2025年面向采购专业人士的自主人工智能代理行动手册.pdfVIP

面向采购专业人士的

自主人工智能代理

行动手册

从概念热潮到落地实践与成果转化的实施路径

1

人工智能飞速发展，

采购行业必须加速转型

过去三年已重新划定采购领域的可能性边界。生成式

人工智能率先登场，展示了计算机能以近乎自然的方

式完成撰写、总结与对话。但其价值有限，更快撰写

供应商邮件并未缩短寻源周期。

随后出现人工智能代理，这类工具承诺实现任务级自

动化。一个代理可完成询价、更新供应商记录或响应

常规查询。虽有裨益，但仍属被动响应—依赖指令、

范围受限且易受异常情况干扰。

90%

“的首席采购官受访者表示，

他们已考虑或正在考虑在未来6至

12个月内使用人工智能代理来优化

采购运营。”1

当前我们见证的变革具有本质差异。

自主人工智能代理系统不再被动等待任务，而是能够

解读目标、制定计划、权衡利弊并主动执行。它们可

理解品类战略，检测策略失效节点，并基于数据支撑

推荐调整方案。

与此前工具不同，这些系统不仅能完成任务，更能在

跨系统与团队间协调决策，以最小化人工干预实现既

定目标。这不仅是人工智能能力的又一次演进，更是

企业系统运作模式的根本性转变。

2

发生哪些变革？

三大根本性进展推动了这一转变，且彼此形成加速

循环。

1基础模型实现业务化应用

早期大语言模型虽在语言生成方面表现突出，但企业

级推理能力薄弱。随着模型开始吸收多模态数据—从

发票、合同到市场指数和供应商风险报告—这一局面

得以改变。当今模型已能解析不可抗力条款的细则、

识别发票异常模式，或从外部财务数据中提取供应商

风险信息。

2人工智能代理获得自主性

早期代理设计用于遵循工作流，能完成预定义步骤但

缺乏适应性。当今自主代理系统可主动追求目标（例

如“识别下一季度间接品类中的成本节约机会”），

通过探索数据、协调工作流，仅在需要时与用户交互

来实现该目标。

采购职能范围拓宽且

3更易受冲击

采购团队面临多重挑战—从关税与供应链中断到ESG

强制要求与法规变动。他们必须在全球市场中应对

复杂性，同时与财务、法务及可持续发展团队更紧

密协作。静态行动手册与被动响应流程已不足以应对

需求。

自主人工智能代理的出现恰逢其时：采购需要能够实

时适应并在环境变化时主导决策的系统。

3

从自动化到自主化

当前大多数采购技术仍基于固定规则与触发器

运行。系统检测到采购订单(PO)超过5万美元

即转交管理层审批，寻源新供应商时自动触发

三标政策。这些工作流虽有效但僵化，它们仅

能处理经过明确编程识别的场景。

自主人工智能代理引入了规划层。它不再被动

等待输入，而是通过记忆与反馈循环定义目

标、评估选项并主动执行。

采购系统三代能力演进对比：

能力传统采购系统人工智能代理自主人工智能代理

完全手动或基于规则的

自主性收到提示指令后执行基于预设目标主动行动

工作流

规划人工编码的逐步工作流执行固定序列跨多步骤规划与自适应

情境感知