科银宏泰把"理解"和"执行"接到一起：找钢网用ADP做了一个会干活的数字员工

"XS26062619646685 货权确认了么？"

这串看起来像乱码的编号，是找钢网员工每天会在企业微信里反复敲出的内容。

提问的，可能是电商的交易权，也可能是物流环节的调度；被提问的，过去可能是某个业务同事，也可能是一个需要排队等响应的后台系统。

找钢网是国内产业AI领军者，也是最大的钢铁数字化平台，集团累计合作钢厂已超110家，平台注册供应商超过1.5万家，提供智能交易、智慧物流及供应链金融、云、AI数字员工等的服务。这家公司的日常运转，就建立在无数这样的"查一下"、"确认了么"之上。

有时候，员工会一次性抛出几个问题，需要来回切换三四套系统、反复复制粘贴编号、排队等待后台人工协助，半小时耗在简单查询是常态。

如今，借助腾讯云智能体开发平台4.0，他们打造了一个挂在企业微信里的中台“数字员工”。数字员工收到提问之后，就会调度Agent、Workflow、Skill、MCP和各类业务系统，直接把事情办好。

让该灵活的灵活，该严谨的严谨

钢铁产业链上，交易、物流、金融的每个环节都离不开信息确认。找钢网员工每天面对的问题，天然复杂而分散：这个订单现在什么状态？这笔发票开了多少？这个仓库费用怎么算？这个客户的货权确认了么？帮我整理一下这个Excel价格表。。

这些问题看起来都像普通问答，但真正落到业务里，背后往往是一串完整动作：先要理解员工到底想问什么，再抽取关键参数；随后校验权限，调用 ERP、TMS、财务等业务系统取数；最后还要把接口返回的信息，组织成一句员工能看懂的回复。

这也是企业数字员工最难的地方。难点首先在于，员工的问法是开放的。同一个意思，有的人输订单号，有的人输公司名；有的人问一句，有的人连追三句；还有的人干脆把两件事塞进一句话。如果全部依赖传统工作流，就很难提前穷尽所有问法。

但另一方面，业务执行又必须是严谨的。订单状态、物流轨迹、赊销额度、欠款金额、货权确认结果，都不能靠模型猜。一旦涉及业务系统取数，就必须按照确定链路执行：参数校验、权限判断、接口调用、异常处理、结果渲染，每一步都要稳定可控。

于是，企业数字员工天然会遇到一对矛盾：入口需要像人一样灵活，过程必须像系统一样严谨。

找钢网的解法是基于ADP 4.0的Claw模式，把Agent和Workflow放进同一个应用中，让它们分工协同。简单来说，开放意图交给Agent，严谨流程交给Workflow。、

比如员工在企业微信里问：“XS26062619646685 货权确认了么；某某实业本月发票多少？”在这套机制下，Agent会先理解这句话，识别出不同的意图，并分别抽取出订单号和公司名；随后，再把两个任务分派给对应的Workflow去执行。真正调用交易系统、ERP、TMS、财务系统的过程，不由大模型自由发挥，而由 Workflow 严格把控。

让该灵活的地方灵活，让该严谨的地方严谨，好处也是显而易见的：确定步骤交给 Workflow，不再走LLM推理，可以降低 Token 消耗；Workflow全链路可追踪，满足合规审计。

一个入口，接住分散的业务场景

除了“理解”和“执行”的分工，企业数字员工要真正被用起来，还有一个很现实的问题：入口必须简单。

过去，企业常见的做法是每个场景单独建一个机器人。问制度的一个，查订单的一个，处理文档的一个，查仓库信息的又是另一个。短期看像是快速上线，长期看却容易形成新的“入口迷宫”。员工记不住该找谁，也不愿意在多个机器人之间切换。结果是机器人越建越多，真正高频使用的反而不多，最后很多问题还是回到“问人”。

找钢网没有继续在补丁上叠补丁。他们利用ADP的平台能力，把“数字员工”接入企业微信智能机器人。全公司员工都可以在企业微信里直接提问，不用判断背后该走哪个系统、哪个流程、哪个工具。

在这个统一入口背后，调用了四种能力各司其职：问制度流程，可以走知识库；查订单、货权、欠款，可以走 Workflow；问仓库费用、货场信息，可以走自定义 Skill；处理图片和办公文档，可以调用通用办公 Skill。

通过统一入口，找钢网把过去散落在各处的业务能力，重新收拢到一个统一的调度层。不仅省去了员工的麻烦，也让企业可以把那些反复出现、流程清晰的业务动作，沉淀成 Skill 和 Workflow，实现能力复用。

对于系统建设来说，维护成本也大幅降低。过去每个场景单独建机器人，入口越来越多，能力各自为政，后续维护成本会随着机器人数量持续上升。现在，场景可以继续扩展，但入口不必继续增加；能力可以不断沉淀，但调度层保持统一。

找钢网副总裁张晓坤表示，AI 进入产业的下半场，比拼的不再是谁能做出一个更会聊天的机器人，而是谁能把"理解"和"执行"真正接到一起。钢铁行业里大量"只可意会"的业务流程，通过ADP的底层技术，叠加找钢网十多年在钢贸行业“上下文”的积累，正在被重新识别、理解、沉淀成机器可执行的标准动作。这些动作越积越多，数字员工就越懂行业、越懂业务，也越能稳定承担工作。

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