近年来，“人工智能在供应链中的应用”大多停留在辅助层面，主要通过类似聊天机器人的形式帮助用户回答问题和总结信息，忽视了执行环节的重要性。而随着代理型AI（agentic AI）的发展，这一趋势正在发生根本性的变化。
从辅助到行动：代理型AI的转型
在过去几年中，供应链领域的人工智能解决方案大多停留在辅助层面，即通过类似于聊天机器人的形式帮助用户回答问题和总结信息。然而，这些所谓的AI并未深入到执行环节，也就是将洞察转化为具体操作的过程。
Gartner预测，至2030年，跨功能供应链解决方案中将有一半具备代理型（agentic）AI的能力，这标志着一个根本性的转变正在发生：从辅助工具转向能够自主行动的智能系统。代理型AI不仅能够提供洞察，还能执行复杂的任务，如重新承诺交货日期、调整库存分配等。
生产级执行代理的必备能力
要成为一个有效的执行代理，AI需要具备实时响应的能力，无需等待用户提示即可处理事件。这种即时性对于快速反应供应链中的变化至关重要。此外，代理型AI还必须能够在特定的服务层级和成本限制下做出决策。
除了上述能力之外，生产级的执行代理还需要有行动力，即能够调用各种工具和工作流程来完成任务。这包括但不限于创建任务、设置库存保留状态或重新承诺交货日期等操作。当决策需要上级批准时，代理型AI还应具备清晰传递决策方案的能力。
实际应用中的表现：仓库与运输
在仓储和运输领域，代理型AI的应用已经展示了其快速而一致地减少例外事件处理时间以及降低服务成本的潜力。例如，在遇到库存短缺时，代理型AI能够自动开启供应商索赔流程或调整交货日期以应对突发情况。
然而，这种执行能力也带来了新的挑战，尤其是在如何确保决策的一致性和合理性方面。由于供应链操作常常涉及多个变量和复杂的因果关系，因此单纯地自动化每个单独的决策可能在全局上导致错误的结果。为此，建立一个统一且结构化的知识体系（ontology）对于确保代理型AI能够正确执行任务至关重要。
规模化应用：必须考虑的关键因素
要实现代理型AI的大规模应用，除了技术层面的挑战外，还需要解决数据采集、系统集成安全以及操作权限划分等问题。此外，在引入此类技术时，企业还应采用“人在回路中”的工作模式，即由人类监督和介入决策过程。
衡量真正执行价值的标准不应仅限于自动化率或任务处理速度等单一指标，而应当综合考虑无接触解决率、决策延迟时间以及成本和服务改善等多方面因素。例如，在中国出海企业的供应链管理中，代理型AI的应用可以帮助实现更快速的库存调整和配送计划优化，从而提高整体运营效率。
知识体系（Ontology）的重要性
构建有效的代理型AI解决方案时，知识体系作为不可或缺的一部分，其重要性往往被低估。通过定义概念及其之间的关系，知识体系可以为AI提供一个统一的框架，确保其在执行任务时不会出现“局部正确但整体错误”的情况。
例如，在库存管理中，如果缺乏有效的知识体系支撑，则可能导致AI系统基于局部最优而忽略了整个供应链网络的整体效率。因此，在设计代理型AI解决方案时，企业应投入资源开发和维护一个强大的知识库。
未来展望：构建高效执行能力
随着技术的发展，未来的供应链管理将越来越依赖于能够自主决策并快速行动的智能系统。这意味着不仅需要在技术层面实现突破，还需要改变传统的工作流程、组织架构甚至是企业文化以适应这种变革。
对于中国企业而言，在全球范围内优化其供应链网络时，利用代理型AI可以显著提升运营效率和响应速度。但同时也需注意到，这要求企业在数据管理和信息安全方面做出更多努力，确保能够在全球市场上保持竞争力的同时保护自身利益不受损害。
