卡車司機被稱為中國最牛的多線程處理器，需在駕駛間隙從不同渠道尋找貨源、快速估算收支並盤算返程配載。據鈦媒體7月23日報道，國內數字貨運頭部平台滿幫近期舉辦首屆Agent算法大賽，試圖為三千萬司機配備一位「電子副駕」——963支隊伍鏖戰近五十天，最終由來自中國科學技術大學、中國科學院大學和廈門大學的同學組成的「baseline」團隊摘得冠軍。

滿幫AI算法總監高藝銘表示，單純的信息撮合已逐步走到盡頭，下一步要能幫用戶做複雜決策。通過傳統機器學習和深度學習技術，平台整體成交率已提升超過3倍，但平台化解決的是「連接」問題，無法替任何一方完成判斷。貨運交易涉及線路規劃、運費收入、時效要求、返程配貨概率、貨主信譽、天氣路況等多維變量，需在幾十秒內完成權衡。

冠軍方案設計了「記憶Agent+決策Agent」雙模塊架構，前者維護司機個性化約束，後者在收益、貨源狀態和個人需求間動態權衡。冠軍團隊選手陳宇豪表示，最難優化的是目的類偏好，這類約束隨司機生活狀態動態變化，可能與短期收益最大化產生衝突。

真實落地仍面臨諸多挑戰。選手林盧希坦言，需解決大模型推理的延遲和成本問題，結合小模型和規則系統形成更複雜機制。高藝銘指出模型幻覺問題——大量貨運領域實操知識不存在於互聯網通用語料中，基座大模型在物流場景下常產生與真實情況不符的推斷。

目前滿幫已依託阿里雲基礎設施打造狀態環境，承載Agent長期記憶、短期狀態和上下文，保障24小時穩定在線，並設計「快慢雙循環」策略結構。高藝銘提出遞進路徑：先通過輔助決策建立信任，再逐步讓渡權限。他預測，貨主Agent、司機Agent與平台Agent多方協作的交易網絡可能在2027年年底逐步實現。