当前，大模型已突破单纯的对话功能，具备感知问题、拆解任务、调用工具、完成闭环的能力，业界将此定义为 Agentic AI（智能体AI）。中兴通讯运用该技术成功打造供应链“数字员工”，已在公司生产及管理环节实现规模化部署，有效推进供应链质量管理向智能化升级。
从“聊天机器人”到“数字员工”，Agentic AI 开启技术新篇
过去的大模型更多扮演着“顾问”角色，仅能实现“问答互动”，具体执行环节仍需依赖人工完成。而Agentic AI 则升级为“手脑并用”的数字化员工：它能够理解目标、制定计划、自主调用工具、独立完成工作并向管理者反馈结果。权威咨询机构Gartner已将 Agentic AI 列为2025年第一大科技趋势，预示着一个“数字员工”逐渐融入职场的时代正在到来。
“数字星云”平台为 AI 搭建 “履职基础
不过，让AI真正“上岗履职”，并非仅需一套大模型即可实现，而是需要构建完整的“数字化工作台”，以确保数据可接入、工具可调用，流程可编排。中兴通讯凭借多年数字化转型积累的“数字星云”平台恰好承担起了“工作台”的关键角色。
中兴通讯“数字星云”平台能够将 AI、大数据、3D 引擎等复杂技术封装为标准化组件，业务部门无需代码即可快速构建定制化应用。当产线出现异常时，系统可自主调度数字员工完成数据采集、跨系统分析及决策生成，大幅提升问题解决效率。
突破“不可能三角”，数字员工破解供应链管理难题
在高端制造领域，随着生产物流效能的提升与数据规模的扩张，供应链质量管理正面临着前所未有的挑战，传统模式下，“快、准、全”的数据分析被视作难以兼顾的“不可能三角”，过去依赖人力在 Excel 中“大海捞针”的处理方式，已无法满足需求。如今，基于Agentic AI技术的“数字员工”正式登场，为破解这一难题提供了全新方案。
DeepFlow平台：数字员工的“高效工具库”
为助力数字员工应对工厂中“海量且复杂”的数据，中兴通讯开发了DeepFlow智能工作流自动化平台，相当于给数字员工配了一个“高效数据库”，具备四大核心功能：
• 拖拽式流程图：即便不掌握代码编写技能的业务人员，也能通过拖拽操作将分析思路转化为流程图；
• 自定义工具箱：技术人员可随时开发新工具，实现 “即插即用”；
• 自动机器学习：智能体可自主选择算法、运行模型，实现数据科学家“平民化”；
• 智能压缩：能将GB级数据“蒸馏”为简洁的文字信息，确保给大模型“喂料不卡壳”。
典型应用：30分钟完成质量溯源
目前，中兴通讯已正式将“数字员工”投用在自身供应链领域，作为“质量问题处理大师”，其日常工作流程清晰展现了高效的履职能力。以出现问题产线良品率下降为例，数字员工会实时监控大屏弹出警报，并在“记忆库”中检索同类案例，随后自动生成调查清单，涵盖设备参数、操作记录、物料批次、环境数据等关键维度。随后，数字员工会调用DeepFlow 平台，将分散在十几套系统中的数据整合至同一分析界面，通过运用统计学工具进行聚类、对比分析，精准定位异常点，最后生成一份图文并茂的 “破案报告”，通过邮件、OA 系统推送，同时附上整改建议。
整个流程从传统的“开会研讨 + 熬夜分析 + 经验判断”需 2～3天的工作，压缩至30 分钟内完成。更关键的是，数字员工每完成一次任务，都会将经验沉淀至“记忆库”，后续遇到同类事件时，处理效率还能进一步提升。
从“被动救火”到“主动防火”，数字员工未来可期
目前，“质量问题处理大师”仅是中兴通讯首批上岗的“数字员工”。未来，中兴通讯计划推出更多不同角色的数字员工。它们将具备共同特征：7×24 小时持续在线、随实践不断 “进化”、稳定履职不 “离职”。对于企业管理者而言，数字员工的普及意味着成本降低与效率提升；对于普通员工来说，这更是一次职业升级的契机——从重复性工作中解放出来，转向创意发挥、决策制定、团队管理等更具价值的工作。中兴通讯的实践已然表明，Agentic AI技术在实体产业的规模化应用正式进入新阶段。
