数字员工来了，谁来管？

“当AI从“工具”变成“同事”，企业管理迎来新的必修课。

“刚才刘总提到了数据员工、智能体，包括原生。这些概念在我的片子里也会提及，说明大家是志同道合的朋友，发现的问题和关注的内容都是一致的。”

李雪妮一开口，就呼应了前一位演讲嘉宾（美的集团首席信息安全软件工程院院长）的发言——这位中国信通院人工智能研究所大数据与智能化部副主任，站在2026第六届数智化转型升级发展论坛的讲台上，开场白简洁平实，却意味深长。

志同道合——因为大家面对的是同一个正在发生的现实：数字员工已经在许多企业里真实地“上班”了。它们不是科幻片里的概念，也不是实验室里的Demo。它们正在你的ERP里跑流程、在客服后台回消息、在供应链系统里做决策、在研发环境中写代码。

李雪妮的演讲主题是“管好企业数字员工：智能体标准化管理落地指南”。她要回答一个几乎所有企业都在面临、却很少有人系统思考过的问题：当AI从“工具”变成“同事”，谁来管？怎么管？

从“局部试水”到“全场渗透”

我们先看一个基本事实：智能体发展到哪一步了？

李雪妮给出了一组基于公开材料和1:1企业调研得出的判断：“整体的应用，是从‘局部试水’到‘全场渗透’的发展路径。”

听起来波澜不惊，但这句话信息量不小。

“局部试水”阶段，问题很简单：某个部门试用了一个智能体，效果好就继续用，不好就换。管理复杂度低，影响范围可控。但“全场景渗透”完全是另一回事——这意味着智能体需要进入研发、生产、供应链、销售、客服、人事、财务等每一个环节，和现有系统深度耦合，和业务流程紧密嵌合。

“无论是从技术成熟度上，还是从市场规模上，都有大幅度的提升。”李雪妮说。

政策层面也在同步推进。2025年8月，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》出台，成为智能体工作的总体纲领。各部委围绕智能体工作持续出台政策要求。“从2025年8月开始，各行各业都在围绕智能体相关工作出政策。”

产业端反应更快。数字员工已经成为许多企业业务运行中的“关键一环”。“刚才提到的数字员工，其实已经在很多企业落地，真正成为了业务发展和运行过程中的一个关键环节。”

一个“发展”中的市场，一个政策密集驱动的赛道，再加上已经在业务中“挑大梁”的数字员工——这三个事实叠加在一起，指向同一个结论：智能体正在从“黑科技”变成“水电煤”。

但问题也随之而来。电来了，水来了，你家的线路和管道，扛得住吗？

数字员工野蛮生长

谁在管它们？

李雪妮把企业在智能体管理中面临的痛点，梳理得非常清楚。她用了三个层次来讲这个问题。

第一层：行业管理层面的困境——定义泛化、统计困难。

“智能体的定义泛化。”李雪妮说。

这句话翻译一下就是：智能体这个概念正在被泛化。企业内部有各种各样的智能体，怎么统计？口径是什么？数量无序扩张之后，监管穿透式管理就受限了。

她说的是一个很实际的难题——你连自己家里聘用了几个数字员工都数不清，怎么管？

第二层：企业管理层面的挑战——新问题不断涌现。

这些问题，在过去的管理经验里从来没有遇到过。

李雪妮列举了几个：“多主体协作怎么跟数据形成飞轮效应？智能体资产的碎片化怎么进行合理管理？如何避免重复投入带来的隐性成本提高？风险防控能力怎么建立？”

这些都是企业在智能化浪潮中遭遇的新课题。

比如“多主体协作”——以前你是管人的，现在你得同时管人和AI。多个智能体之间如果缺乏协同机制，它们可能“自说自话”，甚至互相干扰。再比如“资产碎片化”——不同部门各自引入不同厂商的智能体，重复建设、互不兼容，隐性成本谁来管？

还有风险防控。一个具备自主规划能力的智能体，它的行为边界在哪里？决策质量如何保证？

这些问题的共同特点是：它们不是“将来时”，是“现在时”。

第三层：行业标准层面的空白——缺少全链路治理体系。

李雪妮用了一个很准确的判断：“当前不管是国内还是国外的智能体相关标准，更多聚焦在专项点上——互联网接口、专项安全、通用大模型、软件工程。但整个企业全域治理的综合成熟度评估体系，是缺少的。”

她进一步指出，这种缺失带来的后果是：“缺少完整的、系统化的智能体管理体系。”

也就是说，你有针对某个环节的标准，但没有覆盖全生命周期的管理框架。你有针对某种能力的评估，但没有针对“企业整体管得好不好”的评价体系。

三个痛点串起来看，逻辑很清晰：因为口径不一，所以管不住；因为没有标准，所以不知道该怎么管。这形成了一个恶性循环。

解决方案：

一部“企业智能体管理法则”

基于这些痛点，中国信通院牵头制定了一份标准——《人工智能 关键基础技术 企业智能体管理能力评估模型》。

李雪妮介绍，这个标准在2025年6月正式获批立项。

她特意强调了这个标准要解决的“大问题”——“标准主要解决整个企业在管理和应用智能体时面临的共同困境。”

那这个标准怎么解决问题？核心逻辑可以概括为一句话：以盘点为基础，构建整个生命周期的管理能力体系。

具体来说，就是四个动作：定身份、盘家底、分等级、管全生命周期。

定身份，就是统一判定标准，为每个智能体建立清晰的身份标识——它是什么类型的智能体？具备什么能力？权限边界在哪里？

盘家底，就是全面盘点企业智能体的身份建档，形成完整的台账清单。李雪妮特别强调，这不仅仅是纸上盘点，还要“保证台账数据和实际运行状态是一致的”。

分等级，就是根据不同业务场景中智能体的属性差异，设置差异化的管控标准。不是所有智能体都用同一套标准来管，“不同业务场景或任务场景，智能体具备的属性和能力要求是不同的，所以要设置差异化的保护机制”。

管全生命周期，就是从准入到退出的全过程闭环管理。“这里面不仅是身份上的闭环管理，还包括能够从上线到下线——就是对于台账清单和实际运行过程的管理。”

李雪妮还解释了标准的两大能力域框架：

统筹管理——解决“做正确的事”。涵盖战略管理、组织建设、生态管理和安全管理，是面向企业管理层的顶层决策框架。这一能力域的核心是让企业在引入和使用智能体时，方向对、组织对、安全对。

全流程管理——解决“正确地做事”。覆盖智能体从需求提出、编排开发、交付部署到最终退役的全生命周期，是一套技术和管理相结合的操作规范。

打个比方：如果说智能体是企业的“数字员工”，那这份标准就是一套“数字员工管理手册”——从入职到离职，从考核到安全，都有章可循。

五个阶段：

智能体管理的“打怪升级”路线图

标准有了，但管理能力的建设不是一蹴而就的。李雪妮把企业智能体管理能力分了五个阶段，像一张路线图，企业可以对照自评。

第一阶段：单点可控。智能体用在点状业务或管理系统上，个案管理，初步试水。这是大多数企业正在经历的阶段——某个部门用了一个智能体，效果不错，但还没有规模化。

第二阶段：基本规范。开始建立流程和制度，形成闭环管理，“把智能体作为一个闭环管理的目标”。有了基本规范，智能体的使用不再是无序的。

第三阶段：全域管理。跨部门、跨协作的多种智能体协同运转，管理覆盖全组织。“如何实现整个多种主体之间的协同，是一个重要的工作。”

第四阶段：价值量化。智能体和业务深度融合，投入产出可衡量。“AI赋能业务到底创造了多少价值？价值量化在哪里？”这个阶段，智能体从“成本中心”变成了“价值中心”。

第五阶段：自进化。这是终极目标。AI实现自我进化，组织内部形成人机协同共创的生态。“在组织内部如何把这个好的生态打通，让AI有更好的发展空间，形成人机协同共创的状态。”

“如果智能原生是企业智能化的‘共产主义’，”李雪妮半开玩笑地说，“那我们现在都还在通往这个目标的路上。”

这五个阶段之间的递进关系很清晰：从单点到全局，从规范到量化，从管理到进化。任何一个正在部署智能体的企业，都可以在这个框架里找到自己的位置，明确下一步的方向。

落地四步走：从“管住”到“管好”

有了标准、有了路线图，企业具体从哪里入手？李雪妮给了四条落地建议。

第一步：先分类，再管理。

“对智能体要先分类再管理。这个工作主要是去精准识别智能体核心能力，避免用一套标准的管理体系去管理所有智能体。”

不同业务场景中的智能体，具备的能力不同。李雪妮介绍，信通院已经做了一些前期基础工作，“根据智能体自主规划能力和任务复杂度，把智能体做了象限分类”。不同象限的智能体，应该具备的能力和管理要求是不一样的。

第二步：通协议，促协同。

“多智能体之间的通信与协作要打下基础，打破智能体孤岛。”

李雪妮指出，现在智能体建设中普遍存在的问题是：“自说自话、多智能体协同是黑盒、协议缺失导致系统约束性不足。”

她的话很直白：如果智能体之间不能有效沟通，它们就不是协同作战，而是各自为政。建立标准化的通信协议，是实现全域管理的前提。

第三步：建框架，控全局。

“建立完整的全域框架，把全局管控起来。”

为什么要建框架？因为智能体正在“野蛮生长”。李雪妮列举了几个需要管控的现象：“智能体数量激增、Agent的滥用、Agent之间互相打架、在不同生产环境下的效率差异。”

数量多了不管，就会乱。这不是管理过度，而是管理缺席。

第四步：显价值，促进化。

“分层级的上下文管理，是智能体区别于普通AI的核心，也是提升能力、控制成本和风险的关键。”

李雪妮说，这是整个智能体管理最后一个环节需要做好的“补足”——把智能体的价值展示出来，把自进化的能力提炼出来，让管理从“管住”走向“管好”。

一个更深层的判断：智能原生

在演讲的尾声，李雪妮提出了一个值得深思的观点：“智能体是企业未来形态的基石。智能原生是作为企业技术核心的方向，也是我们非常看好的一个目标。”

她把这个目标比作“企业智能化的终极形态”，并且坦诚地说：“现在我们都在通往这个目标的道路上。”

她透露，信通院正在联合产业界推进几个方向的工作：“共研相关的标准架构，共建典型的案例库，共育产业生态。”

在通往“智能原生”的路上，智能体标准化管理不是一个可选项，而是必经之路。

为什么？因为当智能体真正成为企业的“数字员工”时，没有管理体系的组织将无法承受这种复杂性。当技术跑在了管理前面，代价是什么？系统停摆、数据泄露、资源浪费——这些都不是危言耸听。

任何一个经历过“系统堆叠、数据孤岛”的企业管理者都知道：当技术跑在了管理前面，代价是什么。

尾声：一个时代的选择

数字员工来了。它们正在成为你的同事、你的下属、你的合作伙伴。

但谁来管它们？谁来给它们定规则、划边界、做考核？

这个问题，不是信通院一家能回答的，也不是一份标准能解决的。它需要每一个正在使用智能体的企业，共同探索、共同实践。

李雪妮的演讲提供了一个清晰的框架：从身份管理到全生命周期管控，从单点可控到全域管理，最终走向智能原生。

但框架只是起点。真正的答案，藏在每一个企业的落地实践中。

李雪妮在演讲的最后说了一句话，既是对在场嘉宾的邀请，也是对未来方向的一个明确判断：“携手迈向智能原生，共同探索中国特色的企业智能化之路。”

2026年，谁能率先建立智能体标准化管理能力，谁就拿到了通往智能原生组织的“早鸟票”。

文：海岛数据猿
责编：凝视深空数据猿