Zoho发布企业级AI架构推动智能体执行业务

10月20日，Zoho在北京举行媒体沟通会，围绕中国企业全球化成长展示企业级AI战略。Zoho全球副总裁Mathivanan表示，企业在短决策周期内叠加过多工具，容易形成数据孤岛，甚至进一步产生“AI孤岛”。Zoho中国COO夏海峰则指出，AI若只能回答问题、提供信息，却不能参与实际业务流程，其商业价值将十分有限。

为解决AI“懂回答但不会执行”的问题，Zoho提出由数据层、连接层和执行层组成的三层架构。执行层包括原生嵌入CRM、财务和客服系统的对话式助手AskZia，用户可用自然语言查询信息、分析业务数据，并完成内容起草和润色；预置智能体Zia Agents则提供销售教练、SDR机器人等上百种角色，用于处理规律明确、可复用的工作。

针对复杂且高度个性化的业务，Zoho还提供低代码平台Agent Studio。某汽车零部件客户借助该平台开发成本预测智能体，以应对关税、运输等国际贸易因素造成的材料成本变化。AskZia、Zia Agents和Agent Studio分别对应信息处理、特定任务执行和个性化智能体构建，体现AI从辅助员工逐渐转向承担具体任务。

连接层方面，Zoho通过MCP（模型上下文协议）打通内外部生态。用户可在WorkBuddy、豆包工作、千问办公等支持MCP的客户端中配置连接器，直接对话操作Zoho CRM并自动更新数据。Zoho MCP兼容Claude、ChatGPT等主流模型与智能体，并提供300多项第三方服务集成，同时通过数据遮蔽和权限鉴权保护敏感信息，使跨应用协作兼顾开放性与安全性。

在模型策略上，Zoho没有追逐超大参数规模，而是根据业务需求在自有数据中心部署中小模型，用于邮件自动回复、图片摘要和情感分析等场景，以提升适配度并降低推理成本。其AI编程能力也被定位为现有业务底座上的扩展工具，源码托管、权限、安全运维和数据治理等基础能力仍是系统可靠性的关键。

商业模式上，Zoho表示目前不会单独收取AI费用，而是将AI作为软件基础设施的一部分。这与其持续30年、不融资不上市的经营方式有关。公司承诺，无论客户使用自带API Key接入外部模型，还是使用Zoho自研模型，都不会利用客户数据训练通用模型。Zoho认为，企业部署AI不仅要评估模型能力，还应明确数据处理方式、权限配置和外部服务边界，让智能体在安全底座上调用API并执行真实业务。