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description: 文本抽取：AI研讨会/index
updated: 2026-11-04
tags: [原始文档, 抽取, AI研讨会]
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category: AI研讨会
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让系统承载业务，让智能体使用系统，让 AI 走进真实业务｜ShopEx
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ShopExAI 进化之路经典业务系统商派系统的 AI 进化企业整体业务的 AI 服务AI 安全与合规
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商派 AI 能力与实践2026年9月 · 框架预览
让系统承载业务，
让智能体使用系统，
让 AI 走进真实业务
商派以多年积累的产品体系帮助企业开展零售与经销业务，利用 AI 持续提升原有系统，并在客户交流与实践中逐步把视角扩展到企业全局，为更多系统和日常工作提供 AI 服务。
现场切换视角商派视角企业视角
从品牌全渠道业务增长与管理出发
经过多年的打磨和与客户不断共创成长，商派已经构建了面向品牌
全渠道业务增长与管理的相对完整应用体系。
现场切换视角商派视角企业视角
01
第一篇 · 第 01—02 章
商派的经典业务系统
商派成熟的体系化全渠道业务框架已服务品牌多年，并仍以每年、每月、每周的节奏持续更新。
01
服务多年、持续更新的全渠道业务体系
商派成熟的体系化全渠道业务框架，如何持续服务品牌？
从面向消费者的零售、面向经销商的订货，到全渠道订单履约、商品库存和结算对账，体系已服务品牌多年，并持续更新。
阅读本章 →
02
多年积累形成的产品体系与业务能力
商派的产品体系，承载了哪些业务积累？
从商业产品、开源产品、SaaS 基座到 AI Agent 平台，呈现产品背后的业务对象、规则、流程与集成能力。
阅读本章 →
同时我们也在思考：
未来，软件可能不是人在用，
而是智能体在用，人只需和它对话，由它来操控系统。
双击展开未来判断
02
第二篇 · 第 03—08 章
商派的业务系统产品，如何一步步具备 AI 能力
从为既有产品增加 AI 功能开始，到在商城、OMS 等产品中内置助手，再到通过 MCP 连接通用智能体平台。每一步都来自实践中的反复验证、优化与创新：让系统逐步能够理解目标、调用能力、操控流程并完成任务；Agentic Coding 持续把新的业务需求转化为产品能力。
现场切换视角商派视角企业视角
双击放大核心判断
03
第一步：让系统具备内嵌的智能体助手能力
商派如何让系统具备内嵌的智能体助手能力？
从商城导购、B2B 订货、OMS 运营等系统内嵌助手，到用于构建各类助手的 AI Agent 平台，展示系统如何理解页面、身份与业务上下文，并向用户提供连续服务。
建议呈现系统内嵌助手 · AI Agent 平台
已接入示例 · 商城商城内置智能导购↗已接入示例 · OMSOMS 系统 AI 助手↗
从示例回到企业自身
看完商城和 OMS 的助手，企业自己的老系统怎样也能快速拥有一个智能助手？实现起来很复杂吗？
不一定要先做一轮大改造。先挑一个用户天天会遇到、规则相对清楚的服务环节，把谁在使用、当前页面有什么信息、系统能查什么、哪些操作必须由人确认说清楚；第一版只解决一段具体流程。下面的智能体助手生成器，正是为这类已有系统快速构建助手而准备。
已接入示例 · 平台智能体助手生成器↗
第一步之后的持续思考
内嵌助手解决单点服务，复杂岗位工作仍需要更深层的系统接管
实践很快带来新的问题：在业务系统中增加 AI 功能或内嵌助手，能够改善查询、推荐与单点操作，却难以承接一个岗位跨页面、跨规则、跨流程的复杂工作。要让 AI 真正进入日常作业，系统还需要被智能体理解，并在授权边界内被调用、组合和执行。
技术环境的变化
智能体开始能够操控软件，系统能力正在被重新释放
随着 AI 与智能体软件持续发展，特别是 WorkBuddy 等工作台型产品的出现，AI 已开始能够理解、调用和操控软件。过去受限于页面、菜单和人工步骤的系统能力，正在被重新打开：一个业务目标可以跨越多个工具、规则与流程被组织和执行。
04
第二步：让系统可以和通用智能体（AI Agent）链接，并实现被智能体接管与操作
系统如何连接通用智能体，并被智能体接管与操作？
内嵌助手提升的是单一系统内的操作效率；要让通用智能体完成更深入的系统级任务，商品、订单、库存、规则、权限和操作能力还需要通过 MCP 开放。这样，系统就能被通用工作台理解、调用、接管、操控与回写，也不绑定某一个智能体软件。
建议呈现系统连接通用智能体 · MCP 开放架构
工作台操控验证 · OMS用智能体完成 OMS 初始化与设置↗工作台操控验证 · ECShopX用智能体完成 ECShopX 的初始化与设置↗MCP 服务 · 安全接入商派业务系统如何被工作台智能体安全接管↗
延伸讨论（按需展开）不作为系统接管主线的重点内容
工作台无关 · 选型参考如何选择适合的智能体工作台企业部署 · 私有化方案客户需要私有化部署智能体怎么办模型服务 · AI 中转站商派提供 AI 大模型中转站服务
05
内嵌智能体与工作台智能体：为什么两者都需要
都有 AI 助手后，为什么不能只保留其中一种？
内嵌智能体服务于系统内的用户与页面体验，适合推荐、问答、下单和结果呈现；通用工作台智能体服务于坐在电脑前推进任务的人，能够通过 MCP 跨页面、跨系统调用与操控业务能力。两者共用业务能力底座，却各自补齐不同的使用场景。
建议呈现两种智能体的服务对象、上下文与任务范围 · 共用 MCP 能力底座
关键辨析 · 双智能体分工内嵌智能体与工作台智能体为什么需要并存？↗
双击展开重点辨析
06
第三步：让通用工作台智能体围绕任务实现更多业务场景
当业务系统已经向工作台开放后，一个智能体可以怎样把多个系统能力组织成完整工作？
当企业内部系统都具备与 AI 智能体的连接能力时，一个工作台就能理解业务目标、协调任务并操作系统；在此基础上，智能体通过 MCP 调用、操控并回写业务系统能力，组织经营分析、OMS 日常作业、商品初始化和非标准 PO 接单等任务。它会随着 Skill、工具和业务规则的积累，持续覆盖更多可验证的业务场景。
已验证场景消费者购买 · B2B 订货 · OMS 日常作业 · 系统级协同蓝图
总体场景 · 智能体接管当企业内部系统都具备 AI 智能体连接能力时，会形成怎样的工作场景？↗代表场景 · B2B 智能录单当系统可被 AI 智能体操作时，繁杂、格式各异的采购单如何自动录入系统？↗代表场景 · 跨系统任务协同当企业内部系统都具备 AI 智能体连接能力时，复杂的跨系统、跨部门、跨文档任务如何被更快分解和执行？↗
更多验证场景（按需展开）以下案例可作为进一步讨论的参考
消费者购买 · 商城用 Agent 完成商城消费端购买B2B 订货 · 非标准 PO让每一张采购单顺利进入品牌 B2B 平台B2B 探索 · 对话即服务让 B 端采购进入“对话即服务”时代OMS 作业 · MCP 调用用工作台智能体操控 OMS 的 15 个日常场景系统蓝图 · 业务协同让 AI 理解目标并运行企业业务系统
08 · LIVE DEMO
现在开始演示了
以下四项可在今天现场演示；其他方向如有兴趣，欢迎会后预约线下详细交流。
今日可演示项目高亮卡片标识其余场景可进一步线下交流
DEMO 01TODAY
对话式商城下单
业务目标消费者一句话表达购买需求，完成商品匹配、地址确认、价格核算、下单与支付交接。
打开下单演示查看品牌 Skill Hub
DEMO 02TODAY
小程序智能导购
业务目标在小程序内承接咨询、选品、比价、推荐、加购、下单、物流查询与售后服务。
DEMO 03TODAY
一句话经营分析
业务目标按业务问题汇总跨渠道销售数据、完成对比分析并支持追问，替代人工导表与拼报表。
DEMO 04TODAY
库存预警与智能补货
业务目标结合安全库存、销量、在途和仓库可用量，识别缺货风险并生成补货或采购建议。
DEMO 05DISCUSS
操作员账号与权限开通
业务目标根据员工、岗位和数据范围创建账号、绑定最小权限，高风险权限留待人工确认。
DEMO 06DISCUSS
WMS 库存差异智能排查
业务目标自动对账 OMS 与 WMS 的库存，关联异动流水，定位差异并生成仓库复核清单。
DEMO 07DISCUSS
基础物料主数据导入
业务目标将 ERP 货品导入 OMS，校验货号、条码、单位、供应商等字段，避免错误主数据进入系统。
DEMO 08DISCUSS
采购订单智能创建
业务目标读取采购计划或表格，校验供应商、商品、数量、单价和收货仓，生成可审核的采购订单。
DEMO 09DISCUSS
自然语言订单查询
业务目标按订单号、店铺、时间、仓库或状态定位订单明细、发货状态和操作日志，并输出汇总。
DEMO 10DISCUSS
退款与发货异常监控
业务目标识别退款后发货、状态回写失败等异常，关联订单、退款、发货和日志，形成待处理清单。
DEMO 11DISCUSS
B2B 非标准 PO 智能接单
业务目标读取邮件、PDF、Excel 或图片采购单，提取并校验信息，转为可审核、可执行、可追溯的 B2B 订单。
07
第四步：Agentic Coding，一个需求十八步走到上线
客服把客户的话说清之后，一个需求是怎么被自动开发出来的？
客服把问题、场景、期待结果和验收方式说清楚，需求卡进仓库；机制接着整理需求、定位代码、拆任务、生成改动与测试、跑检查、上预发、发布并回写结果。全流程人只出面三次：业务确认、技术审核、发布确认。
详细展开客服发起需求 · 自动开发准备 · 自动改动与验证 · 关键审核 · 上线回流
自动开发方法论 · 流程图解一个需求十八步走到上线↗
08
商派 AI 产品矩阵：一个业务系统中心，三项 AI 能力围绕
嵌入式智能体、工作台智能体与 Agentic Coding，如何从分散探索变成商派产品的整体进化？
商派业务系统沉淀业务流程、交易数据和行业 Know-How；嵌入式智能体贴近具体页面，工作台智能体围绕跨系统任务协作，Agentic Coding 将客户场景持续沉淀为可交付、可复用的能力。四者共同构成商派产品初步完成 AI 进化的产品矩阵。
专题图解一个业务系统中心 · 双智能体扩展使用方式 · Agentic Coding 持续反哺产品
专题图解 · 产品矩阵为什么商派会构建“业务系统 + 双智能体 + Agentic Coding”的完整结构↗
关键认知 · 从系统智能化，到重新理解业务问题
当商派不断让客户看见产品的 AI 能力时，客户开始提出更多进一步、过去看似“玄幻”的业务需求。
现场切换视角商派视角企业视角
商派持续为产品增加 AI 功能、内置业务助手，并让系统连接通用智能体平台。随着这些实践被客户看见，带来的讨论越来越不再只是“把某个功能做得更方便”，而是“这项复杂工作能否少靠人”“这条跨部门链路能否更快完成”“这些数据和规则能否直接给出判断”。
这些需求横跨系统、部门、文档与规则，已经超出单一产品的边界。它们正把商派带向下一步：从持续做好自身产品，扩展到结合 AI 和行业业务理解，与客户共同探索新的工作方式，解决那些长期被习惯的苦活、累活、脏活和杂活。
03
第三篇 · 第 09—13 章
从商派产品出发，走向客户的整体业务
把商派系统放回企业整体 IT 环境，从客户的业务、数据与规则出发，逐步拓展 AI 可以服务的系统和工作流程。
09
站在企业全局看，商派系统只是其中一部分
系统已经很多，为什么企业仍有大量人工工作？
把视角扩展到 ERP、生产、财务、CRM、WMS、OA，以及邮件、表格和协作工具，看见系统之间、系统与人之间仍需人工衔接的工作。
建议呈现视角转换图 · 人工工作分布
商派产品视角
在商派产品体系里
中心是商派业务系统
商派业务系统交易 · 订单 · 商品 · 库存 · 财务
AI 能力围绕自有系统生长
→
客户整体业务视角
在客户解决方案里
中心是客户的业务、数据与规则
客户的业务、数据、规则
商派系统第三方系统办公协作工具
根据客户实际情况，选择合适的承载方式
同一份业务积累，逐步服务更广泛的客户需求。商派系统是企业整体业务环境的一部分。
系统之间，仍有大量需要人来衔接的工作。搬运数据、核对差异、解释政策、追踪异常、重复录入和整理材料，成为商派拓展 AI 服务的切入点。
10
知名的大型商超供应链企业：让 AI 接过从标讯到标书交付的繁重工作
这家大型商超供应链企业持续参与食品、服务与供应链项目投标；每次出现合适标讯，项目组都要在有限窗口内调动产品资料、资质证照、履约案例和技术商务材料，交付一份能够提交的标书。
真正难的不是把标书写出来，而是标书员要从分散的标讯网站筛选项目、追踪截止时间，下载长篇文件后逐页拆出资格、技术、商务、评分与废标要求；再到 OA、ERP、采购资料、历史标书和证照库中翻找材料，按每一条要求撰写、补齐、核对。临近截标，多人仍要在不同版本之间反复批注、改稿、查重、检查废标风险、调整格式、核验页码和附件；任何一处遗漏或错版，都可能让前面投入付诸东流。
核心痛点 · 双击放大标讯分散 · 材料难找 · 逐条应答 · 多轮改稿 · 截止前高风险
方案 · 需求研判知名的大型商超供应链企业 AI 标书工作台方案↗Demo · 全流程模拟从标讯命中到签章上传的 16 帧模拟↗
11
知名卫浴品牌：八套老系统不换，先长出一层 AI 智能层，让老旧的订货系统具有 AI 能力
这家卫浴品牌的经销订货同时连接经销商、订单中心、供应链和销售管理等多条链路；全国订货会期间，咨询、下单、提货、业绩与预定金问题会集中涌入订单团队。
一张订单出了问题，订单人员往往要先在群里接住提问，再切换订单、OMS、SAP、目标表等多套系统拼数据、核口径；同一个问题换个说法又要重新解释，超期未提、预定金不足往往事后才被发现。订单诊断报告则依赖老员工手工整理 Excel，出一次要几天，结果还难以追溯。
核心痛点 · 双击放大多系统拼数 · 同问反复答 · 预警滞后 · 报告依赖个人经验
方案 · AI 外骨骼知名卫浴品牌业务系统 AI 智能层建设方案↗
12
知名食品品牌：让 AI 接过商超供货的对账与凭证工作
这家食品品牌处在渠道与生产之间：一端向盒马、美团、沃尔玛等超市和大型商超供货，接收订单与结算要求；另一端再把渠道需求转成给代工厂的生产性订单，保证货品、数量、价格和交期能够接得上。
财务要同时对应上游平台的销售账单、扣费和回款，以及下游代工厂的采购订单、生产货品与成本，再回到内部系统和金蝶完成收入、费用、应付和凭证。不同平台的账单格式、货号、价格、扣费名目与结算周期各不相同，团队只能反复下载、录入、匹配、逐笔找差异；遇到新费用还要重新判断科目归属。一个账期结束，数据来源、处理过程和凭证依据分散在多人手里，重复工作多、差异跟进慢。
核心痛点 · 双击放大渠道订单与代工订单衔接 · 两端账单与费用对应 · 逐笔对账 · 差异难跟
方案 · 业财账务自动化知名食品品牌商超供货业务账务自动化方案↗
13
某国际咖啡品牌：让全球客服路线图在中国合规落地
这家国际咖啡品牌在中国同时运营电话、在线会话、邮件与工单等客服链路；客服既要承接消费者即时咨询，也要把交互中的问题反馈给运营与管理团队。
客服明明每天都在接触大量客户反馈，但电话、会话、邮件和工单记录分散在既有系统中。客服接手一个客户前，要重新翻找历史记录、承诺和订单上下文；管理者则只能在投诉发生后回溯原因，很难及时看见重复问题、承诺遗漏和风险趋势。总部已有的 contact analytics 又受 PIPL 限制难以直接照搬到中国区，既要补上这段工作，也要守住数据留存、脱敏和人工确认的边界。
核心痛点 · 双击放大交互记录分散 · 上下文反复翻找 · 投诉后置发现 · 全球能力难直接落地
方案 · 效率+合规线OMNI 客服智能化与合规本地化方案↗
04
第四篇 · 第 14 章
关于安全问题的看法
在与客户的交流中，安全问题几乎总是先于功能被提出来：有的企业不允许在办公电脑上安装通用智能体，有的要先确认模型部署在哪里、接了哪些第三方模型，有的受上市合规与集团审批流程约束，有的卡在账号权限与数据范围。这些问题没有统一答案，只能一家一家对齐。
14
汇总 · 客户原话目前一些企业对待 AI 相关安全问题看法↗
全篇小结 · 本次分享的目的
01
AI 带给我们的，除了原有业务和业务系统上的增强，还有一层：那些原先要高成本才能解决的问题，能不能用 AI 换一种解法，把工作效率提上去。
双击放大
02
过去是人一步步操作系统，接下来是人与智能体一起把工作做完。
双击放大
03
这套方法商派先在自己身上走了一遍，再随产品一起交到客户手里。
双击放大
08 · LIVE DEMO
现在开始演示了
以下六项可在今天现场演示；其余方向已经形成可讨论的业务目标与验证路径，如有兴趣，欢迎会后预约线下详细交流。
今日可演示项目高亮卡片标识其余场景可进一步线下交流
DEMO 01TODAY
对话式商城下单
业务目标消费者一句话表达购买需求，完成商品匹配、地址确认、价格核算、下单与支付交接。
打开下单演示查看品牌 Skill Hub
DEMO 02TODAY
小程序智能导购
业务目标在小程序内承接咨询、选品、比价、推荐、加购、下单、物流查询与售后服务。
DEMO 03TODAY
一句话经营分析
业务目标按业务问题汇总跨渠道销售数据、完成对比分析并支持追问，替代人工导表与拼报表。
DEMO 04TODAY
库存预警与智能补货
业务目标结合安全库存、销量、在途和仓库可用量，识别缺货风险并生成补货或采购建议。
DEMO 05TODAY
智能助手生成器平台
业务目标把创建助手的能力沉淀成平台，为商派产品和客户已有系统生成贴合业务对象、规则与工作动作的 AI 助手。
打开平台说明查看平台定位
DEMO 06TODAY
订单分组规则自动生成
业务目标用 WorkBuddy 把店铺、地区、商品与数量等条件配成订单分组规则，先跑历史订单回放验证，再驱动审单、选仓与人员分派。
打开 OMS 操作指南查看订单分组任务
可进一步交流的场景
其余方向已具备可验证的业务目标，可按客户现状进入讨论。
DEMO 07DISCUSS
操作员账号与权限开通
业务目标根据员工、岗位和数据范围创建账号、绑定最小权限，高风险权限留待人工确认。
DEMO 08DISCUSS
WMS 库存差异智能排查
业务目标自动对账 OMS 与 WMS 的库存，关联异动流水，定位差异并生成仓库复核清单。
DEMO 09DISCUSS
基础物料主数据导入
业务目标将 ERP 货品导入 OMS，校验货号、条码、单位、供应商等字段，避免错误主数据进入系统。
DEMO 10DISCUSS
采购订单智能创建
业务目标读取采购计划或表格，校验供应商、商品、数量、单价和收货仓，生成可审核的采购订单。
DEMO 11DISCUSS
自然语言订单查询
业务目标按订单号、店铺、时间、仓库或状态定位订单明细、发货状态和操作日志，并输出汇总。
DEMO 12DISCUSS
退款与发货异常监控
业务目标识别退款后发货、状态回写失败等异常，关联订单、退款、发货和日志，形成待处理清单。
DEMO 13DISCUSS
B2B 非标准 PO 智能接单
业务目标读取邮件、PDF、Excel 或图片采购单，提取并校验信息，转为可审核、可执行、可追溯的 B2B 订单。
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第一步之后的持续思考
只有内嵌助手，还不够。
它可以改善查询、推荐与单点操作，却难以接住一个岗位跨页面、跨规则、跨流程的复杂工作。要让 AI 真正进入日常作业，业务系统必须进一步向智能体开放：让智能体能够理解系统能力，并在授权边界内调用、组合和执行。
这正是第二步：让系统连接通用智能体，并实现被智能体接管与操作。
01 · 经典业务系统
服务多年、持续更新的全渠道业务体系
新窗口打开×
×
第二篇之前的未来判断
未来的软件，可能不是人逐页操作，
而是由智能体来使用。
人只需说明目标、边界与结果要求；智能体理解业务上下文后，代替人查找能力、组织步骤、调用系统并回收结果。软件的价值不再只在界面和菜单中呈现，也体现在它能否被智能体安全、准确地理解和操控。
这也是商派从“给系统增加 AI 功能”，走向“让系统适配智能体平台”的根本原因。
×
技术环境的变化
软件开始能够被智能体操控，
系统能力正在被重新释放。
随着 AI 与智能体软件快速发展，特别是 WorkBuddy 等工作台型产品的出现，人不再只能沿着页面、菜单和固定步骤使用软件。AI 可以理解业务目标，调用系统能力，组织跨工具、跨规则、跨流程的任务，并把结果交还给人确认。
软件能够被智能体操控的时代已经到来，也让企业既有系统拥有了新的想象空间。
×
已经有了内嵌智能体，
在系统内创造了助手；
还要让系统连接外部智能体，是不是多此一举？
接下来，我们从真实岗位任务出发，回答这个问题。
×
给更多企业的一条参考路径
商派的实践，能否为更多企业提供
一条不推倒重来的 AI 化路径？
企业已经沉淀了多年的系统、数据、流程、规则与权限。商派希望通过自身产品一步步 AI 化的实践，提供一条可以借鉴的路径：不推翻已有体系，而是从一个高频业务场景开始，逐步增强系统能力、内置助手，并让系统连接通用智能体。
从保留既有积累开始，让企业内部业务系统持续变得更智能，让岗位工作持续变得更高效。
ShopEx 商派 · AI 能力与实践2026年9月14日 · 结构预览 v0.2　返回顶部 ↑
全篇目录
4 个篇章 · 14 个章节
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01　商派的经典业务系统
服务多年、持续更新的全渠道业务体系已完成
多年积累形成的产品体系与业务能力已完成
02　AI 推动商派业务系统持续进化
第一步：让系统具备内嵌的智能体助手能力待撰写
第二步：让系统可以和通用智能体链接，并实现被智能体接管与操作待撰写
内嵌智能体与工作台智能体：为什么两者都需要待撰写
第三步：让通用工作台智能体围绕任务实现更多业务场景待撰写
第四步：Agentic Coding，让产品持续适应 AI 时代待撰写
商派 AI 产品矩阵：一个业务系统中心，三项 AI 能力围绕已完成
03　从商派产品出发，走向客户的整体业务
站在企业全局看，商派系统只是其中一部分待撰写
知名的大型商超供应链企业：让 AI 接过从标讯到标书交付的繁重工作已完成
知名卫浴品牌：八套老系统不换，先长出一层 AI 智能层已完成
知名食品品牌：让 AI 接过商超供货的对账与凭证工作已完成
04　关于安全问题的看法
客户提出的 AI 安全问题，按类型汇总已完成