随着餐饮行业的内卷现象日益加剧，众多连锁餐饮品牌纷纷开始探索利用人工智能技术（AI）来优化运营，寻找降本增效的新出路。一位知名连锁餐饮品牌的负责人透露，他们急需AI的帮助，以期在激烈的市场竞争中脱颖而出。
据不完全统计，今年上半年，整个餐饮市场遭遇了严重下滑，整体降幅达到了30%至35%，部分品类甚至下跌超过50%。即便是快餐这一刚需品类，也未能幸免，下滑幅度超过了25%。面对如此严峻的市场环境，餐饮企业和商家不得不采取更加精细化的运营策略。
事实上，不仅餐饮行业，零售、教育、电商等多个行业也都面临着类似的挑战。企业正从过去的“大水漫灌”时代步入“细水长流”的新阶段，亟需建立一套全新的运营体系，既能降本增效，又能实现良性运营。AI的出现，为这些行业带来了新的希望。
过去两年，AI大模型的发展推动了前端营销、研发以及数据智能等相关环节的进化，显著提升了这些环节的价值边界。日前，火山引擎联合权威机构发布了一份《生成式AI商业落地白皮书》，对近600家中国企业进行了AI应用调查。结果显示，超过53.7%的企业已经开始尝试落地AI应用。
然而，不同行业在AI应用上的表现却大相径庭。例如，汽车行业在前端营销和销售方面的AI使用率几乎达到了80%，而在餐饮、医药大健康等行业，这一比率却不足40%。尽管企业普遍认为AI能够带来降本增效和策略优化的效果，但在实际操作中，如何正确使用AI、如何在不同行业中搭建智能体、如何配套完成知识库和工作流等问题，成为了制约AI发挥价值的瓶颈。
那么，AI究竟能在哪里直接落地？对于餐饮、零售等大众赛道的企业来说，如何找到一种既有效率增量、又能降本增效的AI应用方式？这些问题成为了企业关注的焦点。
在红杉资本看来，AI技术正处于一个关键的转折点，它将为服务行业带来前所未有的变革性机遇。AI不仅仅是技术的迭代和进步，更是对软件服务生态和企业组织架构的颠覆和改变。过去一两年里，越来越多的AI模型应用级触点开始出现，为企业提供了直接的AI调用模式。
然而，尽管AI的价值显而易见，但实际操作中的卡点也不容忽视。一位电商企业的CTO表示，市面上大部分智能体构建平台都缺乏易用的UI界面和指引教程。他的团队在过去的半年里尝试搭建了多个智能体，但效果并不理想。智能体虽然可以作为企业近距离接触和使用AI的手段，但几个明显的卡点也逐渐浮现。
首先，在功能层面，大部分智能体搭建平台缺乏整体的构建索引，如流程文档、知识库搭建帮助以及组件接入介绍等，企业很难获取搭建智能体的必要流程。其次，在操作方式上，国内大部分智能体仍然需要依赖程序开发模式，缺乏低代码/无代码的方式，对于中小企业来说，开发和实用门槛较高。最核心的问题在于“可用”层面，对于企业内部更具体的经营环节，如智能客服、智能营销、数据收集分析等，大部分智能体平台很难提供充分的底层支持。
在这种情况下，一个真正有价值的智能体平台应该具备怎样的特点？什么样的体系搭建的智能体才能真正易用、可用、好用？这些问题亟待解答。
和府捞面给出了一个降本增效的AI应用样本。作为国内头部的知名餐饮品牌之一，和府捞面不仅构建了高端的品牌定位和好评度，还拥有一套完备的前端消费者到后端供应链建设的体系。今年上半年，和府捞面启动了名为“和府点评模型”的智能体项目，旨在优化用户意见收集反馈环节。
此前，和府捞面主要通过人工方式收集和分析用户评论数据，由人工阅读、分类并识别情感倾向和关键词，再根据这些信息调整经营策略。这种以消费者为起点的模式让和府捞面拥有了敏锐的市场嗅觉和快速的调整能力。然而，和府数字化团队认为，这个体系仍有优化的空间，于是牵头启动了“和府点评模型”项目。
经过市场调研，和府捞面选择了扣子（coze.cn）作为智能体搭建平台。扣子平台插件丰富、智能体和工作流编排方便，且具备多模态能力、强大的UI组件和知识库，协作体验和稳定性也非常出色。更重要的是，扣子支持低代码/无代码的开发方式，业务人员可以直接参与进来。
和府捞面的需求是结构化信息提取，即从用户餐后评论中抽取菜品和服务标签。这也是火山引擎豆包大模型擅长的领域。在火山引擎团队的协助下，和府数字化团队制定了具体的指标标签，并经过多轮提示词调优，最终实现了超过95%的准确率。
基于豆包大模型和扣子平台，和府数字化团队仅用两个人力和40天的时间就完成了“和府点评”智能体的构建，并与和府捞面的各个业务系统打通。现在，“和府点评”能够基于顾客点评进行细颗粒化的数据分析，识别情感倾向和评价关键词，并通过AI分析为用户提供综合性反馈，直接接入和府捞面的系统，帮助企业更快速、科学地调整经营策略。
这个过程并不容易，涉及到工作流编排、知识库和Prompt工程的构建优化等。扣子平台提供的低代码/无代码搭建模式和API模式，让业务人员能够全程参与，智能体能够直接与和府捞面的业务系统打通，真正发挥了AI的价值。
扣子对和府捞面的加持不仅在于AI技术本身，更在于其提供了技术和企业衔接的智能体落地配套。这些配套包括低代码/无代码的搭建方式、现成的海量模板、灵活可拼接的工作流设计、知识库和Prompt工程的组件优化等。这些也是和府捞面能够真实落地AI并将智能体用于生产经营的关键所在。
如今，和府捞面正在继续探索豆包大模型在其他场景的应用，如结合多模态能力构建AIGC应用，深化扣子智能体的相关业务等。
在2024年，降本增效是企业最关心的核心命题之一。和府捞面的实践表明，在AI智能体的加持下，这个命题正在被逐渐撬动。这背后不仅是技术和产品，更是一个符合工程落地和企业需求的全面AI平台方案，包括底层的豆包大模型、专业的火山引擎团队等。
在深入了解和府捞面的智能体背后，我们可以看到扣子和豆包大模型在其中一系列适配智能体落地的“AI基建”。这些基建是对于AI技术在企业环节落地的深厚沉淀和理解，被封装到整个智能体开发平台上，如流畅的智能体搭建流程、丰富的UI界面、灵活的工作流和能力集，以及低代码/无代码的操作方式等。
扣子还进一步封装了面向不同企业场景的智能体实践，如前端智能客服、内部知识库的员工助手、营销环节的海报创作智能体等。企业只需复制对应的模板，基于自身的知识库进行简单调试即可直接落地应用，为自身构建真实的AI引擎。
这些模板已经被越来越多的企业使用，如智能客服、图文创作、爆款创作等高频调用模板的复制量已经破万。这些集合工作流、底层模型能力、能力集以及部分知识库的成熟模板，让企业以最低的成本和最真实的效果感受到AI技术的能力，真正帮助越来越多的企业迈出AI进化的第一步。
扣子的实践不仅给出了企业侧降本增效的良性答案，也对应了当下市场讨论的AI的真正价值。通过各方面的企业配套服务和工程落地加持，让AI技术基于智能体的方式不再是“镜中花水中月”，而是真正成为生产力工具，成为企业乃至产业的真实助力，推动着AI技术在真实场景和真实数据中的延展和扩散。
