最近，全国多个机场里，出现了 11 座“智能体超级工厂”。
这些“工厂”不生产实物，而是一批已经走进真实业务的“数字员工”：它们有的帮银行经营客户，有的参与新能源（850101）电力交易，有的管理餐厅会员，还有的负责巡检、理赔和政务服务。
这些数字员工来自不同行业，做的事也完全不同。但把它们放在一起看，你会发现：企业关心的问题，已经变了——
做出一个智能体之后，怎么才能更快地做出第一百个、第一千个？
当智能体开始进入不同岗位，企业需要的不再只是一个能跑起来的应用，而是一套可以反复使用、快速复制的方法。
这 11 座“超级工厂”，解决的就是这个问题。
杭州银行（600926）用智能体陪伴 1000万+ 客户的财富生活，开创城商行（884251） AI 原生客户经营新范式，让金融服务从“千人一面”走向“千人千面”。
中信百信银行请来 “AI 增长官”，按效果付费，把获客成本压低 16.4%、业务规模拉高 43.2%。
昆山农商行（884252）靠“300 万户深洞察”，推动银行从“人找服务”转向“服务找人”。
中泰证券（600918）量产 100 部“理财经”，破解投顾服务供给瓶颈，让专业理财能力从“稀缺品”变为“标配品”。
阳光保险（HK6963）把理赔做成了“ 1000 万次秒级赔付响应”，并与蚂蚁数科共建 AI 保险应用联合实验室，覆盖客户服务、营销、运营、风控四大价值链。
协鑫的“AI 巡检官”7×24 在线值守，关键异常反馈压到 1 分钟以内，端到端巡检消缺效率提升 50%—70%。
林洋的“AI 电力交易员”全天候自主交易，帮新能源（850101）电站把交易收益提升 5% 以上、分析与策略生成速度快了 20 倍以上。
绿茶餐厅用智能体服务 2000 万+会员，把餐饮决策从依赖经验转向数据驱动。
数字西安量产 2000 种“不跑腿”，平台已上架数据产品 2000+、流通超 53 万次。
吉林祥云让数据“可信流转” 1 亿次，电子证照共享免提交覆盖3215个事项，信用数据助力“信易贷”授信 1284.26 亿元，跨省政务服务效率提升 60% 以上。
山西数交聚合 2000+ 项数智资源，构建数据要素（886041）流通枢纽，为区域数字经济（885976）注入“数据活水”。
这 11 座“超级工厂”，由蚂蚁数科和 11 家企业一起打造。它们要解决的，正是智能体怎么复用、怎么复制、怎么规模化交付这道题。
企业其实不缺 AI Demo。真正难的，是怎样让 Demo 真正走进生产环境：读懂企业的数据和规则，接上已有的系统，还得在权限、安全、审计、合规的约束下稳稳当当地跑起来。每家企业业务流程都不一样，AI 项目很容易陷入定制化——成本高、周期（883436）长，攒下的经验也难复用。
蚂蚁数科的“商业智能体超级工厂”，想用一套工程化的方法，破解这个难题，让企业能像搭乐高一样，搭出自己的智能体流水线。
作为这套“超级工厂”的核心平台，Agentar 首批就准备好了近 200 个岗位级数字专家模板，还有数百个开箱即用的 Skills 级智能体工具。企业只要对着具体的岗位和经营需求，就能快速启用这些懂专业、熟业务、会调工具的数字专家，不必从零开始。目前，已经覆盖金融、能源（850101）、政务、消费（883434）等多个领域。
接下来，蚂蚁数科会和大家一起，继续深入千行百业，建起一座座超级工厂。
