大模型还在以月为单位狂飙，但走进真实的企业，你会看到另一幅景象：几乎所有公司都在用 AI，可真正用出价值的，凤毛麟角。

麦肯锡的研究显示，今天几乎所有企业都在至少一个业务环节里使用 AI，但接近三分之二仍停留在试点或实验阶段；埃森哲对中国企业的调研则发现，在已经规模化应用生成式 AI 的企业里，真正“实现了显著价值”的只有不到一成。

工具越来越强，价值却迟迟兑现不了。问题到底出在哪？

今天，深演智能正式发布企业级多智能体平台 DeepAgent 4.0 Pro。这是公司登陆港交所后的首场重磅产品发布，也是深演面向“企业 AI 如何真正用出价值”这道行业难题，给出的一套系统性答案。

DeepAgent 4.0 Pro 不是又一个 AI 工具，而是一套重构企业 AI 运行方式的平台：以 Agentic Software（智能体软件）+ Agentic Service（智能体服务）双引擎，让 AI 从孤立的“效率工具”蜕变为驱动业务的“增长引擎”。在深演看来，企业 AI 的价值之所以难兑现，根子不在模型，而在用 AI 的方式。

一、 价值没兑现，通常卡在三个地方

为什么企业的 AI 应用大多失败？深演智能创始人兼 CEO 黄晓南把它归结为三个核心卡点：

·单点散落——只完成 Task，没完成 Job：智能体只做孤立的单点任务，没有嵌入企业工作体系，撑不起真实、完整的业务流程。

·价值错位——只盯降本，算不过账：企业总想用 AI 省人，却忘了 AI 是一笔需要培养、会持续增值的投资。用短期 ROI 去衡量，自然下不了投入决心。

·底座缺乏——没有底座，AI 只是跑不出价值的 workflow：缺了统一的数据、知识与内容，上层 Agent 再多，也无法产出稳定、符合企业需求的结果。

二、 破局之道：Agentic Software + Agentic Service

针对这三个卡点，深演给出的破局之道是“两条腿走路”——Agentic Software与 Agentic Service。

企业里的 AI 价值，本质上分布在两类场景：一类是企业自己动手做的事（自己作业），一类是企业花钱买来的服务（外购服务）。要把 AI 的价值最大化，这两类都得跑在 AI 上：

·Agentic Software（自己作业，You run it）：企业自己定策略、做新品创新、做用户之声（VOC）洞察。这些流程被软件固化，再嵌入 Agent 能力，流程就被 AI 重新武装了。

·Agentic Service（外购服务，We run it, deliver outcomes）：企业外购的社交媒体营销、广告投放等服务，其每一个步骤都由 AI 来完成。它不是把软件卖给客户，而是以 agentic software 驱动，直接向客户交付最终结果。

当一个企业的“自己作业”大量依赖 AI、“外购服务”也由 AI 来完成，才算真正把 AI 的价值用到了最大。

深演智能创始人兼 CEO 黄晓南表示：“很多企业把 AI 当成降本的工具，这从一开始就错位了。AI 更像一笔投资、一个需要培养的新成员；关键不在于用了多少模型，而在于有没有围绕 AI 重构流程，把数据、知识和内容沉淀成可复用的底座——这才是企业 AI 真正的竞争力。”

三、 Agentic Software：交付 Job，而不是堆功能

传统的企业软件本质是功能的堆砌，需要人去学习和操作。而 Agentic Software 交付的是 Job to be Done：用户只需给它一个业务目标，它能调动背后多个 Agent 自行规划、调用工具并把整件事做完。更关键的是，它把 AI 嵌进流程本身，让 AI 真正融入企业工作流。

这种能力目前已落地在口碑营销（KOX）、销售培训与销售助手、用户之声（VOC）、用户运营、新品创新五个高频业务场景，实现 AI for Growth。

而真正决定 Agentic Software 能否跑出价值的，是其底座。深演此次重点发布了两个全新的智能中台：

1. 知识中台：让 AI 真正“会工作”的底座

很多企业的 Agent 不靠谱，是因为产品资料散落在各种文档、ERP、CRM 或邮件中，版本混乱，导致模型找不到依据时会“自动补全”错误答案，引发业务风险。

知识中台将企业散落的知识统一汇聚，进行结构化与知识图谱建模，并做质量治理与巡检（识别冲突、缺失、过期等问题），再以 API、索引、RAG 服务的方式统一供给上层所有 Agent 调用，未命中的问题还会回流反哺知识库。这让“组织知识”第一次成为可反复调用、持续进化的资产。

2. 内容中台：让内容成为 AI 可调用的资产底座

今天企业的内容能力普遍卡在检索困难、数据割裂、标签粗放、分发各自为政这四道坎上，导致内容无法成为 AI 能直接调用的资产。

内容中台把多源异构的内容统一汇聚管理，进行精细化打标，并按品牌规范做质量治理，让素材变成合规、标签可用的资产。在此之上，内容的规划、生成、审核、全渠道分发与效果回收，才能交给 Agent 自动完成，让内容成为可持续沉淀与优化的底座。

四、 当 Agentic Software 遇上硬件：智能导购机器人

Agentic Software 的下一步，是走出屏幕。

以门店导购为例，传统的 AI 助手即便能通过工牌采集语音并推送话术到销售的Pad 上，这条链路依然依赖销售“说不说”这个变量。

本次发布会，深演智能正式推出智能导购机器人。它将 DeepAgent 的 Agentic Software 能力装进能听、能看、能表达、能行动的实体中。在门店场景里，它能听懂顾客问题，调用知识中台的产品与话术知识，直接与顾客对话并完成导购动作。数据采集、AI处理与人机交互第一次在实体中一气呵成，给出了“让 AI 无处不在”的深演答案。

五、 Agentic Service：得用户者，得天下

破局的另一半，是聚焦品牌传播与用户获取的AI全域广告——Agentic Service。

这对应着一种范式转变：过去品牌投放是按排期表推进的“脉冲式”沟通；而深演主张由 Agentic Service 支撑的“以用户为中心”的个性化、持续沟通（Always On）新范式，将每一次互动连回生意。

Agentic Service 由深演以 agentic software 驱动，直接向客户交付结果。从人群智能圈选、高共情创意生成，到实时盯盘归因，再到 AI 搜索时代的生成式引擎优化（GAO/GEO），全链路均由 AI 完成。这是一种“AI 专家 + AI”的服务方式：专家定方向，AI 做执行，结果直接交付。

深演智能联合创始人兼 COO 谢鹏表示：“Agentic Service 和把软件卖给客户不一样——我们交付的不是一套工具，而是用 AI 驱动的服务，直接为客户交付结果。我们承诺的核心 KPI，就是用户资产的持续增长。”

在落地实践中，这套打法已跑出可量化的成效：

·某客户全年 Always-On 投放：新增人群获客成本下降超 50%，整体 ROI 提升超 50%；

·某文旅项目：凭借数百组“主题 × 人群 × 素材”的智能组合，点击率、会员注册成本等指标均显著优于目标；

·AI 搜索场景（GEO）：某品牌核心场景下的 AI 推荐 TOP3 推荐度 KPI 达成率达到 123%—127%。 (注：以上均为匿名客户项目成效，非公司经营指引。)

结语：从效率工具，到增长引擎

企业 AI 的价值为什么难兑现？

深演的回答是：不要把 AI 加进旧流程，而要围绕 AI 重构流程；不要只盯着降本，而要把 AI 当成增长的投资；不要只搭孤立的工作流，而要把底座建为企业可复用的核心能力。Agentic Software 让自有作业跑在 AI 上，Agentic Service 让外购服务跑在 AI 上，两条腿走路，AI 才能真正成为驱动业务的增长引擎。

而在软件、服务与硬件之上，深演看到的是一个更高维度的未来：一个操作系统级的企业级 AI OS。当底座与技能足够丰富，人将不再“点选”软件，而是通过对话直接向 AI OS 下达目标并由其完成。

DeepAgent 4.0 Pro，正是这条路上的一次完整亮相。