一个订单管理系统的三维驾驶舱在大屏幕上缓缓旋转——系统先与用户交互明确需求，再展示思考过程，最终给出可验证的方案。这不是程序员写出的代码，而是一位不懂编程的业务人员用一句自然语言“说”出来的应用，给现场受众演示了如何“让AI懂表格，让Agent干实事”。

一年来，“Agent”这个词被反复提及，Agent也真正从“能对话”走向了“能干活”。但WPS多维表格团队给出的判断是：真正的考验不在聊天窗口里，而在企业的业务流程中。

从“试验田”到“示范田”：AI如何读懂企业业务

“就算我们做了100种、1000种图表，企业内总有一种自创的图表，是市场上都没见过的。”WPS多维表格产品负责人杨鼎坦言。这句话道出了一个长期困扰企业数字化的问题：标准化软件永远无法穷尽个性化的业务需求。

杨鼎的思路是将问题拆解——AI首先要读懂业务。为此，WPS多维表格团队重新审视了企业工作流的本质：任务如何产生、信息如何流转、多少人如何协作、结果如何交付。这些要素最终沉淀在一张张业务表格里。而多维表格正是从这一逻辑出发，将传统Excel的二维表格升级为带有业务属性的“活”的数据系统：身份证号字段可以自动带出出生日期和性别，地址字段可以按标准省市县结构填充，表单视图让移动端填写不再困难，自动化模块可以在项目到期时自动通知相关人员。“多维表格今天有75种以上的字段类型，可以满足用户各种各样的诉求。”杨鼎说。

理解业务只是第一步，更关键的是让AI具备“动手”的能力。今年6月、7月和9月，WPS三度登顶国际权威榜单。6月，WPS表格Agent以73.46%登顶SpreadsheetBench V1 Full 912全量榜单，超过论文公布的人类专家基准线71.33%，验证AI“会做”，该榜单考察复杂表格任务中的需求理解、表格操作与公式格式交付；7月，又以72.54分登顶表格问答基准TableBench方法榜，验证AI“会想”，其886个测试案例覆盖事实核验、数值推理、数据分析与可视化四大能力。前者考察AI像熟练员工一样操作表格、搭建系统的“执行力”，WPS AI以73.46%的成绩超过71.33%的人类专家基准；后者考察AI像数据分析专家一样理解数据背后含义的“思考力”。WPS多维表格技术负责人金才对此的概括颇为精准：“这两项评测分别验证了AI的思考力和执行力，构成了从底层技术到完整产品能力的闭环。”9月，国际权威表格AI评测SpreadsheetBench更新V2 Full榜单，WPS表格Agent以50.86%的成绩再度登顶，成为国内首个在该榜单取得SOTA的Agent，Claude Opus 4.6、GPT-5.2、Gemini 3.1 Pro等国际主流模型分别以34.89%、26.79%、23.68%的成绩位列其后。

读懂业务、具备能力之后，AI生成的应用能否在企业里真正跑起来，是另一个必须回答的问题。金才从三个维度给出了答案：AI要够懂业务、数据要持续进得来、系统要扛得住。在数据连接层面，WPS多维表格打造了“AI连接器”——业务系统方只需提供接口文档，AI即可完成开发与测试验证，过去专业工程师三天以上的工作被压缩到小时级。

在系统性能层面，当多维表格承载整个团队天天在用的应用系统，数据实时流入、上百人并发操作、复杂计算密集发生，都在冲击实时体验。WPS多维表格持续升级内核引擎，在百万行数据、数百人协同编辑的场景下，把计算响应延迟保持在百毫秒级。

从“单点工具”到“系统基石”：在业务流程中长出应用

“大家都知道Agent很强，但企业并没有快起来。”WPS多维表格运营负责人李红玲分享了她和团队一起找答案的过程。AI要在企业里真正提效，需要进入业务的上下文和流程，否则能力始终是单点的。团队为此沉淀出一套方法论：场景切入、流程梳理、AI加入、AI持续优化、规模推广。

这套方法论在真实场景中得到了验证。沪东中华造船厂借助AI建表与AI建仪表盘，一句话即可生成覆盖台时故障率、综合效能的精益设备管理分析系统。北京昌平区教育局将每年千余名教师的资质评审搬至线上，AI字段自动提取证书信息、生成台账并流转审批。中集集团利用WPS多维表格搭建了全员生产维护（TPM）系统，将设备信息、报修、工单处理和报表统计集中承载，并为不同角色提供千人千面的操作入口。北京师范大学珠海校区教务部则用多维表格搭建了覆盖全国上百所基地学校的师范生教育实习管理系统。

这些案例的共同点在于：它们不是从零开发的应用系统，而是从已有的业务数据中“长”出来的。这正是杨鼎所强调的“多维表格是搭建企业应用的最佳基石”——权限、协同、自动化这些最复杂的能力已沉淀多年，AI无需从零重建；多维表格本身是在线文档，应用保存即可用、链接即可发；数据透明可追溯，业务人员看得懂，也改得动自己搭建的东西。这与当前流行的vibe coding工具形成了鲜明对比——那些工具搭建的个人应用在度过蜜月期后，往往因为缺乏维护而变成“一坨复杂的代码”。而多维表格搭建的应用，本质上是搭了一个看得懂的表格，所有东西都可以通过对话去修改，可治理性要好得多。

从“探路”到“示范”：AI基础设施的时代命题

站在更宏阔的视野观察，WPS多维表格的探索恰逢其时。2026年《政府工作报告》明确提出“深化拓展‘人工智能+’，促进新一代智能终端和智能体加快推广”。工业和信息化部、国家数据局联合实施2026年“模数共振”行动，提出到2026年底基本形成“数据—模型—场景应用”良性互促的循环。在这样的大背景下，AI如何从实验室走向生产线、从技术概念转化为生产力，已成为衡量数字化转型成效的标尺。

WPS给出的路径颇具启示：不是用AI替代现有的办公软件，而是让AI成为连接业务场景与数据能力的桥梁。李红玲总结的“找场景、上下文、AI进入、陪跑”四步法，本质上回答了一个更深层的问题——当AI的“智商”不再是瓶颈，真正的挑战在于它能否进入真实的工作流，能否理解“这个表格里的每一列数据背后是什么业务含义”。

从这一意义上说，WPS多维表格的探索与科创板七年的实践有着相似的逻辑内核。七年前，科创板以制度创新为笔、产业赋能为墨，将资本市场的“试验田”耕耘成610余家“硬科技”企业汇聚的“示范田”。今天，WPS多维表格试图做同样的事——让AI不再是漂浮在云端的概念，而是扎根于企业每一张业务表格、每一个工作流程的“基础设施”。正如杨鼎所言：“AI可能会替代部分的工具，但多维表格这些年从业务真实工作流里抽象出来的场景，是替换不了的。”

从“能对话”到“能干活”，从“能干活”到“能干成事”，Agent进入真实工作流的每一步，都在回答同一个时代之问：当人工智能的浪潮席卷而来，技术究竟如何转化为实实在在的生产力？WPS多维表格的答案写在那一张张被AI读懂的业务表格里，写在沪东中华造船厂的精益管理系统里，写在昌平区教育局的线上评审流程里，也写在每一位不懂代码却能用自然语言搭出自己业务系统的普通员工手里。这或许正是“人工智能+”从顶层设计到基层实践的最好注脚——让技术回归业务，让AI服务于人。（马渭淞）