随着大模型能力持续提升，Agent正在进入越来越多企业的真实业务。
从客户服务、营销增长到业务运营，Agent开始承担咨询办理、客户触达、持续跟进、回访提醒等具体任务。
但从Demo到生产，并不只是把一个Agent上线。
真实业务中的任务往往需要跨越多次沟通、多个渠道和不同角色。客户需求、业务规则和系统状态持续变化，执行过程中还会出现打断、异常、接口失败和人工介入。
因此，企业接下来需要解决的，已经不只是“Agent能不能做出来”，而是：
Agent能不能长期、稳定、受控地运行，并真正承担业务结果。
基于这一需求，天润融通正式发布Zenava AI基座。
Zenava AI基座面向已经自建或正在建设Agent的大型企业，为语音Agent、文本Agent和企业已有Agent提供统一的生产运行与治理能力，帮助Agent从单点验证进入真实业务流程。
AI基座：
让Agent从“会做”走向“把事情做完”
Zenava AI基座，是支撑企业Agent进入真实生产的运行与治理体系。
它不替代企业已有的业务Agent，也不替代CRM、订单、工单等核心业务系统，而是在Agent和业务系统之间，补齐持续执行、迭代管理和生产保障能力。
在Demo阶段，Agent能够听懂客户、回答问题、调用工具，已经可以证明基本能力。
但进入生产以后，企业面对的是另一套问题：
· 客户打断、改口或连续追问时，Agent能否保持正确状态；
· 一项任务跨越多次沟通后，Agent能否记住历史信息和当前进度；
· 需要连接人工和业务系统时，任务能否继续推进；
· 业务规则变化后，新版本能否经过评测再安全发布；
· 接口异常、任务失败时，系统能否及时发现并恢复；
· Agent规模扩大后，权限、日志、风险和运行状态能否统一治理。
Zenava AI基座围绕这些生产问题，形成三层核心能力：
生产执行：
管理Agent在真实交互中的状态、上下文和任务进度，连接客户触达、需求理解、业务判断、系统操作、人工协同和结果回写，让一项任务能够持续推进。
构建迭代：
连接Agent创建、组件复用、版本管理、评测、回归测试和发布控制，让业务策略能够持续更新，同时避免未经验证的修改直接影响生产。
生产保障：
统一管理权限、护栏、日志、运行观测、异常处理和任务恢复，让Agent的每一次执行都可追踪、可控制、可恢复。
具体而言，Runtime负责Agent的实时执行和交互状态；Memory负责保存客户信息、历史上下文和任务进度；Agent Ops负责Agent上线后的分析、评测、版本和持续运营。
模型决定Agent有多聪明，AI基座决定Agent能不能持续把事情做完，并真正产生业务结果。
从一次交互到一项任务
AI基座如何支撑真实生产
Agent进入生产，首先要解决的，是在不断变化的真实业务中，能不能始终保持正确状态。
第一层：在实时交互中保持正确状态
真实语音交互不会完全按照预设脚本进行。
客户会插话、改口、追问，也会临时改变时间、地点和办理要求。双方还可能同时说话，电话也可能进入语音留言助手。
Zenava AI基座通过Runtime对实时交互状态进行控制。
例如，当客户提出“说快一点”“说慢一点”或者调整音量时，Agent可以在通话过程中实时改变语速和音量。
当客户中途打断时，Agent能够停止当前表达，在客户说完后继续处理；当客户在预约过程中将“下午2点”改为“下午1点”，或者把“周末”改为“周三下午”，系统会持续跟踪最新信息，不再沿用已经失效的任务状态。
在规模化语音任务中，系统还需要识别不同的接听环境。
当电话进入手机语音留言助手后，Agent可以识别当前并非真人接听，再根据企业预设策略结束本次联系，或者留下必要信息。
这些能力解决的是一个基础问题：
在一次不断变化的真实交互中，Agent能不能始终知道客户说了什么、任务进行到了哪里、下一步应该做什么。
第二层：让任务跨越时间、渠道和角色继续推进
很多业务不会在一次沟通中结束。
以车险续保为例，客户第一次沟通时，可能提出希望增加续保权益。Agent需要记录客户诉求、形成后续待办，并等待业务系统返回处理结果。
第二次联系时，Agent需要保留上一次对话的记忆，直接同步权益申请结果，而不是让客户重新说明情况。
电话沟通结束后，任务还可以继续延伸至企微，完成联系方式更新、资料采集和报价生成，再由人工承接最终成交。
在这一过程中，电话、企微、业务系统和人工处理不再是彼此割裂的流程，而是围绕同一项任务持续推进。
Zenava AI基座通过Memory、任务状态和长任务编排，保存客户信息、历史沟通、当前进度和下一步动作，使多个Agent、多个渠道和人工角色能够共享同一套任务上下文。
企业管理的不再是一通电话或一次对话，而是一项从发起到完成的业务任务。
第三层：让Agent能够持续迭代并稳定运行
Agent进入生产以后，业务规则、客户需求和运营策略都会持续变化。
企业需要根据真实运行数据定位问题、调整策略和更新版本，同时确保修改不会直接影响正在运行的业务。
Zenava AI基座通过Agent Ops，将Agent创建、测试、运行分析、问题定位、版本修改、评测、回归和发布连接起来。
运营人员不再需要在任务后台、CRM、录音、日志、知识库和配置系统之间反复切换。Agent完成修改后，可以使用历史数据和测试Case进行验证，通过评测和发布控制后，再进入生产环境。
与此同时，系统对权限、风险、日志、接口状态和执行异常进行统一管理。当系统调用失败或任务执行中断时，可以根据任务状态进行告警、人工介入或恢复执行。
从实时交互、跨会话记忆，到版本迭代和异常恢复，这些能力共同构成了Agent进入真实生产所需要的完整运行体系。
真正进入生产，最终要看业务效果
AI基座的价值，最终要落到真实业务里。
目前，Zenava AI基座已经在保险、汽车、制造等多个行业的头部企业中得到实际业务验证，并直接作用于服务效率、经营转化和生产运营。
保险报案：打通任务状态与业务系统，让AI完整承接报案流程
保险报案并不是一次问答，而是一段需要跨越多个业务节点持续推进的流程，需要保存任务状态，并与业务系统和后续动作持续衔接。
Zenava AI基座通过上下文、Memory、任务状态与业务系统的统一连接，让Agent能够围绕同一项业务持续推进，而不是每次交互都重新开始。
在天润融通服务的一家头部保险企业中，车险报案Agent已经可以完成从身份核验、事故信息采集、地址确认到报案受理的完整流程。目前，约70%的无人伤物损报案可纳入AI完整承接范围。
汽车续保：串联数据、任务与人机协同，重构业务产能
汽车续保涉及客户筛选、意向判断、持续跟进、报价和成交等多个环节。过去这些环节高度依赖人工衔接，业务规模扩大时，团队往往也需要同步扩张。
Zenava AI基座将客户数据、任务状态、业务动作和人工协同统一串联，让Agent能够持续承担客户清洗、意向识别和前期跟进，并将有效机会、客户状态和完整上下文交给人工继续处理。
在某大型汽车经销商集团中，最终实现单店月度保单量从140张提升至232张，增长65.7%；有效沟通客户提升50%，运营成本降低30%。
企业服务：统一规则与运行治理，让Agent在复杂业务中稳定运行
当Agent进入复杂企业环境，难点往往不再是能不能回答，而是在业务规则、系统接口和运营策略持续变化后，能否保持准确和稳定。
在天润融通服务的一家大型制造企业中，Agent面向约2万名员工，承接薪资、考勤、银行卡和离职等高频咨询。
实际运行中，Agent需要连接约12个业务接口，同时维护约3万字业务话术和规则。
随着业务场景不断增加，不同规则之间可能出现口径漂移，接口异常也可能直接影响任务执行。
Zenava AI基座将规则版本、系统调用、权限和运行状态纳入统一治理，通过版本管理、运行观测、异常告警和恢复机制，让Agent在业务规则持续变化的情况下保持稳定运行。
这一案例验证的不是单次回答效果，而是Agent在复杂生产环境中的长期运行能力。
从“Agent能做”，到“业务可以交给Agent”，三个案例证明的是同一件事：当任务状态、业务系统、人工协同和运行治理被真正连接起来，Agent才能从完成一次交互，走向持续承担一项业务。
这正是AI基座的价值——让Agent从一项AI能力，变成企业可以持续调度、规模化使用的生产力。
而除此之外，基于不同企业的组织能力和业务目标，Zenava还提供两种价值交付方式。
企业可以选择AI数字员工，由企业自主安排任务、调整规则和持续运营；也可以选择AI结果服务，由天润融通围绕双方约定的业务目标和验收标准，配置Agent、执行任务并持续优化结果。
无论采用哪种方式，底层都需要一套能够支撑Agent长期运行、持续迭代和规模复制的生产基座，让企业能够放心地把真实业务交给Agent。
从“Agent能做”，到“业务可以交给Agent”，企业获得的不只是一个AI工具，而是一套可以持续调度、规模化使用，并最终作用于成本、产能、转化和增长的全新生产能力。
