面向人工智能ai的知识管理:从赋能人类到赋能智能体
作者：法布里斯・拉克鲁瓦，Fluid Topics 首席执行官
人工智能不仅是一项技术，更是知识管理全新的服务对象与核心使命。过去两年，行业探讨的核心始终是人工智能如何通过更智能的内容创作、自动化打标与分类重塑知识管理。这些应用虽有价值，却仅属于渐进式优化。借助人工智能重构知识管理已成必然趋势，而真正的核心命题，是为人工智能重构知识管理—— 这一转变将为知识管理赋予全新使命：赋能自主智能体。
面向人工智能的知识管理：全新范式
知识管理的体系设计始终围绕人类需求展开，其传统系统通过企业内网、文档库、门户与搜索引擎，为人类整理、存储并展示信息。而自主智能体正在改写这一规则，随着技术以前所未有的速度迭代，企业知识的核心使用者正从人类逐步转变为机器人与智能体。
自主智能体指由智能体构成的人工智能系统，这类系统能自主行动、交互，以达成预设目标。
从基础层面来看，人工智能借助企业知识解答员工问题、输出洞察；而更先进的智能体，已能自主编排业务流程、完成复杂任务。
这并非未来的构想，而是当下正在发生的现实：各业务线应用已开始搭载嵌入式助手与自主工作流 —— 客户关系管理系统部署了能处理全流程客户开发的人工智能销售开发专员，服务台工具依靠人工智能智能体解决问题，运营平台也内置了人工智能副驾驶。
在这种全新的分工模式下，人工智能为人类筛选、分析信息并赋予其上下文，知识管理也需从赋能人类转向为智能体提供算力与知识支撑。事实上，知识管理必须重新定位为自主智能体赋能体系。
对知识管理信息架构的启示
智能体高效运转的前提，是能够对接企业知识生态中所有可用信息，包括分散在各个信息孤岛中的数据与碎片化内容。
长期以来，知识管理领域解决信息孤岛的方案是统一检索：将所有信息归集至数据湖，再进行跨库查询。早期的 “通用” 聊天机器人沿用了这一思路，最终却以失败告终。脱离原始场景与系统的无差别内容毫无意义，基本无法为人工智能所用；此外，这种模式还存在权限规则难以迁移、信息更新不同步、交互仅能实现只读操作等问题。
2025 年，人工智能技术实现突破性进化，迎来了全新发展路径：大语言模型升级为具备逻辑推理能力的大推理模型，而模型上下文协议则让智能体能够直接与各类业务应用交互。如今，智能体不再依赖无关的海量数据湖，而是围绕目标进行逻辑推理，直接从各数据源调取所需信息，并在必要时对业务系统执行操作。
大语言模型：一类经海量数据训练的人工智能模型，能够理解并生成自然语言及其他类型的内容。
大推理模型（Large Reasoning Model (LRM)）：融合自然语言理解与逻辑推理能力，可解决复杂问题的人工智能系统。
模型上下文协议The Model Context Protocol (MCP)：一套标准化协议，明确了大推理模型对现有各类应用进行读写查询的方式。
领域知识的核心需求
这项技术的能力十分强大，但在实际应用中需要清晰的指引。正如人类遇到专业问题会求助领域专家，智能体在处理各业务领域的问题时，也需要一套权威的参考依据。人工智能必须以领域知识为根基，而底层的信息架构也需与之匹配。
支撑各业务线的业务记录系统，是天然的核心应用工具：产品设计领域的计算机辅助设计CAD与产品生命周期管理系统、销售与客户领域的客户关系管理系统、人力资源与财务领域的企业资源规划系统等。这些系统的数据结构化程度高，且融入了领域语义，是人工智能的理想数据来源，目前均已搭载模型上下文协议服务器。
但除此之外，企业中仍有大量内容以文件形式存在，组织形式松散：知识分散在 PDF、幻灯片等文件中，往往缺乏结构化设计与元数据标注，数据源遍布共享驱动器、维基百科、文档管理系统、云内容管理系统等平台，且多数平台短期内无法实现模型上下文协议的适配。
为了让人工智能智能体在这些非结构化的信息领域也能获取权威知识来源，企业的知识基础设施必须完成升级。知识管理领域需引入现代化解决方案，针对特定业务领域整合、统一碎片化信息；这类方案应成为搭载模型上下文协议的知识网关，为内容赋予结构化框架与上下文信息，同时严格执行权限管控。目前这类解决方案已面市，且各有专攻，可覆盖法律、营销、产品等不同领域的知识管理需求。
产品知识管理案例
产品知识具有高度的异构性，且在企业内部分散存储，却是所有客户触达环节的核心所需。Fluid Topics 等平台能够对这类知识进行整合与集中管理，为人工智能的应用提供知识支撑。
核心启示
自主智能体正在重新定义知识管理的使命，知识管理的服务对象不再是人类，而是为人类提供服务的各类软件智能体生态。为人工智能做好知识结构化设计的企业，将解锁前所未有的效率与生产力；而未能做到的企业，其人工智能应用的效能将受到严重限制。如今，知识管理既迎来了全新机遇，也肩负着重要使命 —— 为人工智能的发展，也为自身的未来筑牢根基。
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