IBM与Accelalpha联合发布的报告聚焦代理型AI（Agentic AI）对供应链自主运营的赋能作用，分析其如何提升供应链韧性与效率。

当前供应链面临地缘政治风险（61%）和全球贸易紧张（58%）等主要挑战。AI技术的融入为解决这些问题提供了新思路，尤其代理型AI展现出强大潜力。调查显示，在供应链运营中AI投入较高的企业，营收增长比同行高出61%，62%的供应链领导者认为嵌入运营流程的AI代理能加快行动速度，推动决策、建议及沟通进程。

AI在供应链中的应用呈现渐进式发展。从基础自动化（如机器人流程自动化处理重复任务），到AI辅助自动化（增强人力能力，如设备预测性监控），再到互联智能工作流（AI助手整合流程提供实时响应），最终演进至代理型AI驱动的自主运营。代理型AI基于大语言模型和特定领域小语言模型，能主动自主执行复杂多步骤流程，重构并优化工作流，目前53%的供应链企业已启用其实现智能工作流自主自动化，22%处于概念验证阶段，31%已在执行和扩展相关验证。

代理型AI运营模型通过数据整合引擎连接供应链系统，具备预测分析、优化、影响评估、风险分析和决策支持等功能，在多个环节发挥作用。在规划与采购上，可整合外部因素进行需求预测和动态 sourcing；库存管理方面，结合传感器和定位追踪实现自动补货；生产环节能分析资源与环境因素优化产量；物流领域可基于实时情况动态调整运输路线；客户服务中则能聚合反馈并提供个性化体验。到2026年，57%的高管预计代理型AI能基于所学主动提出建议，76%的首席供应链官认为其能提升流程效率。

企业应用代理型AI需采取系列策略。评估当前运营以确定其价值最大的应用点，明确数据、人才再培训和治理模型等方面的挑战，制定KPI追踪进展；组建多元团队负责设计和实施运营模型，从小规模概念验证起步，快速推广；聚焦自主性、透明度和协作等要素，将伦理融入模型；建立AI代理的KPI，由人员监控绩效，推动其优化工作流，在生态系统中部署代理以扩大影响，利用代理挖掘数据价值，模拟场景并自主规划应对措施。

同时，企业需关注数据准确性或偏差（72%）、数据安全与隐私（63%）等挑战。未来，代理型AI将持续提升供应链性能，助力企业将不确定性转化为竞争优势。

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