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【导语】随着AI技术的飞速发展，AI Agent在供应链领域的应用正逐步从理论迈向实践。近期，利用ChatGPT-5的最新Agent功能进行搜索研究，我们发现各大咨询公司纷纷发布了关于AI Agent在供应链中应用的最新报告。尽管部分报告观点新意有限，但仍为我们提供了宝贵的参考。麦肯锡、BCG、埃森哲、德勤及IBM等咨询公司均强调了AI Agent在供应链、物流和制造领域的巨大潜力，指出其能够通过自动化、优化决策及人机协作显著提升效率并降低成本。企业需提前布局数据基础设施、流程再设计及人才培养，通过试点验证价值后逐步扩大应用，以实现人机协同(tóng)的(de)自(zì)治(zhì)供(gōng)应链和智能制造。本文将汇总这些核心观点，为读者提供一份全面的参考指南。
最近研究AI Agent在供应链领域的理论和实践，用ChatGPT-5最新的Agent功能做搜索研究。ChatGPT一通操作猛如虎，把各大咨询公司最新报告和文章搜索两个遍，准确度和精读都让人非常满意。就是各大咨询公司的最新报告的观点新意不多，汇总如下给大家一个参考。有些咨询公司如贝恩，罗兰贝格的内容太水，就删掉了。
（需要详细报告请自行按报告标题搜索）
麦肯锡（McKinsey）
《How gen AI is reshaping supply chains》 -2025年4月
核心观点：“麦肯锡指出，生成式 AI 不仅可以生成文本，还能通过“虚拟调度员”等智能体在供应链中实时(shí)协(xié)助(zhù)人(rén)工(gōng)。例(lì)如(rú)，虚(xū)拟(nǐ)调(diào)度(dù)员作为“司机协助员”，通过与司机和调度员交互减小物流延误、节省成本；另一种 AI 引擎可与订单管理者对话，利用历史规则自动提取和优化订单分配策略，让算法成为团队的一员，需要人类规划师进行培训。企业实施生成式 AI 时应识别高潜力用例、建设灵活的数据与技术基础，并考虑员工工作方式变革。”
《AI in the workplace: A report for 2025》 -2025年1月
核心观点：“报告对“AI Agent”进行了概括，认为到2025 年智能体不再仅限于聊天机器人，而是能够完成多步骤任务，如与客户对话后直接处理付款和发货；Salesforce 的Agentforce能部署可完结复杂工作流程的自主Agent。”
《Seizing the agentic AI advantage》 -2025年6月
核心观点：“麦肯锡强调要突破“生成式 AI 悖论”，需要将 AI 从聊天模式转向垂直场景，通过AI Agent在供应链端到端进行协同。智能体作为供应链的“指挥层”，连接内部计划系统和外部天气、需求等数据，可以预测需求、识别延误、重新规划运输和库存并选择最佳运输模式，从而提高服务水平并降低成本和碳排放。部署Agent时需重新设计流程而不仅是简单嵌入。”
BCG
《AI Agents: What They Are and Their Business Impact》 -2025年初
核心观点：“BCG将AI Agent描述为具备目标导向、多步骤规划、自主执行和适应能力的系统，并指出目前多数“Agent”尚处于原型阶段。障碍包括：模型难以通用、决策过(guò)程(chéng)难(nán)解(jiě)释(shì)、需(xū)要(yào)通(tōng)过(guò)真(zhēn)实(shí)工(gōng)作(zuò)流(liú)程(chéng)训(xun)练(liàn)、多(duō)个(gè)Agent之(zhī)间(jiān)合(hé)作(zuò)问(wèn)题(tí)以(yǐ)及(jí)缺(quē)乏(fá)数(shù)据(jù)/工(gōng)具(jù)等(děng)。建(jiàn)议(yì)企(qǐ)业(yè)优(yōu)先(xiān)在(zài)高(gāo)回(huí)报(bào)场(chǎng)景(jǐng)实(shí)验(yàn)代(dài)理(lǐ)，快(kuài)速(sù)试(shì)错(cuò)、准(zhǔn)备(bèi)好(hǎo)数据和连接接口，并培养成为学习型组织。”
《Frontier Technologies in Industrial Operations: The Rise of Artificial Intelligence Agents》 -2025年2月
核心观点：“白皮书区分了两种代理式 AI：虚拟代理（在数字环境中自主实现目标、指挥工厂流程的软件）和 具身代理（具备感知与行动能力的机器人）。它认为代理式 AI 能解决劳动力短缺、可持续性和高度定制化需求。制造企业应采取价值驱动方式，并实现 IT/OT 融合、建设 5G 等基础设施，同时通过提升员工技能和建立 AI 文化进行组织准备。”
《AI at Work 2025: Momentum Builds, but Gaps Remain》 -2025年初
核心观点：“调研显示只有约 13% 员工认为AI Agent已深度融入工作流程，但在了解Agent能力后多数人持积极态度。BCG 建议公司试点代理并跟踪价值、投资培训和改变工作流程，才能释放潜力。”
埃森哲（Accenture）
《Making autonomous supply chains real》 -2025年上半年
核心观点：“埃森哲认为未来的自主供应链将融合自动化（设备替代人工）和委派（机器独立决策），人机协作仍是关键。高级AI Agent需要端到端可视化，透明的企业数据是决策基础。调研显示 66% 受访企业计划在2035 年推进供应链自治，其中 40% 希望达到系统自行处理大部分运营决策的阶段。为构建自主供应链，埃森哲提出三项行动：1. 构建统一且安全的数据(jù)核(hé)心(xīn)，将(jiāng)库(kù)存(cún)、销(xiāo)售(shòu)和(hé)预(yù)测(cè)数(shù)据(jù)实(shí)时(shí)汇(huì)聚(jù)，使(shǐ) AI 在(zài)受(shòu)扰(rǎo)动(dòng)时(shí)及(jí)时(shí)优(yōu)化(huà)决(jué)策(cè)；2. 投(tóu)资(zī)适(shì)当(dāng)的(de) AI 技(jì)术(shù)并(bìng)重(zhòng)新(xīn)设(shè)计(jì)流(liú)程(chéng)，升(shēng)级(jí)遗(yí)留(liú)系(xì)统(tǒng)，构(gòu)建(jiàn)灵(líng)活(huó)的(de)AI 技(jì)术(shù)栈(zhàn)。智(zhì)能(néng)体(tǐ)可(kě)自(zì)动(dòng)处(chù)理(lǐ)常(cháng)规(guī)任(rèn)务(wu)、提(tí)供(gōng)实(shí)时(shí)洞(dòng)见(jiàn)、预(yù)测扰动并建议解决方案，帮助打破信息孤岛、提升效率；3. 重组人机协作模式，通过平台化的运营模式让多功能团队更快协作，并重塑人员结构。”
《Accenture expands AI Refinery and launches new industry agent solutions》 -2025年3月
核心观点：“埃森哲(zhé)宣(xuān)布(bù)其(qí) AI Refinery 平(píng)台(tái)新(xīn)增(zēng)“Agent构(gòu)建(jiàn)器(qì)”，使(shǐ)业(yè)务(wu)人(rén)员(yuán)可(kě)在(zài)无(wú)需(xū)编(biān)码(mǎ)的(de)情(qíng)况(kuàng)下(xià)快(kuài)速(sù)创(chuàng)建(jiàn)和(hé)定制 AI 代理，并计划在年内推出 100 个以上行业特定代理解决方案。这些代理利用 NVIDIA 的推理模型，可在电信、金融服务、保险、制造、医疗等行业自动执行流程并提高效率。示例包括：• 呼叫中心代理：跟踪对话、提供实时建议、帮助坐席更高效地处理来电，预计可将电话处理速度提升 25 倍；• 保险承保代理：自动读取、分析申请信息并评估风险，提高承保速度并使 100% 的申请得到处理；• 财务“订单到现金”代理：自动处理订单验证、发票对账和应收管理，使财务人员更专注于策略性决策。埃森哲研究指出，约三分之一的组织已在核心流程中规模化部署至少一个行(xíng)业(yè)特(tè)定(dìng)解(jiě)决(jué)方(fāng)案(àn)，这(zhè)些(xiē)企(qǐ)业(yè)实(shí)现(xiàn) ROI 超(chāo)出(chū)预(yù)期(qī)的(de)可(kě)能(néng)性(xìng)提(tí)高(gāo)三(sān)倍(bèi)。”
德(dé)勤(qín)（Deloitte）
《Three New AI breakthroughs shaping 2026》 -2025 年
核心观点：“德勤将“agentic AI”定义为可适应环境、做出复杂决策并与人或其他代理协作的自主系统，可自动处理动态、多步骤流程。文章指出AI Agent在客户服务、供应链（实时优化库存、物流和采购）和金融等领域具有前景。调研显示大多数组织仍处于试点或未部署阶段，少数大型技术企业已有适度部署；LinkedIn 调查显示近半受访者认为代理将在 2–3 年内显著改变组织。预测到 2026 年：① 代理将从试点扩展至生产应用，特别是随着“开箱即用”的解决方案出现；② 治理和合规将成为重点，企业需建立明确的框架；③ 企业将投资培养 “agent ops” 等新角色，为员工提供与代理共事的技能。”
《Deloitte unveils Zora AI》 -2025年5月
核心观点：“德勤推出 “Zora AI” 平台，用于构建可感知、推理和行动的数字代理，具备功能和行业特定知识。该平台基于 NVIDIA Llama Nemotron 模型与 NVIDIA AI 堆栈，可快速部署并与现有系统集成。Zora AI 包含金融、人力资本、供应链、采购、销售与营销及客户服务等代理，作为多代理系统与员工协同工作。德勤计划内部使用 Zora AI 以减少费用管理成本 25%、提升生产效率 40%，并将其提供为云订阅模式。平台遵循可信 AI 原则并加入人工反馈循环，以提高透明度和可解释性。”
IBM
《AI Projects to Profits》 -2025年6月
核心观点：“调研采访了 2900 名高管，发现企业预计 AI 驱动的工作流将在 2025 年底从 3% 提高至 25%，其中许多由AI Agent推动。70% 的受访者认为AI Agent对企业未来至关重要，83% 预计AI Agent将在 2026 年前提升流程效率和产出，71% 认为代理将能自主适应变化的工作流程。受访高管认为代理式 AI 的主要好处包括：改善决策（69%），通过自动化降低成本（67%），获得竞争优势（47%），改善员工体验（44%）及提升人才留存率（42%）。但他们也担心数据质量、信任和人才缺口等仍是采用障碍。IBM 的负责人强调，部署代理不是简单地嵌入现有流程，而需重新设计流程、重构用户体验并端到端编排代理。”
综上，咨询公司的共识是：AI Agent正逐步从概念迈向落地，供应链、物流和制造领域由于数据密集、流程复杂且人力成本高，是最具潜力的应用场景。企业需在数据基础设施、流程再设计和人才培养方面提前布局，通过试点验证价值后逐步扩大，实现人机协同的自治供应链和智能制造。
