近日，世界人工智能（885728）大會阿里云Agentic Cloud論壇上，滿幫（YMM）集團表示將Agent技術(shù)融入真實交易決策場景，打造“找貨助手”、“智能助理”等智能體，并依托阿里云和千問大模型打造生產(chǎn)級的Agent運行底座，推動平臺走向Agent協(xié)作。

當前，貨運物流面臨的核心挑戰(zhàn)在于決策復雜性。司機需綜合評估線路規(guī)劃、運費收入、時效達成可能性及返程配貨風險等多項因素，往往需要耗費大量時間反復刷新貨源、人工比對，極易錯過最佳接單窗口；貨主發(fā)布貨源后也需要與司機進行多輪溝通，在司機報價、響應(yīng)速度與服務(wù)質(zhì)量之間反復權(quán)衡。

針對這一痛點，滿幫（YMM）逐步探索從信息連接走向智能化復雜決策，讓算法進入真實交易環(huán)節(jié)，打造司機與貨主的助理智能體分別服務(wù)司機找貨和貨主找車場景，邁向Agent協(xié)作平臺時代：

首先，滿幫（YMM）依托阿里云Lindorm、OSS等打造狀態(tài)環(huán)境，用于承載長期記憶、短期狀態(tài)和上下文，保障Agent可24小時穩(wěn)定在線、按需喚醒。

其次，滿幫（YMM）設(shè)計了“快慢雙循環(huán)”策略結(jié)構(gòu)——慢循環(huán)通過大模型理解司機的收入目標、回程等信息并進行策略推演，輸出可執(zhí)行策略；快循環(huán)則將策略轉(zhuǎn)化為快速執(zhí)行邏輯，結(jié)合推薦與匹配框架，在一至兩秒內(nèi)完成對司機的推送，保障Agent的搶貨速度。

此外，滿幫（YMM）借助阿里云AgentRun Sandbox實現(xiàn)Agent執(zhí)行過程的權(quán)限、資源、上下文隔離，確保Agent運行風險可控、安全穩(wěn)定。