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“当AI从「回答问题」走向「执行任务」，它改变的或许不只是企业的生产方式，也正在重新定义企业之间连接、协作与交易的方式。”
图01：东华灵曜智能科技（杭州）有限公司总经理庄爱民受邀出席第十一届东方经济论坛并发表主题观点
近日，应俄罗斯储蓄银行（Sber）邀请，东华灵曜智能科技（杭州）有限公司总经理庄爱民赴俄罗斯符拉迪沃斯托克，参加第十一届东方经济论坛（Eastern Economic Forum，EEF），并作为演讲嘉宾出席「从平台到AI智能体：俄罗斯与中国贸易架构的变革」专题分论坛。本场分论坛聚集中俄两国政府、金融、电商、科技及学术界代表，围绕中俄电子商务发展、人工智能技术应用，以及AI Agent对未来商业与贸易架构可能带来的变化展开交流。
图02：第十一届东方经济论坛现场
作为俄罗斯面向亚太地区开展经济合作的重要国际平台，东方经济论坛汇聚来自政府、商业、金融、科技等领域的代表，围绕俄罗斯远东发展及俄罗斯与亚太地区经济合作展开交流。
而在AI加速进入真实商业世界的今天，一个新的议题正在进入讨论中心：当AI Agent开始从「提供信息」走向「理解需求、协调资源和执行任务」，未来企业之间的连接方式乃至贸易架构，将发生怎样的变化？
01 从 Platform 到 Agent，中俄对话未来贸易架构
图03：「从平台到 AI 智能体：俄罗斯与中国贸易架构的变革」专题分论坛
本场分论坛由莫斯科国立大学亚非学院院长、俄罗斯知名中国问题专家阿列克谢·马斯洛夫（Alexey Maslov）教授主持。俄罗斯联邦工业和贸易部国务秘书、副部长 Roman Chekushov，俄罗斯储蓄银行董事会第一副主席 Alexander Vedyakhin，以及来自 Ozon、京东相关企业、中俄 AI 科技企业和俄罗斯大型零售企业的代表共同参与讨论。
图04：专题分论坛现场，中俄政府、金融、科技及商业领域代表共同探讨AI Agent与未来贸易架构
讨论虽然从不同视角展开，但一个共同趋势正在变得越来越清晰：AI 正在从一种信息工具，逐步成为新的商业参与者。对于越来越多走向俄罗斯乃至全球市场的中国企业而言，这种变化尤其值得关注。
过去企业「走出去」，首先解决的是产品、渠道和连接问题。但在跨境贸易中，真正复杂的往往发生在「连接之后」：如何理解当地市场与规则？如何寻找可信的合作伙伴？如何跨越语言、时区和文化差异？如何协调支付、物流、供应链及各种专业服务？AI Agent 带来的下一轮价值，可能恰恰从这里开始。
02 企业为什么敢把真实业务交给AI？
论坛现场，主持人马斯洛夫教授向庄爱民提出了一个非常具体的问题：
「当 AI Agent 开始真正参与企业决策，一个企业级 Agent 应该具备怎样的架构，企业才愿意信任它？而金融行业在安全、透明和可信 Agent 方面积累的经验，能否进一步应用到金融之外，例如商业和贸易领域？」
图05：分论坛主持人阿列克谢·马斯洛夫（Alexey Maslov）教授
这个问题，也恰恰触及了东华灵曜过去半年多企业 AI 实践中一直思考的问题——对于企业而言：AI 越来越聪明，并不意味着企业就敢把业务交给 AI。这背后实际上存在一个非常重要的矛盾：
AI 本质上具有概率性，而企业经营需要确定性。
尤其在金融和跨境贸易这样的复杂业务中，企业真正需要的不只是一个「聪明的模型」，而是可信的数据、明确的规则、稳定的流程、清晰的责任边界，以及可以解释和追溯的决策过程。这也是企业 AI 从 Demo 走向真实生产环境必须跨越的一道门槛。
03 企业真正应该追的，
不是AI热点，而是企业能力
过去几年，从大模型、Prompt、RAG、知识库，到 Agent、Multi-Agent，AI 技术的中心一直在快速变化。面对这样的变化，庄爱民在论坛上提出：企业真正应该追的，不是每一个 AI 热点，而是自己的企业能力。
图06：庄爱民与中俄嘉宾共同参与专题讨论
随着基础模型越来越强、越来越普惠，单纯使用某一个模型，越来越难以成为企业真正的竞争壁垒。当模型逐渐成为基础设施以后，企业真正能够沉淀下来的，是自己的：场景、数据、知识、流程，以及组织能力。
因此，企业 AI 需要完成一个重要转换——把快速变化的 AI 技术能力，持续转化为相对稳定、能够沉淀、复用和进化的企业能力。对于正在走向全球市场的中国企业而言，这一点可能更加重要。而这个转换的核心方向是：
从模型能力 → 走向企业能力
过去，中国企业全球化更多带出去的是产品、制造、供应链和数字化能力。未来，一个新的问题正在出现：中国企业是否也会带着自己的 AI 能力一起「走出去」？
04为什么从金融开始？
因为这里最能验证AI的真实价值
企业为什么敢把真实业务交给AI？
图07：专题分论坛现场，中俄政府、金融、科技及商业领域嘉宾围绕AI Agent与未来贸易展开交流
过去半年多，东华灵曜选择了一个并不容易的切入口：金融，特别是金融监管领域。金融天然具有高风险、强监管、高知识密度、高责任要求等特点。普通 AI 问答出现错误，也许可以重新生成。但当 AI 开始参与征信、反洗钱、监管规则解析、尽职调查和风险判断时，一个错误的结论可能直接带来真实的业务与合规风险。
因此，金融 AI 不能只回答：「答案是什么？」。它还必须回答：依据是什么？数据来自哪里？为什么做出这个判断？AI 被授权做什么？整个过程能否解释、审计和追溯？
过去半年多，东华灵曜围绕征信、反洗钱、监管规则解析、尽职调查等高价值场景持续推进金融智能体建设，推动 AI 从知识问答和辅助工具逐步进入真实业务流程。实践越深入，一个判断也越来越清晰：
企业 AI 真正的挑战，已经不只是让 AI 更聪明，而是让企业真正敢于信任 AI。
05 从金融实践中，
总结企业智能体的「五个确定性」
图08：中俄政府、金融、科技及商业领域嘉宾围绕 AI Agent 与未来贸易展开交流
基于金融行业的实践，东华灵曜将企业级 AI Agent 真正进入生产系统需要解决的问题，总结为「五个确定性」：
01 数据确定性
保证 AI 使用的数据真实、及时、完整，且来源清晰。
02 知识确定性
让 AI 真正理解企业的制度、规则、案例以及业务关系。
03 流程确定性
让 AI 从「回答问题」走向「完成任务」，真正进入企业业务流程。
04 控制确定性
建立权限、边界、解释、审计以及 Human-in-the-loop 机制。
05 进化确定性
把人的修正、新规则和新案例持续沉淀为新的企业知识。
讨论虽然从不同视角展开，但一个共同趋势正在变得越来越清晰：AI 正在从一种信息工具，逐步成为新的商业参与者。对于越来越多走向俄罗斯乃至全球市场的中国企业而言，这种变化尤其值得关注。
过去企业「走出去」，首先解决的是产品、渠道和连接问题。但在跨境贸易中，真正复杂的往往发生在「连接之后」：如何理解当地市场与规则？如何寻找可信的合作伙伴？如何跨越语言、时区和文化差异？如何协调支付、物流、供应链及各种专业服务？AI Agent 带来的下一轮价值，可能恰恰从这里开始。
其核心并不是要求 AI 永远不犯错误，而是：用一个确定性的企业系统，去管理 AI 的不确定性。
通过可信数据、企业知识、业务流程、权限与审计，以及持续反馈机制，让 AI 逐渐形成：
Data → Knowledge → Agent → Action → Feedback → New Knowledge
—个不断循环、持续进化的企业智能闭环。模型决定 AI 今天有多聪明；企业的数据、知识、流程和反馈闭环，则决定 AI 明天有多懂这家企业。
06 从金融走向贸易：
Agent 可能降低下一种交易成本
那么，金融行业建立可信 Agent 的经验，为什么可以迁移到商业和贸易？
过去二十年，数字平台最大的价值之一，就是不断降低信息成本和连接成本。平台让企业更容易找到客户、供应商和合作伙伴。但在跨境贸易中，真正困难的事情往往发生在连接之后。
不同语言、不同法规、不同数据标准、不同信用体系，以及支付、物流和供应链体系的差异，让企业仍然需要投入大量资源去理解信息、判断风险、理解规则、协调资源并推进执行。
而这些，恰恰开始成为 AI Agent 可以参与解决的问题。
平台时代降低的是信息成本和连接成本；
Agent 时代可能进一步降低认知成本和协同成本。
换句话说：平台改变了交易的入口，Agent 可能进一步改变交易的过程。
俄罗斯媒体《论据与事实》（AIF）在对本场论坛的专题报道中，也关注了 AI Agent 对未来商业和跨境贸易可能带来的变化，并引用了庄爱民关于 Agent 帮助不同地区企业寻找合作伙伴、协调资源和参与企业运营的相关观点。这一讨论也说明，AI Agent 已经不再只是技术行业内部的话题，而正在进入跨境贸易与商业基础设施的讨论。
07 未来不是 Platform 被 Agent 取代
图09：专题分论坛现场，中俄政府、金融、科技及商业领域嘉宾围绕 AI Agent与未来贸易展开交流
当 Agent 开始帮助企业寻找供应商、理解需求、分析风险、比较方案甚至参与交易，一个自然的问题随之出现：Agent 会不会最终取代 Platform？庄爱民的判断是：不会。
未来可能并不是简单的 Platform → Agent，而更可能形成一种新的商业架构：
Platform + Agent + Trust
其中：Platform 仍然存在，但会越来越像商业基础设施，为 Agent 提供交易、支付、物流、信用以及各种专业服务；Agent 负责理解需求、分析判断、协调资源和执行任务；而真正决定 Agent 能否代表企业进入商业世界的，是第三个要素：Trust——信任。
因为当 Agent 开始代表一家企业行动，就必须回答：这个 Agent 是谁？它代表谁？它被授权做什么？它使用的数据是否可信？它做出的判断能否解释？整个过程能否审计和追溯？
而这些问题，恰恰也是金融行业长期以来一直在解决的问题：
“身份、信用、授权、合规、审计”
因此，金融在未来 Agent Economy 中的价值，可能远不止支付和融资。今天金融 AI 正在探索解决的「可信问题」，很可能也是未来 Agent 真正进入跨境贸易必须解决的基础问题。
08 AI 时代，中国企业将带着什么走向全球？
这场发生在符拉迪沃斯托克的中俄对话，讨论的是 AI Agent，背后却指向一个更加长期的命题：AI 时代，中国企业的全球化方式是否也正在发生变化？过去，中国企业走向全球，依靠的是产品、成本、制造、供应链以及不断增强的数字化能力。未来，当 AI 真正成为企业能力的一部分，企业带出去的可能还包括：自己的数据体系、知识体系、业务流程、智能体，以及持续学习和进化的能力。
这意味着 AI 对于中国企业全球化的价值，也许不只是「帮助企业做得更快」，而可能进一步变成：帮助企业更快理解一个新的市场，更快建立新的连接，更低成本地完成跨组织协作。
图010：第十一届东方经济论坛现场
“从一个场景开始，让信任先发生”
真正的 Agent Economy 不会一夜之间出现。相比一开始就构建一个宏大的 Agent 世界，更现实的路径仍然可能是：从一个真实场景开始，从一次可信协作开始，从一个能够验证价值的 Agent 开始。
过去二十年，数字平台改变了中国和俄罗斯企业连接彼此的方式。未来，AI Agent 可能进一步改变企业理解彼此、信任彼此和协同工作的方式。
而下一代商业，也不会仅仅建立在 Agent 之上。
它最终将建立在人、智能体、平台与机构之间的可信协作之上。
“这或许才是从 Platform 时代走向 Agent 时代，真正值得期待的未来。”
