EUROPE · AI AGENTS
欧洲 AI Agent
案例手册
欧洲企业正在用 AI Agent 做什么？
欧洲企业如何用 Agent 核对订单、处理支付、排查故障？这里整理了具体案例和原始资料。
40案例条目跨章节重复不另计
39原始来源企业与合作方公开资料
08行业与业务分类按行业和任务查找
后续将补充新案例，更新已有案例的上线状态、功能和成果。更新后仍可通过本页地址查阅。
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核对供应商的订单确认、整理银行争议交易的材料、帮助工厂人员排查故障，欧洲企业已经开始用 AI Agent 处理这些工作。
首版收录 40 个企业或机构案例，分为 8 个行业与业务分类，未涵盖欧洲全部案例。每个条目列出具体用途、应用状态、公开成果和原始资料链接。
如何使用这份手册：先按行业找与你有关的任务，再看应用状态与公开成果，最后沿来源链接核对细节。案例状态以原资料发布时的说明为准。原资料提到的后续计划，仍按计划记录。
这里的“Agent”采用宽口径：包括可执行多步骤任务的 Agent、具备业务系统连接能力的智能助手，以及处于受控试点的 Agentic 工作流。它们的自主程度并不相同。表格分别标注产品发布、内部试点和规模化运行等状态。企业或供应商没有公布量化成果时，表格标注“未披露”。文中引用的数字保留原资料说明的适用范围和计算方式。
想先看清工作流程，可以从 采购 PDF、银行后台、工厂排障 或 旅游报价 的放大镜开始。
阅读提示：表格中的“成果”不限于财务回报，可能是任务自动化比例、响应速度、覆盖规模、试点结果或产品可用性。请勿横向直接比较。
01 采购、物流与工程交付
这些案例将邮件、PDF、送货单和电话中的信息用于订单核对、物流沟通、工地单据处理和项目资料查询。
| 企业 / 国家 | 行业 | Agent Use Case | 状态 / 公开成果 | 来源 |
|---|---|---|---|---|
| Lemvigh-Müller / 丹麦 | 工业批发 | 输入供应商邮件与订单确认 PDF 处理邮件 Agent 分拣附件；提取 Agent 读出价格、数量和交期；匹配 Agent 与 SAP 采购订单逐项比较 交付一致的确认继续自动处理，标记差异，供后续处理；当前只覆盖选定邮箱与业务范围 | 已部署 已部署；官方披露拟覆盖每年约 10 万份人工处理的订单确认 | SAP |
| DHL Supply Chain / 德国 | 物流 | 输入预约、司机跟进和仓库协调中的电话与邮件 处理语音及邮件 Agent 承接重复沟通，收集回复并推动相应物流任务 交付减少人工逐一联系的工作；原公告未公开每种场景的系统接口和异常转交规则 | 多地使用 已在多个地区使用；未披露统一节省比例 | DHL |
| Mota-Engil / 葡萄牙 | 建筑 | 输入员工在工地拍摄的纸质送货单 处理Document AI 提取单据内容，识别对应工地，再与 SAP 中的采购订单匹配 交付把送货凭证接入采购到付款的数据链路；异常复核规则未在案例中逐项披露 | 已部署 已部署；减少手工录入，未披露统一的手工录入减少比例 | Inetum |
| Strata / 爱尔兰 | 工程咨询 | 输入分散的企业知识，以及历史工程项目数据 处理知识 Agent 帮员工找资料；后续 Nucleus 平台另用机器学习识别计划与风险模式 交付分别提供知识答案和项目分析；不能把整个平台的计划周期改善都记在 Agent 名下 | 内部应用 企业披露计划周期最多缩短约 18%、关键风险提前 10–20 天识别；这些指标不能全部归因于 Agent | Enterprise Ireland |
| CMA CGM / 法国 | 航运与物流 | 输入未完成订舱的注册货主、放货查询及逾期发票 处理Eva 主动联系销售线索；其他语音 Agent 处理客服查询、财务催收，按地区和业务定制 交付接续销售、客服与财务工作；美国放货自动化比例不代表欧洲部署效果 | 分区部署 欧洲与北美已有试点及部署；分地区扩展，未披露欧洲业务统一收益 | HappyRobot |
案例放大镜 · 01
Lemvigh-Müller：供应商确认单与 SAP 采购订单核对
Lemvigh-Müller 的采购订单已经在 SAP 里，供应商的确认却常以格式各异的 PDF 回来。真正费时的是核对：同一件货，供应商确认的价格、数量和交期，是否与原订单一致？
识别供应商确认邮件与附件
输入：邮件 + PDF价格、数量、交期 → 结构化数据
输入：非结构化单据与 SAP 原采购订单逐项比较
输出：一致 / 偏差SAP 披露的方案使用三个专用 Agent，分工见上图。系统核对确认单与采购订单后，一致的继续自动处理，有差异的则标记出来。
原案例提到，贸易条款等主数据仍需改善。当前方案只用于选定邮箱和业务范围。每年约十万份指计划覆盖的人工处理量，并非已经自动处理的数量。SAP 原始案例 · 2026-06-26。
02 银行、保险与支付
这一组包括银行客服、拒付材料分析、保险理赔和支付试验。各案例分别列出应用范围、部署状态及公开成果。
| 企业 / 国家 | 行业 | Agent Use Case | 状态 / 公开成果 | 来源 |
|---|---|---|---|---|
| Commerzbank / 德国 | 银行客服 | 输入客户提出的信用卡、账户或付款服务问题 处理Ava 理解请求、检索银行资料，并协调信用卡申请、限额调整、补卡或挂失等流程 交付处理其设计范围内的服务，需要时转人工；自主处理范围限于所披露的服务 | 已上线 Microsoft 客户案例披露每月 30,000+ 次对话、约 75% 请求自主解决 | Microsoft |
| N26 / 德国 | 数字银行 | 输入多语种拒付证明、纸质索赔信件与调查资料 处理翻译并分析拒付材料、给出处理建议；为信件分类；汇总金融犯罪调查数据 交付分派来信处理任务，生成建议和报告草稿，供相应业务团队使用；并非自动批准所有索赔 | 内部应用 Anthropic 客户案例披露 15+ 内部 AI 应用；指定流程最多约 70% 任务自动化 | Anthropic |
| Allianz Partners / 德国背景、跨国业务 | 健康保险 | 输入客户上传的医疗发票与保险资料 处理依次分类单据、提取日期币种及费用、把治疗项目映射到保障责任，再应用资格和风控规则 交付符合规则且无疑点的案件进入直通处理，有疑点的转专家复核；每一步保留可追溯依据 | 生产试点 生产环境试点：直通处理率提升约 30%；尚非全业务规模化部署 | Taktile |
| Kooperativa / 捷克 | 保险 | 输入销售人员在客户会谈、入职培训及承保准备中的问题 处理Prokoop 检索内部文档、产品资料；Horizon 下的专用 Agent 分担不同部门任务 交付向员工提供即时业务知识和准备材料；个性化客户数据连接在原资料中仍属后续方向 | 内部应用 50 个专业 Agent；约 8,000 次月对话；节省工时为企业估算 | Microsoft |
| Santander / 西班牙 | 银行支付 | 输入预先设置权限与限额的客户支付委托 处理AI Agent 借助 Mastercard Agent Pay、Santander 的真实支付基础设施和 PayOS 编排发起交易 交付验证支付链路与控制框架；这是受控测试，不是面向所有客户的商业服务 | 受控验证 受控环境中的真实支付验证；不是公开大规模商业服务 | Mastercard |
| ING × Worldline / 荷兰、欧洲 | 支付基础设施 | 输入ING 持卡人的纪念日礼物需求与预算 处理商户 Agent 筛选音乐会门票；客户明确同意后，由 ING 认证授权，Worldline 处理支付 交付在真实生产支付链路完成交易，并标明 Agent 参与；付款须经客户同意及银行授权 | 交易验证 真实生产支付基础设施上的交易验证；未披露规模化使用量 | Mastercard |
| Qonto / 法国 | 中小企业金融 | 输入上传的发票、工资单，或客户 CSV 名单 处理Operator 把任务分给专用 Agent，准备转账和批量工资付款，或起草客户发票 交付在 Qonto 应用中呈现待审操作；涉及资金或客户关系的动作须由用户最终确认 | 已上线 已接入应用；合作方案例披露转账操作所需时间约减半；资金划转仍需客户最终批准 | Anthropic |
案例放大镜 · 02
N26：拒付材料分析、来信分流与调查报告草稿
拒付申请可能附有不同语言的证明。纸质来信需要分给负责的团队。金融犯罪调查则需要把分散的客户资料整理成线索。这三项工作都需要处理材料，但处理结果各不相同。
翻译材料 → 分析索赔
交付：处理建议识别内容 → 分类与分流
交付：对应团队任务汇总客户数据 → 整理线索
交付：调查报告草稿N26 公开了三种用途：为拒付案件提出处理建议、把来信分给相应团队、生成调查报告草稿。文件处理之后，还需要把结果交给负责这项业务的团队。
Anthropic 披露的“最多约 70% 任务自动化”限定在选定工作流；15+ 指内部 AI 应用的数量。原资料未说明全部拒付或调查均已自动处理。Anthropic 客户案例。
案例放大镜 · 03
ING、Worldline 与 Mastercard：音乐会门票的 Agent 支付
ING、Worldline 与 Mastercard 公布了一笔购买音乐会门票的交易：一名持卡人寻找结婚纪念日礼物，商户 Agent 在预算内筛选音乐会门票。选好门票后，消费者明确批准，支付才继续。
按礼物需求与预算筛选门票
商户 Agent确认最终购买决定
消费者ING 认证授权，Worldline 处理
银行与支付服务商这笔交易还需要 ING 的认证与授权，以及 Worldline 的支付处理。交易携带 Agent 参与的标识，让发卡方知道谁在发起操作。Agent 负责筛选门票，消费者决定是否购买，银行负责付款授权。
另一项 Santander 案例验证了预设权限和限额下的真实支付，但明确属于受控测试。这两项实践分别验证了受控测试中的支付权限和生产环境中的支付流程。它们未说明自主购物服务已向全欧洲消费者大规模开放。ING × Worldline · 2026-06-02 · Santander · 2026-03-02。
03 制造与工业自动化
这一组包括自动化程序开发与调试、设备运行数据分析和维修知识检索。
| 企业 / 国家 | 行业 | Agent Use Case | 状态 / 公开成果 | 来源 |
|---|---|---|---|---|
| Bosch / 德国 | 汽车零部件制造 | 输入工厂设备故障与分散的历史处理经验 处理现场人员通过平板调用 Shopfloor Agent；系统利用存储知识制定排查策略、给出建议 交付支持人员定位和处理问题，并记录故障、原因与方案；原文未证明其可自主控制设备 | 工厂应用 2025 年末起在班贝格等自有工厂使用 | Bosch |
| ANDRITZ Metals / 奥地利 | 工业设备工程 | 输入自动化控制软件开发中的代码、文档和调试任务 处理在 TIA Portal 工程环境中用 Eigen Engineering Agent 生成代码、整理文档并辅助定位问题 交付为工程团队生成项目代码、文档和排障建议；ANDRITZ 的独立收益未公开 | 工程应用 参与真实工程应用；未单独披露 ANDRITZ 的量化收益 | Siemens |
| Siemens / 德国 | 工业软件 | 输入PLC 程序、操作界面及设备配置等工程任务 处理Eigen Engineering Agent 读取实际项目上下文，以多步骤推理和自我纠错执行编程与配置工作 交付产出自动化工程结果；PLC 即可编程逻辑控制器，工程产出不等同于产线已自主运行 | 产品发布 2026 年商业发布；曾在 19 国 100+ 家企业试用，不等于所有客户已规模化投产 | Siemens |
| Schaeffler / 德国 | 汽车与工业零部件 | 输入ERP、供应链与制造执行系统中的工厂数据 处理先在 Fabric 汇集与规范数据，再让员工用自然语言查询废品率、能耗或某条线的停机原因 交付为工程师和厂长提供近实时分析线索；案例披露的是联合试点，不是百座工厂均已部署 | 联合试点 工厂数据与 Agent 联合试点；未披露可单独归因的量化收益 | Microsoft |
| ABB / 瑞士 | 工业自动化 | 输入设备实时数据、错误与维修日志，以及手册和专家知识 处理现场工程师扫描设备二维码后，Genix 中多个 Agent 联合查询数据、关联日志并形成故障解释 交付把分散信息变成可用的维修建议；平台级停机改善不能单独归因于这一步 Agent 工作 | 客户应用 已披露客户应用；平台整体的可靠性、停机改善不能全部归因于 Agent | Microsoft |
| thyssenkrupp Automation Engineering / 德国 | 自动化工程 | 输入电池与氢能装配线的自动化工程任务 处理在 Siemens Industrial Copilot 中生成控制代码、辅助界面可视化，并通过对话查询工程信息 交付支持复杂控制系统的开发；原资料中的全球推广是计划，不作为推广完成的证明 | 工程应用 已有工程应用；2024 年资料披露计划自 2025 年全球推广，不能据此确认推广已完成 | Microsoft |
案例放大镜 · 04
Bosch：Shopfloor Agent 检索维修知识并辅助排障
设备停了，报警信息并不自动告诉现场人员下一步该查哪里。处理经验可能靠老员工记忆，也可能散在不同盘符和网络目录。现场人员可以通过平板上的 Bosch Shopfloor Agent 查找这些资料。
人员通过平板调用已有知识
当前故障参考历史经验，提出处置策略
辅助人员留下故障、原因和处理方案
可回查资料系统利用已存知识制定排查策略、提出解决建议，并记录故障、原因和处理办法。一次故障处理留下的记录，也能供以后排查类似问题时参考。
Bosch 披露自 2025 年末起在班贝格等工厂应用该技术。公开资料介绍的是辅助人员排障，未说明 Agent 可以直接控制 PLC（可编程逻辑控制器）或绕过安全流程重启设备。Bosch 原文。
04 零售与商业决策
零售 Agent 不只面对购物者，也进入订单售后、反欺诈和内部数据支持。下列案例同时保留已上线助手与尚在建设的购物方案，便于追踪进展。
| 企业 / 国家 | 行业 | Agent Use Case | 状态 / 公开成果 | 来源 |
|---|---|---|---|---|
| Pandora / 丹麦 | 珠宝零售 | 输入顾客的订单号、售后问题，以及送礼对象与预算 处理Clara 从订单管理系统读取履约状态；Gemma 结合商品、历史订单与偏好形成导购建议 交付Clara 处理查单和 FAQ，改单等转人工；Gemma 仍在部分市场测试，两者状态不同 | 上线 / 测试 Clara 已上线，Gemma 在部分市场测试；订单变更等复杂请求转人工 | Salesforce |
| Kingfisher / 英国 | 家居建材零售 | 输入家装项目需求与集团商品、数据目录 处理规划中的购物 Agent 将协助拆解项目、生成购物清单并衔接购买；搜索升级先进行测试 交付这是 B&Q、Castorama 等电商的建设方向，购物 Agent 的全面部署情况未披露 | 合作建设 2026 年宣布合作建设；搜索已有早期测试，购物 Agent 尚不能据此认定全面上线 | Kingfisher |
| Pets at Home / 英国 | 宠物零售 | 输入零售反欺诈团队需要核查的交易与相关图片 处理接入已有数据环境的 Copilot Studio Agent 快速梳理资料，例如识别不同提交者重复使用同一照片 交付给调查人员提供疑点线索；早期试验未证明 Agent 能自行认定欺诈或处罚客户 | 早期试验 已完成早期试验；公开案例为反欺诈辅助，未披露正式规模化范围 | Microsoft |
| Carrefour / 法国 | 零售数据运营 | 输入员工在 Google Chat 中提出的数据平台与 SQL 问题 处理检索内部文档和历史讨论，结合 BigQuery 元数据和对话内容，生成回答与 SQL 示例 交付回复原讨论线程；答案不完整时工程师可加入，未披露自动修改生产数据的能力 | 内部应用 内部助手已部署；合作方案例披露支持响应从数小时降至两分钟以内 | Google Cloud |
| reMarkable / 挪威 | 消费电子 | 输入客户常见咨询，以及员工在 Slack 中提出的 IT 请求 处理对外由 Mark 承接客服；对内由 Saga 提供 IT 帮助，减少密码重置等重复支持工作 交付分别提供客户服务与内部 IT 支持；仍保留客户选择人工的方式 | 已上线 两个助手均已推出；2025 年合作方案例报告 Mark 解决约 35% 入站咨询 | Salesforce |
案例放大镜 · 05
Pandora：Clara 订单查询与 Gemma 商品推荐
Pandora 的 Clara 处理售后咨询，Gemma 帮助顾客选商品。前者回答包裹在哪里等订单问题；后者根据送礼对象、预算等需求推荐商品。
订单号 → 订单 / 履约资料 → 状态回答
已上线；复杂改单转人工送礼对象 + 预算 → 商品与偏好资料 → 推荐
部分市场测试Clara 接入订单与履约信息，回答售后问题；遇到修改已下订单等超出范围的请求，就将对话摘要转交人工客服。Gemma 则结合商品、历史订单和偏好资料做导购。
来源披露 Clara 已处理客户咨询，Gemma 在部分市场测试；未披露 Gemma 自主下单的能力。原页面对月对话量的摘要与正文存在差异，本篇不引用这个冲突数字。Salesforce 客户案例 · 2025-10-08。
05 能源与电信网络
这一组包括网络告警分析、呼叫中心辅助和能源客户自助服务。Nokia 披露了网络排障分工，E.ON 则介绍了抄表、账单和合同等服务流程。
| 企业 / 国家 | 行业 | Agent Use Case | 状态 / 公开成果 | 来源 |
|---|---|---|---|---|
| Nokia / 芬兰 | 电信设备与网络运维 | 输入多域、多设备供应商环境中的网络告警与历史故障记录 处理Assurance Center 中的事件分流 Agent 识别重要告警，路由 Agent 协调网络工具，推理 Agent 参考历史处置生成方案 交付提出排障建议，任何实际网络变更前需人工批准；六 Agent 架构按计划分批提供 | 分批发布安排 合作方案例报告故障排查时间缩短 50%–80%；最终网络变更由人工批准 | Google Cloud |
| Deutsche Telekom / 德国 | 移动通信网络 | 输入移动网络运行指标、网络事件和异常情况 处理RAN Guardian Agent 持续监测性能，辅助查找故障、分析并优化网络运行 交付为网络运维人员提供排障支持；“迈向自愈网络”不等于已实现全网无人工运维 | 已上线 2025 年 11 月宣布上线；未披露统一节省比例 | Deutsche Telekom |
| Vodafone / 英国 | 电信客户服务 | 输入客户账户、技术服务问题，以及通话和聊天记录 处理TOBi 承接常见请求；复杂问题交人工后，SuperAgent 检索内部知识，并辅助合规与质量检查 交付前台助手与员工助手接力服务；新生成式 AI 试点的效果不能用旧 TOBi 集团总量代替 | 呼叫中心试点 意大利呼叫中心开展生成式 AI 试点；未将集团既有 TOBi 总量算作新 Agent 成果 | Microsoft |
| E.ON / 德国 | 能源客户服务 | 输入电话、聊天渠道中的抄表、账单和合同服务请求 处理例如子公司 Essent 的 Robin，连接服务流程办理自助发票、合同变更或支付信息更新 交付完成相应自助服务并提供人工转接；30+ 方案包含对话自动化，并非全部属于自主 LLM Agent | 对话式自动化 合作方案例披露 30+ 个对话式 AI 方案已使用；包含传统对话自动化，非全部为自主 LLM Agent | Cognigy |
案例放大镜 · 06
Nokia：网络告警分流与排障建议
一次网络异常可能伴随大量相关告警。运维人员要先从噪声中找出真正的问题，再跨工具查询、对照历史故障，最后决定是否改变运行中的网络。Nokia 的公开架构把部分工作拆给专用 Agent。
从告警噪声中识别重点事件
event triage协调工具，参考历史故障形成方案
router / action reasoner操作员审阅最终建议后再执行变更
glass-box autonomy上图列出资料明确说明的三类职责。事件分流 Agent 识别重要告警，中央路由 Agent 协调工具与其他 Agent，行动推理 Agent 参考历史处置记录形成建议。工程师仍须批准网络变更。
Google Cloud 案例报告排障时间缩短 50%–80%，但未提供可用于横向排名的完整测量方案。资料介绍的整体架构包含六个 Agent。按资料中的发布安排，路由与事件分流 Agent 于 2026 年 9 月提供，其余计划到 2027 年初陆续推出。原资料未说明六个 Agent 已同时全面可用。Google Cloud 客户案例。
06 企业运营与员工服务
这一组按共通工作归类：员工自助服务、招聘和客户接待。案例涉及人事与 IT 系统、招聘记录、客户资料及销售线索。
| 企业 / 国家 | 行业 | Agent Use Case | 状态 / 公开成果 | 来源 |
|---|---|---|---|---|
| Centrica / 英国 | 员工自助服务 | 输入员工在一个入口提出的人事、IT 或业务数据问题 处理开发中的 ESS 用 Copilot Studio 分派给 Workday、ServiceNow、SAP Joule 和 Databricks Genie 等系统 Agent 交付设计为返回员工资料、提交服务工单或查询业务数据；多系统方案仍在定制开发 | 开发中 已披露多 Agent 架构与定制开发工作；未披露该方案正式上线范围或可单独归因的 Agent 收益 | Microsoft |
| Adecco Group / 瑞士 | 招聘与人力资源 | 输入招聘客户通过电话或邮件提供的岗位需求 处理提取职责、薪资和资质要求并创建招聘订单，再准备面试题、岗位活动和候选人筛选材料 交付招聘人员在原有 Salesforce 工作流内接续工作，减少重复录入与跨工具切换 | 业务应用 已进入招聘人员工作流程；2026 年合作方案例报告端到端招聘流程加快 28% | Salesforce |
| Capita / 英国 | 业务流程外包 | 输入大量求职申请、岗位要求及候选人沟通任务 处理以 Career Assistant 等能力支持岗位匹配、申请筛选、面试安排和记录更新 交付先在内部招聘中应用再向客户扩展；公开的筛选耗时改善只对应其测量范围 | 已部署 2025 年起部署；企业披露前四个月节省 1,000+ 小时管理及招聘工作、筛选耗时下降 43% | Capita |
| Bionic / 英国 | 中小企业商业服务 | 输入中小企业围绕能源、保险或宽带等服务提出的请求 处理把 Agent 放进原有 Salesforce CRM，承接日常问题，并结合线索评分做路由和外呼排序 交付把接待与后续人工服务接起来；尚在建设的 Wingman 辅导能力不算既成成果 | 已上线 2026 年 CTO 署名文章确认已用于实际运营；未披露可单独归因的统一量化收益 | Salesforce |
案例放大镜 · 07
Centrica：跨人事、IT、销售与财务的员工服务方案
员工提出一个问题，背后可能是人事资料、IT 工单，也可能是销售或财务数据。Centrica 正在定制的员工自助服务方案，让员工从同一个入口提出这些请求，再交给相应系统的 Agent 处理。
员工信息
人事服务工单
IT 服务销售资料
业务财务查询
数据Copilot Studio 将请求交给相应系统的 Agent。例如，员工从统一入口提出创建 IT 工单的需求，由 ServiceNow 的 Now Assist 处理。人事、销售和财务请求分别由对应系统处理。各系统的 Agent 保留自己的业务规则。
这套方案仍在开发，资料未说明四个系统已经向所有员工全面开放。资料未单独披露 ESS 带来的收益。文中提到的整体 Power Platform 节省金额，不能归到 ESS 方案上。Microsoft 客户案例。
07 医疗与公共服务
这里收录设施客服、研究协作、政务知识支持和听力护理流程。涉及的应用包括内部文库检索、研究资源查找、预约与回访安排。
| 企业 / 国家 | 行业 | Agent Use Case | 状态 / 公开成果 | 来源 |
|---|---|---|---|---|
| NHS Property Services / 英国 | 医疗设施服务 | 输入设施租户关于维修、系统故障或联系人的来电问题 处理客服人员询问连接 SharePoint 文库的 Agent，直接检索最新内部说明与联系方式 交付帮助员工判断问题并寻找技术支持；自动安排工程师和生成现场报告仍是后续设想 | 内部应用 已供客服使用；信息查询由数分钟缩至数秒；更深的 CRM 集成和现场调度仍属后续方向 | Microsoft |
| Manchester City Council / 英国 | 地方政府服务 | 输入联络中心员工需要回答的居民服务问题 处理Copilot Studio Agent 汇集 SharePoint 页面与网站内容，在一个入口检索多个知识来源 交付向工作人员提供回答依据，减少切换页面；资料未披露自动审批或作出行政决定的能力 | 内部应用 联络中心已有应用；减少跨资料查找，未披露该 Agent 单独的量化收益 | Microsoft |
| Institut Curie / 法国 | 肿瘤研究 | 输入科研人员的文献检索问题，以及材料和采购记录 处理开发中的 Copilot for Researcher 检索论文并给出出处，也可交叉查找内部材料和相关同事 交付辅助整理研究资料、查找资源及联系相关同事；研究判断由科研人员承担，不是自主临床诊断 | 联合开发 联合开发案例；未披露全面上线范围或已实现节省；不涉及自主临床诊断 | Microsoft |
| Amplifon / 意大利 | 听力护理 | 输入听力护理客户的预约、试用反馈及既有服务记录 处理披露方案将 Service Cloud 客户资料与排期联动，安排回访、发送提醒，并辅助准备设备建议 交付支持护理人员安排服务；医生和专业人员的评估不由 Agent 接管，整体上线范围未明确 | 方案披露 已披露业务方案；资料同时含计划表述，全面上线范围及量化收益未明确 | Salesforce |
案例放大镜 · 08
Institut Curie：论文检索与内部研究资源查找
研究人员需要查阅论文中的方法细节，也需要了解机构内是否有人使用过某种材料。Institut Curie 与合作方开发的 Copilot for Researcher，针对的是这些分散而费时的信息工作。
问题 → 论文与数据库 → 信息摘要和引用
核对原文材料 / 采购记录 → 内部目录 → 相关同事
核对资源与责任人研究人员提出文献问题后，助手检索论文、整理信息并提供出处。研究人员查找材料时，助手结合材料记录、采购记录和内部目录，寻找相关资源及使用过这些资源的同事。
原资料使用开发中的表述，也没有披露该 Agent 全面上线的范围。这是一项研究协作应用，不涉及临床诊断。Microsoft 原始报道。
08 航空、旅游与体育
这一组包括航空客服、机场导航、旅游报价和 F1 规则解读。资料分别说明了已提供的服务和后续开发计划。
| 企业 / 国家 | 行业 | Agent Use Case | 状态 / 公开成果 | 来源 |
|---|---|---|---|---|
| Finnair / 芬兰 | 航空服务 | 输入旅客关于行李、值机、会员权益或具体行程的问题 处理Sisu 连接知识、Amadeus 订位资料及会员信息生成回答；复杂问题带会话摘要转人工 交付在网站和应用中提供服务；积分补登、关联账户和直接改订等能力须与后续计划分开 | 已上线 已在网站及应用提供服务；直接修改订位仍为后续能力，不能与已上线问答混同 | Salesforce |
| Heathrow Airport / 英国 | 机场服务 | 输入旅客通过 WhatsApp 提出的航站楼导航和常见问题 处理Hallie 结合知识库、地图、实时接口和航班状态，帮助查登机口、设施或附近餐饮 交付提供现场行程指引；网页、终端和更多复杂服务仍为扩展方向，未披露代办航班手续的能力 | 已上线 已推出 FAQ 与导航功能；更多渠道和复杂服务自动化仍在扩展 | Salesforce |
| Secret Escapes / 英国 | 旅游预订 | 输入旅游预订客户的标准服务请求与常见问题 处理实施方以 Data Cloud 和 Agentforce 建设五类用例，但公开案例未逐项披露任务及系统动作 交付可核验到标准请求分流；退款、改订等执行细节未公开，公开资料未提供更多细节 | 已部署 实施方披露已部署，标准请求分流率约 45%；未作为全部售后自动完成比例 | Performa |
| Boat Bike Tours / 荷兰 | 自行车与船宿旅游 | 输入旅客提出的旅游路线、日期与报价需求 处理Agent 调取 Salesforce 中的实时价格、余位和预订数据，找到对应行程链接并生成报价 交付初期由员工审阅后发送；自动追问缺失资料、更多预订动作及全自动报价属于后续计划 | 初期部署 初期部署阶段，报价发送前由员工复核；全自动报价和更多预订操作是后续计划 | Salesforce |
| Formula 1 / 英国运营主体 | 体育内容与赛事 | 输入观众对 2026 年 F1 技术规则的提问 处理Tech Director 通过 Data 360 检索 FIA 规则、编辑说明和内部术语表，按观众理解程度解释 交付仅依据获准使用的规则资料回答问题；实时遥测、开放网络和商品交易不是当前已证实的能力 | 已上线 已上线规则解读 Agent；实时遥测和商品交易尚属扩展设想 | Salesforce |
案例放大镜 · 09
Boat Bike Tours：根据实时价格与余位生成旅游报价
一位旅客来问某条船宿骑行路线的报价，员工原来要查日期与余位、找行程页面、制作报价文件再发邮件。这些资料已有记录，但查找和制作报价仍要靠员工逐步完成。
路线、日期与出行需求
任务触发实时价格 + 余位 + 行程链接 → 报价
系统工作检查报价后向客户发出
初期部署的责任交接Agent 使用 Salesforce 中的实时价格、余位与预订资料，并在报价中加入对应行程链接。初期部署时，员工检查报价后再发给客户。
原案例将自动补问身高、食物过敏等缺失资料，以及办理更多预订操作，列为后续计划。Finnair 的资料同样将直接修改订位列为后续能力。Boat Bike Tours 客户案例 · Finnair 客户案例。
09 哪些变化值得关注
采购与工程案例接入了已有系统。 Lemvigh-Müller 将供应商确认单与 SAP 采购订单核对；Siemens 的工程 Agent 使用 TIA Portal 项目资料，辅助生成和修改工业代码。
多个 Agent 分别处理同一流程中的任务。 Lemvigh-Müller 将邮件识别、字段提取和订单匹配交给三个 Agent；Nokia 用不同 Agent 分别负责告警分流、协调和诊断。
上线后仍有需要人来决定的步骤。 银行支付需要客户授权，网络变更需要工程师批准，保险理赔有人工复核。
资料口径与更新
本版资料核对截止 2026 年 10 月 16 日。厂商客户案例提供了具体实践线索，但不能替代独立效果评估。
- 覆盖范围：欧洲总部企业，或明确发生在欧洲的业务实践；部分跨国企业案例按欧洲主体归类。
- 证据来源：优先企业官网、客户案例和合作方技术说明。文中量化结果多数来自企业或供应商披露，未独立审计。
- 状态区分：已部署、生产试点、受控验证、开发规划和产品发布分别标注；状态依据原资料，不代表本刊已实际使用或独立验证。
- 指标限制：对话解决率、任务自动化率、处理时间、估算节省、用户数等，不能直接相加或排名。
- 计数方式：同一企业或机构合并为一个案例条目；多个助手、试点或业务场景不拆开凑数。
- 本版日期：2026 年 10 月 16 日，v1.0。后续不定期增补案例及进展，沿用本页地址；版本记录仅列日期、版本号及新增行业。
收录案例不代表本刊推荐相关厂商或产品。
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