11 月 2 日至 5 日，2026 年世界互联网大会乌镇峰会在浙江乌镇举行，主题为"开源开放 共建共享"。在"世界之光"博览中心 A 馆 A4-02 展台，实在智能携企业级智能体平台 Soiawork 亮相，抛出一个对每家企业都实用的命题：AI 进入业务系统，差的不是模型，而是"最后一公里"——怎么在不改造老系统、不要求开放接口的前提下，让智能体看懂屏幕、操作软件、跨系统取数填单，还管得住边界。
这恰好击中了当下企业数字化的真痛点：ERP、MES、OA、财务、供应链各管一段，大量工作仍靠人在不同界面之间复制、核对、流转。Soiawork 把答案归纳为四个字——"企业 AIOS"（企业级 AI 操作系统）。
Soiawork 的 Worker 在 OSWorld 基准测试中取得 90.2% 的任务成功率，可在不改造原系统的情况下适配界面操作类任务（实在智能，2026-11-02）
一、为什么是"企业 AIOS"：AI 进业务现场的最后一公里
实在智能创始人、CEO 孙林君的表述很直白："AI 的价值，最终要落到能不能把事办成、能不能对结果负责。"Soiawork 瞄准的，就是 AI 进入业务现场的"最后一公里"。用户用自然语言提出目标，平台调用智能体、工作流、知识库和连接器，覆盖网页后台、本地文件、桌面软件和业务系统，完成任务，并把过程沉淀为团队可复用的资产。
它的底层底气来自三件事：自研的 TARS 大模型、ISSUT 屏幕语义理解技术，以及 RPA 执行能力。借助"识屏即操作"，平台可以在不改造原有系统、不要求开放接口的情况下，让 AI"看懂"屏幕、操作软件、跨系统取数填单。对 IT 系统严重"历史包袱"的中大型企业，这是一条低侵入、快验证的路。
"让 AI 进入业务，不是把人从流程中移除，而是减少重复核对，把时间还给判断。"——这正是企业 AI 落地最务实的姿态。
二、三层架构 + 全栈连接器：把"经验"变成"可复用资产"
Soiawork 在经验复用上设计了三层承接：知识库让 AI 找到企业资料，Skill把验证过的方法固化为可复用技能，Workflow把多环节任务的步骤与条件组织为可重复运行的流程，推动个人跑通的任务转化为团队可重复使用的能力。管理层面，通过共享工作空间整合任务背景、文件、知识库、技能、工作流和连接器，并按成员职责配置权限。
连接能力是这套架构的关键。对有 API、MCP 等开放接口的系统，通过连接器在授权范围内调用查询、创建、更新操作；对没有可用接口、只能界面操作的系统，则通过部署在执行设备上的 Worker，结合 RPA 与 Computer Use Agent 完成适配范围内的任务。目前连接器已覆盖 MES、ERP、CRM、SRM、办公协作与企业信息查询等常用工具——这正是 AI 真正"接住"企业核心系统的入口。
| 业务场景 | Soiawork 做什么 | 人工确认点 |
|---|---|---|
| 制造业 物料齐套 / 报工核对 | 依工单、BOM、库存、在途采购列可开工情况、缺料项与补齐时间，标注漏报、重复报工 | 人员确认后写入授权系统 |
| 电商 商品上架 / 售后核对 | 资料检查、审核状态回读，售后订单/金额/物流/凭证汇集核对 | 异常项人工复核 |
| 跨境电商 结算对账 | 按店铺/订单号/币种/账期核对结算、订单与暂估，列缺单、退款、差额 | 财务审核 |
| 医药零售 处方订单 | 核对授权处方订单与库存、查询审核状态，只回传已审核通过结果 | 开方/审核/调剂仍由资质人员负责 |
三、治理即边界：权限、审批、审计、人工确认四件套
能"操作软件"的智能体，最怕"乱操作"。Soiawork 的治理逻辑值得 CIO 借鉴：通过权限、审批、审计和用量与成本管理，使 AI 使用"有边界、投入有记录"；同时提供连接器、定时触发、人工接管、用量管理和审计追溯。上述所有场景均保留人工确认环节——AI 承担资料汇集、比对和异常挑出，业务判断仍由人完成。
会干活
连接 ERP/MES/CRM，跨系统取数填单、自动核对异常，把人从重复劳动里解放出来。
管得住
权限分级、审批闸、全流程审计、用量成本可见，重要操作可追溯、结果可核对。
这与我们此前追踪的"企业上下文底座"思路同构：金蝶灵基用"企业上下文平台"统一接入 ERP+知识库+记忆+生态 MCP，让智能体"懂企业"；Soiawork 则用连接器+RPA+屏幕语义理解，让智能体"进现场"。两条路径殊途同归——企业 AI 的胜负手，从"模型多强"转向"能不能安全、可控、可审计地接入真实业务"。这也呼应了 10 月落地的智能体安全强制国标（计划号 20263116-Q-252）的可控性、全流程留痕、数字护照三道硬约束。
企业 AIOS 落地必须避开的三个坑：
① 重模型、轻连接：买了强模型却接不上 ERP/MES，AI 只能做问答，碰不到业务数据，价值归零。
② 有执行、无审批：智能体能写系统却不设人工确认与审计，一旦误操作无追溯，合规风险陡增。
③ 个人玩、团队散：员工各自跑通任务但不沉淀为 Skill/Workflow，经验无法复用，规模上不去。
四、给 CIO / 数字化负责人的实操建议
1. 从"一个高频重复任务"起步。不必一上来就重构系统。选一个跨系统核对、人工耗时高的场景（如跨境结算对账、物料齐套检查），用"连接器+人工确认"低风险验证，跑出 ROI 再扩展。
2. 把治理框架前置到选型标准。评估任何企业 AIOS / 智能体平台时，权限分级、审批闸、审计追溯、用量成本四项必须是硬指标，而非可选项。
3. 优先"不改造原系统"的轻侵入路线。对历史包袱重的企业，RPA+屏幕语义理解+连接器的组合，比推倒重来更稳、更快、更省。
4. 把"个人跑通"沉淀为"组织资产"。强制要求经验固化为可复用 Skill 与 Workflow，纳入共享工作空间统一管理，避免 AI 能力碎片化。
需要清醒：Soiawork 代表的是"连接+治理"路线，它解决的是 AI 进业务现场的最后一公里，但无法替代 ERP/MES 本身的数据主权与流程内核。企业仍要把核心账本、主数据、合规逻辑握在自己手里——AIOS 是放大器，不是地基。
乌镇峰会上的 Soiawork，给所有纠结"AI 怎么真正进业务"的企业提了个醒：企业 AI 的竞赛，不在谁家模型参数更大，而在谁能把智能体安全地接进 ERP、MES、CRM，管住边界，并把经验沉淀为组织资产。最后一公里打通了，AI 才从"演示"变成"生产力"。
本文数据来源：腾讯新闻《实在智能携企业级智能体Soiawork亮相世界互联网大会》（2026-11-02）；中国日报网《浙江安吉：推动"人工智能+制造"从"单点场景"走向"平台底座"》（2026-11-02）；2026 年世界互联网大会乌镇峰会官网（主题为"开源开放 共建共享"，2026-11-02 至 11-05）。数据截至 2026-11-05。
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