以Blue Yonder和Kinaxis為代表的APS（高級計劃排程）系統(tǒng)，是工業(yè)時代"科學(xué)管理"的數(shù)字化巔峰。基于的思想是：復(fù)雜的商業(yè)問題可以被分解為數(shù)學(xué)模型，通過優(yōu)化算法找到全局最優(yōu)解。這種"優(yōu)化哲學(xué)"在過去二十年里創(chuàng)造了巨大價值，特別是在那些邊界清晰、變量可控的場景中。

而供應(yīng)鏈中斷已成為企業(yè)運(yùn)營中必須面對的常態(tài)，像某供應(yīng)商突然宣布因設(shè)備故障減產(chǎn)30%，某港口罷工導(dǎo)致原材料晚到15天，到疫情，蘇伊士運(yùn)河事件，這些突發(fā)性、系統(tǒng)性的供應(yīng)中斷頻繁發(fā)生，傳統(tǒng)APS已經(jīng)無法快速應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。于是APS的廠商紛紛建設(shè)了控制塔系統(tǒng)來通過“檢測、分析、行動和學(xué)習(xí)”的閉環(huán)流程，幫助企業(yè)更好的應(yīng)對供應(yīng)鏈中斷。

供應(yīng)鏈控制塔：人機(jī)協(xié)同決策支持巔峰

供應(yīng)鏈控制塔最強(qiáng)大的地方在于它能把分散在各處的信息整合起來，建立統(tǒng)一的供應(yīng)鏈全景視圖，就像機(jī)場的雷達(dá)系統(tǒng)一樣能夠快速發(fā)現(xiàn)或者檢測到問題。你不需要在十幾個不同的系統(tǒng)之間來回切換，一眼就能看清問題在哪里。

自定義警報系統(tǒng)：你可以在系統(tǒng)中自定義各種指示燈，比如，你可以設(shè)定：當(dāng)某個重要產(chǎn)品的庫存超過30天時，系統(tǒng)就會提醒你。或者當(dāng)某個供應(yīng)商的交貨延遲超過3天時，立即發(fā)出警報。這些規(guī)則不是系統(tǒng)隨意設(shè)定的，而是基于你的業(yè)務(wù)經(jīng)驗和專業(yè)判斷。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法還會幫你發(fā)現(xiàn)異常模式。它可能會注意到某些產(chǎn)品的需求預(yù)測總是不準(zhǔn)確，然后提醒你關(guān)注這個問題。但最終是否要設(shè)置警報，還是由你來決定。

檢測到了問題，到了分析與決策環(huán)節(jié)。流程手冊(Procedure Playbooks)是控制塔決策框架的靈魂，也是其“人機(jī)協(xié)同”設(shè)計哲學(xué)的最集中體現(xiàn)。一個Playbook并非由AI生成，而是對“人類專家知識的結(jié)構(gòu)化編纂”。當(dāng)面對一個特定的、已知的供應(yīng)鏈問題時（例如，“銷售訂單確認(rèn)延遲”），Playbook會提供一個標(biāo)準(zhǔn)化的、經(jīng)過驗證的解決方案。

一個Playbook通常包含以下內(nèi)容      ：   

• 問題描述： 清晰地定義問題是什么。

• 原因分析： 解釋導(dǎo)致該問題可能的原因。

• 解決步驟： 提供一系列詳細(xì)的、有序的活動和行動建議，指導(dǎo)用戶如何一步步解決問題。

模擬測試功能在實(shí)施解決方案之前，你可以先在系統(tǒng)中進(jìn)行模擬測試。就像飛行員在模擬器中練習(xí)一樣，你可以調(diào)整計劃參數(shù)，看看會產(chǎn)生什么影響，然后再決定是否實(shí)施。

控制塔的“行動”能力，本身并不直接執(zhí)行業(yè)務(wù)操作（如修改采購訂單或調(diào)整生產(chǎn)計劃）。而是在流程手冊的每個行動步驟中嵌入了“上下文導(dǎo)航”鏈接。當(dāng)用戶點(diǎn)擊一個行動建議時，例如“審查相關(guān)采購訂單”，系統(tǒng)會通過一個參數(shù)化的URL，直接將用戶帶到ERP系統(tǒng)中對應(yīng)的“管理采購訂單”應(yīng)用界面，并自動篩選出與當(dāng)前問題相關(guān)的訂單。

最后的知識學(xué)習(xí)的閉環(huán)，是一種“組織學(xué)習(xí)”過程，當(dāng)團(tuán)隊成功地解決了一個新的、之前未被Playbook覆蓋的問題后，他們可以將這個成功的解決方案和流程，更新到現(xiàn)有的Playbook中，或者創(chuàng)建一個全新的Playbook。

供應(yīng)鏈控制塔的設(shè)計哲學(xué)：它是一個旨在增強(qiáng)人類智能，沉淀人類知識，而非取代人類智能的系統(tǒng)。

AI Agent：為自主性而生的新架構(gòu)

AI Agent代表了一種全新的技術(shù)范式，其核心是實(shí)現(xiàn)自主的、目標(biāo)導(dǎo)向的行動。這種范式并非對現(xiàn)有系統(tǒng)的簡單增強(qiáng)，而是一種在架構(gòu)和哲學(xué)上的根本性轉(zhuǎn)變。

全面多模態(tài)的環(huán)境感知

多元化信息源除了內(nèi)部系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，AI Agent還能主動關(guān)注外部世界的變化。它可以讀取新聞報道、分析天氣預(yù)報、監(jiān)控社交媒體，甚至處理來自合作伙伴的郵件。

比如，當(dāng)某個港口發(fā)生罷工時，智能體可能比你更早知道這個消息，并立即開始分析對你的貨物運(yùn)輸可能產(chǎn)生的影響。

靈活的觸發(fā)機(jī)制智能體不僅會被自定義的警報觸發(fā)，還能響應(yīng)各種類型的事件：一封緊急郵件、一條團(tuán)隊成員的IM信息、一個API調(diào)用，甚至是你給出的一個簡單指令"解決這個物流延誤問題"。

創(chuàng)造性的問題解決

這是AI Agent最令人印象深刻的能力，它能為從未見過的問題創(chuàng)造解決方案。Agent的決策過程不是遵循一個預(yù)先寫好的腳本，而是在接收到目標(biāo)后，實(shí)時地“生成”一個行動計劃      。

目標(biāo)導(dǎo)向的工作方式；你只需要告訴Agent想要什么結(jié)果，不需要詳細(xì)說明怎么做。比如："供應(yīng)商A的交貨要延遲3周，請找到替代方案，盡量減少對生產(chǎn)的影響。"

智能任務(wù)分解；接到這個任務(wù)后，Agent會把它分解成一系列具體的步驟：

• 搜索能供應(yīng)相同物料的其他供應(yīng)商

• 查詢這些供應(yīng)商的庫存和價格

• 發(fā)送詢價請求

• 比較報價并選擇最佳供應(yīng)商

• 創(chuàng)建采購訂單

• 安排運(yùn)輸

• 更新生產(chǎn)計劃

整個過程就像一個經(jīng)驗豐富的采購經(jīng)理在工作，但速度要快得多。

動態(tài)調(diào)整能力如果某個步驟出現(xiàn)問題（比如某個API無法訪問），智能體會立即調(diào)整策略，嘗試其他方法。它不會被困在一個失敗的步驟上。

自主執(zhí)行操作

這是AI智能體與最大的區(qū)別：它能直接完成工作，而不僅僅是指導(dǎo)你去做。在AI Agent的架構(gòu)中，“工具”是一個廣義的概念，指代任何Agent可以調(diào)用的外部資源或功能，以與其環(huán)境進(jìn)行交互或執(zhí)行特定任務(wù)。

工具使用能力智能體可以直接調(diào)用各種系統(tǒng)的API、運(yùn)行數(shù)據(jù)分析程序、發(fā)送郵件、創(chuàng)建文檔。它就像一個擁有所有系統(tǒng)訪問權(quán)限的超級用戶。

這種調(diào)用工具的能力賦予了AI Agent高度的自主性      。它能夠在沒有人類對每一步進(jìn)行干預(yù)的情況下，獨(dú)立地完成從感知、計劃到執(zhí)行的完整閉環(huán)，以實(shí)現(xiàn)其最終目標(biāo)。

復(fù)盤和學(xué)習(xí)

為了支持復(fù)雜的、多步驟的任務(wù)，AI Agent具備記憶模塊。這包括用于處理當(dāng)前任務(wù)上下文的“短期工作記憶”，以及用于記錄和學(xué)習(xí)過往交互經(jīng)驗的“長期持久記憶”      。長期記憶通常借助向量數(shù)據(jù)庫等技術(shù)實(shí)現(xiàn)，使得Agent能夠從過去的成功和失敗中學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化其未來的行為模式      。

比較分析：“感知-決策-行動”循環(huán)

在“感知”階段，控制塔和AI Agent的差異體現(xiàn)了兩種截然不同的世界觀。S控制塔的世界觀是“以計劃為中心”的。它的感知是“有目的的”和“受控的”，其目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)“偏差”或“異常”。

相比之下，AI Agent的世界觀是“以現(xiàn)實(shí)為中心”的。它的目標(biāo)是盡可能全面地、實(shí)時地構(gòu)建一個關(guān)于其所處環(huán)境的動態(tài)模型。

供應(yīng)鏈控制塔能夠非常有效地告訴你“你的計劃執(zhí)行出錯了”。而一個AI Agent則可以告訴你“外部世界發(fā)生了重大的變化，你的整個計劃可能已經(jīng)不再有效”。前者是戰(zhàn)術(shù)層面的修正，而后者是戰(zhàn)略層面的預(yù)警。

在“決策”階段，兩者的差異更是顛覆性的?？刂扑臎Q策核心是“流程手冊”     。這是一個靜態(tài)的、預(yù)先定義好的知識庫，是人類專家過往成功經(jīng)驗的結(jié)晶。

AI Agent的決策核心則是其基于大模型的“推理引擎”      。它沒有預(yù)設(shè)的劇本。相反，當(dāng)接收到一個高階目標(biāo)時，它會利用其對語言、邏輯和世專業(yè)知識的理解，動態(tài)地“生成”一個全新的、定制化的行動計劃。AI Agent則有能力為一個它從未見過的問題，創(chuàng)造出一個全新的解決方案。在當(dāng)今這個充滿“未知”的商業(yè)環(huán)境中，這種生成式計劃的能力，是實(shí)現(xiàn)真正自主運(yùn)營的關(guān)鍵。

（筆者備注：這也是目前AI Agent實(shí)現(xiàn)最困難的地方，目前的語言大模型的能力并不能在專業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)這一目標(biāo)。）

在“行動”階段，兩者的區(qū)別直接體現(xiàn)在自主性水平上?？刂扑摹靶袆印笔谴俪墒降?。AI Agent的“行動”則是執(zhí)行式的。它的核心行動機(jī)制是“工具使用”。Agent的推理引擎在規(guī)劃好行動步驟后，會自主地選擇并調(diào)用相應(yīng)的工具（如API、代碼解釋器）來完成任務(wù)。

這個差距決定了自動化的閉環(huán)能否形成。在控制塔流程中，每一個行動的閉環(huán)都需要人類的介入，這使得它成為了一個強(qiáng)大的人機(jī)協(xié)同工具。這為實(shí)現(xiàn)大規(guī)模、7x24小時不間斷的自主供應(yīng)鏈運(yùn)營提供了可能性。

“學(xué)習(xí)與適應(yīng)性”這個維度決定了系統(tǒng)在面對動態(tài)變化的環(huán)境時，其能力是停滯不前還是能夠持續(xù)進(jìn)化。

控制塔學(xué)習(xí)依賴于人類專家的經(jīng)驗分享。當(dāng)解決了新問題后，需要有人把解決方案寫入手冊，系統(tǒng)才能"學(xué)會"。AI Agent的學(xué)習(xí)機(jī)制是動態(tài)的、以系統(tǒng)為中心的，并且是其核心架構(gòu)不可或缺的一部分。AI Agent從其自身與環(huán)境的每一次互動中學(xué)習(xí)，從而形成一個能夠自我增強(qiáng)的“學(xué)習(xí)飛輪”。

反思 (Reflection)、自我糾正 (Self-Correction)、強(qiáng)化學(xué)習(xí) (Reinforcement Learning)這些機(jī)制會讓Agent的知識和能力并非僅僅來自于預(yù)先編程的規(guī)則或人類輸入的知識，而是在大量的實(shí)踐中“涌現(xiàn)”出來的。

對于尋求構(gòu)建未來供應(yīng)鏈的企業(yè)高管而言，必須清晰的認(rèn)識到，新的技術(shù)范式的成熟需要很長的實(shí)踐過程，關(guān)鍵問題不是在兩者之間做出非此即彼的選擇，而是如何制定一個明智的戰(zhàn)略，將控制塔的現(xiàn)有優(yōu)勢與AI Agent的未來潛力相結(jié)合，從而實(shí)現(xiàn)從增強(qiáng)智能到自主運(yùn)營的平滑過渡。