何来解决。

我们（以及我们的共创客户）最开始都是使用Dify进行工作流搭建的，但是随着业务流程越来越复杂，我们采用了更加方便的LangGraph和OpenAI的SDK等。但是，你会这些依然把绝大多数想要自己创造数字员工的公司挡在了门外，也就代表着每新增一个数字员工都有可能是一个按人天给智能体厂商或外包开发团队付费的定制化任务，成本没有随着数字员工数量的增加产生边际效益。

我们最新的做法是使用“数字员工沙箱”，采用LLM+AI Code工具+企业SDK的方式，让用户可以通过自然语言交流的方式进行数字员工的创造。当然，目前该方法尚处于研究阶段，适用于一些简单业务的数字员工，还不适合复杂业务的数字员工创造。

第二个问题：成千上万的数字员工如何协作？

解答这个问题，我可能希望陈述两点：

其实数字员工才是最好协作的物种，因为它们在信息和流程的传递过程中，不会像人一样，有时候因为忘却或者懈怠而没有及时完成传递。
类似于之前Zappos实现的合弄制，是一种非常高效的企业管理和运作方式，已经为如何管理数字员工军团提供了理论和实践基础。后续的运营失效主要原因还是人的情绪与私心，而数字员工则刚好没有类似缺点。

结语：开启指数级生产力

数字员工时代已经来临，它不仅仅是AI技术的应用，更将对组织架构、流程设计和领导力方式产生根本性重塑。过去，我们请来的“数字实习生”只能对话不能干活；未来，要“聘请”真正的数字同事，让它们形成高效协作的军团，释放出指数级的企业能量。要实现这一愿景，企业首先需要构建一个统一的知识治理架构，将人类专家的经验和企业知识转化为数字员工的能力底座。只有如此，才能让数字员工真正在业务流程中发挥作用，从而衡量其真正的ROI。

然而，这支军团的战斗力，最终取决于它们赖以生存的土壤——知识。正如爱丽丝的能力建立在企业知识库之上，整个数字军团的智慧高度依赖于企业知识的质量、结构和鲜活度。在下一篇章《企业AI落地三部曲3：知识工程与健康》中，我们将深入探讨如何为这支数字大军构建一个纯净、有序且源源不断的“燃料系统”，那是智能企业真正的基石。