某能源类大型央企，常年位于世界 500 强前列。该央企拥有煤炭、电力、化工、运输等全产业链业务，业务遍布全国 31 个省区市以及 10 多个国家和地区。

在央国企深入 AI 应用的背景下，该央企传统静态管理模式已难以支撑高价值采购需求。本案例系统性解构 Agent 从需求分析到落地实践的过程，为央国企采购智能化转型提供案例参考。

01 ‍

央企供应商生命周期管理困局

该央企在供应商生命周期管理过程中面临系统性挑战。随着采购规模扩大及供应链复杂度提升，传统以人工审核、静态数据为主的管理模式难以支撑高价值、严标准的采购需求。

特别是，供应商资质造假、绩效评估缺失、关联方监管盲区等问题频发，不仅导致采购效率低下，更可能引发工程延期或生产安全事故。这些挑战共同指向供应商生命周期管理流程中的动态性与精细化不足。

供应商生命周期管理分为准入、管理、退出三个环节，企业在每个环节都面临困局。

（图：供应商生命周期管理挑战）

准入环节，存在两大核心痛点。首先是资质核验失准，央企对供应商的注册资本、行业认证等硬性资质依赖人工核验，但伪造证书、业绩造假等现象屡禁不止。

其次是数据支撑薄弱，准入评审依赖的数据多为静态信息，比如营业执照扫描件等，缺乏司法涉诉等外部动态信息支撑。例如，某央企曾因供应商隐瞒重大债务纠纷，导致设备供应中断。两个痛点叠加，使高风险供应商流入概率上升。

供应商在库管理面临三重困局。

第一，动态监管失效。供应商入库后缺乏持续跟踪机制，信息更新滞后于实际经营变化，形成 " 只进不出 " 的管理僵局。

第二，关联方管控缺位，招标人、评审专家与外协单位的关联关系难以穿透，存在围标串标隐患。

第三，绩效评估失真。传统 SRM 系统数据分析能力薄弱，无法实时捕捉质量缺陷、服务响应等关键指标。比如，若未及时发现供应商产能萎缩，将导致项目周期大幅延误。

在供应商淘汰退出环节，企业面临经验断层问题。当供应商因重大失信被清退时，企业缺乏系统性复盘能力。实际的供应商退出原因、风险特征等知识分散于各部门报告中，未沉淀为企业知识资产。

例如，供应商虽然在企业集团层面被淘汰，但却依然在子公司中标，导致合作再现履约风险。这也暴露了退出环节与准入、管理环节的闭环断裂。

上述诸多问题的本质是供应商动态的、多维度的画像体系缺失。这也导致央企的三个能力薄弱。

首先是实时预警能力弱，工商变更、司法执行等风险信号滞后。

其次是关联分析能力弱，供应商与专家、外协单位的利益链难以识别。

最后是知识沉淀能力弱，历史案例经验无法反哺准入策略。这使央企在供应链风险管控中始终处于被动响应状态。

02 ‍

拓尔思助力央企打造供应商全息大脑

面对供应商全生命周期管理的系统性挑战，央企最终选择拓尔思作为智能化转型伙伴，核心在于其 Agent 产品能直击供应商画像缺失痛点。

相较于传统方案，拓尔思通过多源数据融合、实时风险拦截、知识沉淀复用与智能决策引擎等多种能力，为央企打造了真正的供应商全息大脑。

拓尔思 Agent 最大的优势，在于打通内外部数据壁垒。其 Agent 平台可无缝集成央企内部的采购、供应商系统数据，并动态接入外部工商、司法、舆情等权威信源。例如在准入环节，系统自动关联供应商的行政处罚等隐性风险点，从源头降低供应链隐患。

针对管理环节的动态监控缺失，拓尔思拥有实时预警优势。比如，Agent 可以实时监控供应商司法被执行等信号，预警响应速度缩短至分钟级。或者，当供应商出现断供风险时，即时提醒企业履约风险。

此外，拓尔思还具备知识沉淀复用的差异化优势。通过 RAG，Agent 将供应商退出案例、纠纷处理方案等碎片知识入库，形成可复用的风险知识。

最后，区别于传统 SRM 系统的固定规则引擎，拓尔思 Agent 具备智能决策优势。Agent 可根据招标项目的特性，在海量供应商中进行精准匹配与排序。

03 ‍

供应商全生命周期管理 Agent 实践

拓尔思落地实施 Agent 项目过程中，深度结合该央企供应商全生命周期管理的核心诉求。通过驻场调研团队深入沟通与业务诊断，梳理出业务流程中的多项关键痛点。同时，将拓尔思自身在 AI、大数据等领域的技术优势，嵌入其构建的 Agent 解决方案，将技术与业务进行深度融合。

技术实现上，拓尔思依托自研的拓天大模型和 Agent 平台为央企构建了供应商管理 Agent。为保证回答的准确性，采用 RAG 增强机制，将国标招标法规、行业黑名单、工商司法舆情等内外部知识库向量化，有效规避大模型幻觉问题。

为更好的与既有采购系统拉通，拓尔思通过 MCP 协议实现多系统指令协同，动态调度其他系统业务接口，精准分发工作任务。

为了让业务人员更加深入的参与 Agent 构建，拓尔思通过可视化流程引擎，使业务人员能拖拽生成资格审查、评标等工作流。

同时，不同工作流 Agent 之间可以形成协同机制，以完成复杂的端到端流程。比如，数据 Agent、风险评估 Agent、报告 Agent、决策建议 Agent 可以协同完成供应商动态风险监测工作。

实施过程中最突出的难点是数据孤岛突破与数据安全。该央企的供应商数据分散在多套独立系统中，且涉及敏感信息。

拓尔思联合客户共同制定数据使用与共享制度与流程。通过 ETL 工具、数据接口等方式抽取信息，实现不同系统之间的数据整合与同步。同时，采用加密技术、访问控制与数据脱敏等手段，保证数据隐私。

为应对央企特有的知识沉淀与智能决策需求，方案还部署了智能辅助招标 Agent。通过分析历史招标文件等非结构化文档，帮助业务人员筛选并推荐优质供应商。

04 ‍

Agent 驱动招投标效率提升

项目实施后，该央企的供应商生命周期实现重大突破。通过 Agent，央企构建了全景式供应商风险雷达。依托工商等外部数据源的实时监测，系统在投标阶段实时预警风险，风险响应速度从被动处置转向事前预警。

同时，日常的供应商绩效考核，通过 Agent 实现高效自动化。Agent 自行评估供应商表现，并实施对应的奖惩，提升了供应商管理的时效性。

通过智能辅助招标 Agent，业务人员遴选优质供应商的寻源效率也得到大幅提升。面对供应商，Agent 也可以提供 AI 助手智能解答问题，提升了供应商的满意度。

项目成功首先归因于，拓尔思的深度需求理解能力。针对该央企深入的调研结果，量身定制解决方案。

其次是，良好的沟通协作带来高效的项目管理。通过建立定期沟通机制与及时汇报，拓尔思与央企相关部门密切配合，识别项目中的潜在风险，并合力解决。

本项目的成功实践证明，Agent 在供应商全生命周期管理中巨大的价值。不仅使央企招投标效率提升，更沉淀了可复用的供应链知识资产。这种 Agent 落地路径，为央国企采购智能化树立了可扩展的实施范本。