在企业数字化转型的过程中，文档处理始终是最复杂、最关键的环节之一。发票、合同、订单、报表……这些看似基础的文档承载着核心业务信息，却长期依赖人工操作与经验判断，难以实现真正的智能化。来也科技最新发布的《来也ADP：文档处理进入智能体时代》白皮书，不仅揭示了文档处理技术的跃迁，也展示了来也科技如何以ADP（Agentic Document Processing）重构企业的文档生产力体系。
文档是业务的重要载体，却也是企业流程自动化的核心瓶颈，文档的价值并未被充分挖掘。传统的文档处理方式，始终在识别和录入之间打转，无法真正理解业务内容。当文档版式发生变化、语言种类变多、场景碎片化时，传统技术常常识别出错，增加人工修正的负担。事实上，传统技术存在以下瓶颈：
数据标注成本高：每种文档需数百份标注样本，样本变化需重新标注，沦为人工支撑智能。
场景碎片化：一个场景一个模型，企业数百种文档仅能覆盖10-20%高频场景，实施周期长。
多语言难支持：每种语言需单独模型，跨国场景维护成本翻倍。
系统割裂不兼容：多套系统并存兼容维护难。
此前，我们使用文档处理系统，如同使用一台复杂的仪器：需要我们精确地设置模板、定义规则、标注字段，一步步地教会它如何操作。来也ADP则基于大语言模型和视觉语言模型，结合智能体技术，具有通用理解能力、自主规划和任务执行能力，能够融入企业业务流程实现端到端业务自动化和人机协同。
ADP代表了文档处理领域的两个根本转变：
从识别到理解。OCR和IDP的方式是识别字符、提取字段、输出数据，是一种机械性处理；而ADP的方式则是理解语义、理解任务、自主执行，这是一种智能化处理。
从工具到智能体。传统系统是被动响应的工具，需要大量人工标注和反复训练的模型；而ADP是主动理解的智能体，能够基于目标去自主完成任务。
来也ADP不再依赖模版或样本标注，也不需要重复训练模型。用户不再需要关心复杂的配置步骤，只需用最自然的语言告诉ADP自己的需求，例如“提取这批发票中的供应商、金额、税额和商品明细”，系统就能自动识别文档类型和语言，完成信息提取，甚至与业务系统对接。文档处理，实现了从识别文字到理解业务的跨越。
尽管大模型赋予了AI强大的语言理解能力，但它本质上仍是一个通用理解引擎。大模型具备理解能力，但本身存在没有记忆、不支持学习优化、无法处理多步骤任务等局限性。来也ADP就是建立在大模型之上的文档处理应用系统，它让AI不只是能回答问题，而是能完成任务。它补足大模型在企业级落地所需的三项关键能力：
通用理解能力
无规则/无标注依赖，支持多语言、多格式、多场景通用理解，真正实现开箱即用。极大降低了使用门槛与长期维护成本，让自动化得以覆盖企业更多元、更碎片化的长尾场景。
自主执行能力
在复杂文档处理场景中，ADP智能体能够理解任务目标，自主规划需要调用哪些模型和工具、按什么顺序调用、如何处理中间结果，并在遇到异常时自适应调整，最终输出业务所需的结果。
人机协同闭环
文档输入→业务决策→人机协同，全流程自动化落地，效果持续进化，越用越准。所有人机协作反馈形成的闭环数据飞轮，将持续优化系统，这意味着ADP在处理企业特有文档时，效果能随时间推移不断进化，成为企业专属的、越用越聪明的数字员工。
ADP就像企业的智能操作系统，能让AI根据业务目标自动完成多环节的文档流转与处理。从模型能力到系统智能，让AI真正融入企业生产流程。
企业在自动化的路上实现了数据数字化，却没能让流程真正智能化。来也ADP的出现，让文档这个沉睡的数据宝库重新焕发活力，使文档处理从孤立的技术环节，变成企业智能体生态的入口。在这个入口中，数据流转更顺畅、决策更高效、协作更智能。
