国泰君安报告指出，AI时代B端企业应用的终极形态是企业级AI Agent。传统互联网B端应用由众多满足不同功能的细分应用组成，功能界限明确、协同效率不足，不利于信息管理和资源共享。后续B端应用将深度融合于普适性的AI大模型座驾之上，结合企业具体需求更加个性化，发展为智能的企业级AI Agent。以垂直领域行业Know-how可以搭建定制化的AI工作流赋予Agent行动力，企业的私有数据则可用于搭建私有知识库赋予Agent记忆力。当前，行动力和记忆力是实现企业级Agent的两大基础。

互联网时代以SaaS为代表的B端企业协同办公平台由众多满足不同功能的细分应用组成，几乎可以满足所有行业的基本需求。但在具体场景中各细分应用依据不同部门或业务分别组建为相对独立的工作流，并未真正打通不同应用之间的内在联系。CRM（客户关系管理）通过深入客户分析满足客户需求、HRM（人力资源管理）协调管理企业内人力资源、工作群聊和在线文档只针对特定需求。不同应用之间的界限明确，不利于企业内的信息管理、资源共享及效率提升。传统B端应用将深度融合于普适性的AI大模型座驾之上，届时信息可以在企业内部实现更高效利用，真正实现跨部门的有效协作。

基于行业Know-how的定制化AI工作流是针对特定行业需求、数据特征和业务流程设计的AI解决方案，为AI大模型赋予行动力。它将AI技术与传统行业工作流深度结合，通过行业数据优化、业务规则嵌入和持续迭代实现B端企业个性化应用。企业可以通过Coze、Dify等低代码平台搭建定制化AI工作流，根据行业需求选择预构建模块，通过拖拽式界面组合成完整工作流，利用平台工具上传行业或企业自身数据对预训练模型进行微调，最后通过API将AI工作流无缝集成到现有业务系统。百姓车联团队利用Dify搭建AI工作流解决车辆VIN码识别问题，将车型匹配准确率从纯规则匹配的20%-30%提升至97.8%。BestBlogs.dev利用Dify平台将全部流程梳理为爬取、初评、分析和翻译四大子流程，文章分析质量和翻译结果明显改善。

作为大模型记忆力的私有知识库，企业不仅能将分散的数据资源系统化、结构化，转化为可复用的知识资产，还能通过定制化数据训练突破通用模型的局限性，提升特定场景表现。向量数据库配合RAG是当前搭建私有知识库的理想选择。向量数据库通过将非结构化数据转化为向量并利用近似最近邻算法实现快速检索，支持基于语义的搜索而非简单的关键词匹配，可与大模型深度集成提供实时高效知识检索支持，分布式架构支持海量数据高效存储和检索。西门子中国大禹团队通过“RAG架构+向量数据库”将企业海量私有数据转变为私有知识库，打造智能聊天机器人“小禹”，上线首周超4000位内部用户使用，解答超12000个问题，回答生成速度更快、搜索命中率更高。吉大一院利用RAG技术构建覆盖诊疗规范、药物数据库和病例库的本地医疗知识库，医生可迅速从多源数据中精准匹配信息制定更科学治疗方案，最新方案将被重新纳入数据库实现自我更新。

目前企业自主搭建定制化AI工作流和私有知识库尚面临挑战。一方面，尽管Coze、Dify等平台提供了便捷工具和API接口，但这些通用技术并不能直接满足垂直领域特定需求，往往需要深度定制应用或在垂直领域Know-how基础上搭建私有应用。企业需要对自身业务有深刻理解才能定制可用AI工作流，涉及跨部门协作和技术人才支持。另一方面，私有知识库性能高度依赖于输入数据质量，企业数据通常分散在不同系统且质量参差不齐，需大量清洗和标注；搭建涉及高维数据处理、近似最近邻算法调优等复杂技术，门槛较高。广大B端企业自主搭建存在困难，为提供一站式私有信息服务的服务商创造了广阔市场空间。