作者 | 褚杏娟

1 月 5 日，零一萬物正式對外發(fā)布了《中國企業(yè)智能體 2026 六大預(yù)判》，并對外展示了其在企業(yè)級多智能體方向上的最新探索成果“萬智 2.5 企業(yè)多智能體”。

企業(yè)智能體 2026 年六大預(yù)判

零一萬物中國區(qū)解決方案和交付總經(jīng)理韓煒表示，企業(yè)智能體正從“單點工具”進(jìn)化為“智能管理系統(tǒng)”。多智能體架構(gòu)的本質(zhì)，是重構(gòu)了企業(yè)的組織形式，讓 AI 從“單點提效”轉(zhuǎn)向“全局優(yōu)化”。這不僅是技術(shù)的躍遷，更是組織生產(chǎn)關(guān)系的重組。

基于與某世界能源巨頭、友邦等多家行業(yè)頭部客戶的 AI 變革實踐，零一萬物總結(jié)出中國企業(yè)智能體演進(jìn)的六大核心預(yù)判。

預(yù)判一：智能體從“一人一工具”進(jìn)階“一人一團(tuán)隊”

過去單點 AI 工具解決的是任務(wù)自動化問題，而多智能體推動的是整個企業(yè)組織的系統(tǒng)性智能化。

智能體不僅僅是執(zhí)行單元，更能將公司內(nèi)部的優(yōu)秀能力沉淀成可復(fù)用、可組合的業(yè)務(wù)資產(chǎn)。當(dāng)智能體可以將頂尖人才的能力進(jìn)行拆解和重構(gòu)，同時封裝成可復(fù)用的能力模塊，根據(jù)實際生產(chǎn)場景進(jìn)行落地和執(zhí)行，企業(yè)將不再受限于“招聘 - 培養(yǎng) - 流失”的人才循環(huán)。一個頂級銷售、資深律師、王牌產(chǎn)品經(jīng)理的專業(yè)判斷力，可以被高效復(fù)制和執(zhí)行、24 小時運轉(zhuǎn)，在毫秒級時間內(nèi)部署到全球任意分支機構(gòu)。

零一萬物提出，智能體團(tuán)隊將像水一樣具有超強的適配度和延展度：業(yè)務(wù)高峰期自動擴(kuò)容，低谷期靜默待命。這種“彈性超能力”讓中小企業(yè)首次擁有了與巨頭同臺競技的“不對稱優(yōu)勢”。企業(yè)應(yīng)通過多智能體實現(xiàn)業(yè)務(wù)能力的“軟件化”與“服務(wù)化”（CaaS，能力即服務(wù)），推動整個企業(yè)組織的智能化。

預(yù)判二：多智能體需具備 TAB 三要素

零一萬物認(rèn)為，下一代企業(yè)的競爭優(yōu)勢，將取決于其將業(yè)務(wù)能力轉(zhuǎn)化為數(shù)字資產(chǎn)的速度。零一萬物提出，多智能體必須具備 TAB 三要素：

• AI Team（團(tuán)隊作戰(zhàn)）：人和智能體、智能體和智能體之間可以進(jìn)行智能協(xié)同，1 人指揮 1 支智能體團(tuán)隊成為可能，進(jìn)而突破“人才瓶頸”，實現(xiàn)“能力軟件化”的躍遷，讓企業(yè)擺脫對單一專家的依賴，實現(xiàn)能力的彈性伸縮。

• AI Auto-pilot（業(yè)務(wù)裂變）：可以根據(jù)實際核心生產(chǎn)業(yè)務(wù)生產(chǎn)場景進(jìn)行智能規(guī)劃，過程可控可查，確保交付質(zhì)量。開啟個人業(yè)務(wù)能力指數(shù)級增長，企業(yè)業(yè)務(wù)線容易在垂直深度和規(guī)模化增長中找到平衡點。

• AI Business（商業(yè)重構(gòu)）：多智能體流程、產(chǎn)出均可沉淀，通過提取并重構(gòu)團(tuán)隊能力模塊，實現(xiàn)商業(yè)模式的原子顆粒度重構(gòu)，這正是零一萬物助力企業(yè)在 AI 時代實現(xiàn)“能力即服務(wù)”（CaaS）的核心邏輯。

多智能體將企業(yè)的核心能力解構(gòu)成可組合的能力模塊，像樂高積木一樣自由拼裝。

預(yù)判三：中國將成為全球多智能體落地的“超級引擎”

中國擁有全球最完整的產(chǎn)業(yè)鏈、全球領(lǐng)先的開源模型、超大規(guī)模市場及豐富的復(fù)雜業(yè)務(wù)場景，為企業(yè)級多智能體提供了天然的試驗田和進(jìn)化土壤。這不僅是一次“彎道超車”，更是一場“換道超車”。

從底層技術(shù)的角度來看，中國模型的開源實踐正在推動底座平權(quán)。中國在開源大模型領(lǐng)域的全球領(lǐng)先地位，為企業(yè)提供了具備全球競爭力的技術(shù)基座，降低了 AI 應(yīng)用門檻，推動技術(shù)普惠和生態(tài)共建，使得更多企業(yè)能夠平等、高效地接入智能轉(zhuǎn)型浪潮。

同時，基于門類齊全的制造業(yè)體系與超大規(guī)模的消費市場，中國有望實現(xiàn)從 “世界工廠”到“智能體工廠” 的躍遷。零一萬物強調(diào)，中國企業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型中已不再滿足于使用通用模型，而是需要深度結(jié)合行業(yè)知識、業(yè)務(wù)流程的“業(yè)務(wù)級智能體”。

預(yù)判四：“一把手工程”是贏取 AI 紅利的關(guān)鍵路徑

參與企業(yè) AI 數(shù)智化轉(zhuǎn)型不是技術(shù)部門的單點試驗，而是企業(yè)戰(zhàn)略與組織架構(gòu)的系統(tǒng)性重構(gòu)。零一萬物認(rèn)為，單點突破僅是開始，如果局限于“局部優(yōu)化工程”，反而會制造出新的“數(shù)據(jù)孤島”。只有 AI 科技公司與企業(yè)的深度共創(chuàng)，全局突破，才能更全面兌現(xiàn)“變革紅利”。

這一過程中，需要具備“技術(shù)信仰型領(lǐng)導(dǎo)力”的一把手，以全局價值導(dǎo)向克服既得利益，推動 AI 變革。這種“技術(shù)理解力”也將成為領(lǐng)導(dǎo)力的新護(hù)城河。傳統(tǒng) CEO 可以不懂代碼，但 AI 時代的 CEO 必須懂“AI 的可能性邊界”。就像喬布斯不需要會寫 iOS 代碼，但他必須知道“多點觸控”能重新定義手機。

零一萬物表示，在與頭部客戶的合作中，“一把手工程”模式的價值已經(jīng)得到驗證，在后續(xù)的調(diào)模型、找場景、搭應(yīng)用的落地過程中，F(xiàn)DE (Forward Deployed Engineer) 成為承接一把手工程的關(guān)鍵。既懂代碼又懂業(yè)務(wù)，是技術(shù)管理復(fù)合型人才，像特種部隊一樣深入一線，用代碼解決商業(yè)問題，用商業(yè)思維優(yōu)化技術(shù)方案。

預(yù)判五：智能體反哺推動企業(yè)數(shù)字基建“自主進(jìn)化”

智能體不僅是數(shù)字化的“消費者”，更將成為企業(yè)數(shù)據(jù)與知識體系的“建設(shè)者”。通過自動標(biāo)注、數(shù)據(jù)清洗、行為反饋等機制，智能體能在運行中持續(xù)豐富企業(yè)知識庫、優(yōu)化決策模型，形成“數(shù)據(jù)飛輪”，并且在未來形成企業(yè)“記憶庫”。這種自主進(jìn)化機制將大幅縮短企業(yè)從數(shù)字化向智能化跨越的周期。

預(yù)判六：2026 年將成為企業(yè)多智能體規(guī)?；吧蠉徳辍?/p>

隨著智能體技術(shù)成熟與場景深化，2026 年企業(yè)競爭的焦點將從“招多少人”轉(zhuǎn)向“指揮多少硅基軍團(tuán)”。多智能體將率先在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)完善、業(yè)務(wù)流程復(fù)雜、協(xié)同要求高的領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；渴?。相應(yīng)地，“智能體運營師”將成為企業(yè)新興關(guān)鍵崗位，負(fù)責(zé)智能體的部署、訓(xùn)練、評估與優(yōu)化。

對于人類員工而言，決策力成為知識工作者的核心競爭力，具備綜合判斷力與決策審計力的“復(fù)合型員工”將成為人機協(xié)同的核心。而對于企業(yè)而言，企業(yè)的核心競爭力將體現(xiàn)在三方面：早（盡早引入）、快（選用最先進(jìn) Agent）和有閉環(huán)數(shù)據(jù)（利用自身數(shù)據(jù)持續(xù)訓(xùn)練）。

“我們不再沿用大廠銷售標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品的模式”

基于上述六大預(yù)判，零一萬物萬智企業(yè)大模型一站式平臺（以下簡稱萬智平臺）正式升級至 2.5 版：企業(yè)級多智能體成為平臺的核心企業(yè)應(yīng)用之一，好比 Office 之于 Windows 系統(tǒng)。

據(jù)悉，針對企業(yè)場景中動態(tài)、開放的難點，萬智 2.5 采用了“代碼先行、模型驅(qū)動”的硬核架構(gòu)。相比傳統(tǒng)只會在畫布上按照既定工作流運轉(zhuǎn)的通用型 AI Agent，萬智平臺支持通過 MCP 協(xié)議和安全沙箱環(huán)境，不僅能確保多智能體執(zhí)行時切合企業(yè)真實生產(chǎn)場景，且能實現(xiàn)工業(yè)級的穩(wěn)定性。

韓煒表示，“零一萬物團(tuán)隊與大廠團(tuán)隊模式不同，我們不再沿用大廠銷售標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品的模式，而是更注重基于客戶需求進(jìn)行梳理和設(shè)計，將其轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品原型。這對解決方案團(tuán)隊的能力要求非常高。隨后，我們會將原型交付給產(chǎn)品與研發(fā)團(tuán)隊，以類似 FDE 的模式高效推進(jìn)，迅速為客戶交付可用的演示版本或 PoC（概念驗證）場景。通過這種方式，我們持續(xù)縮小自身與客戶之間的理解落差。

他補充道，以往大廠的產(chǎn)品與客戶需求之間存在顯著的理解落差，這常常引發(fā)交付問題，導(dǎo)致最終成果與客戶預(yù)期不符，需求范圍不斷蔓延。這也正是大廠在承接定制化項目或智能體相關(guān)項目時持續(xù)虧損、意愿不強的原因之一。大廠往往認(rèn)為此類業(yè)務(wù)規(guī)模效應(yīng)有限，而零一萬物正在積極探索的新模式，能夠持續(xù)降低交付成本、縮減與客戶的溝通差距，并在此過程中尋求可行的盈利路徑。這是我們團(tuán)隊的定位以及我所負(fù)責(zé)工作的核心方向?！?/p>

在零一萬物的產(chǎn)研版圖中，企業(yè)級多智能體的實現(xiàn)依托于基模 - 框架 - 應(yīng)用“三位一體”的整合：

• 底層是開源基座模型與行業(yè)垂類模型，以及零一萬物兩年來所積累下的模型訓(xùn)練方法論；

• 中間是企業(yè)級多智能體技術(shù)框架，負(fù)責(zé)將模型封裝為角色化、工具化、可協(xié)同的 Agent 團(tuán)隊；

• 頂層則是面向行業(yè)的“超級員工”與解決方案，如 AI 招商專員、AI 保險顧問等，直接對接業(yè)務(wù)部門并承擔(dān) KPI，為企業(yè)客戶帶來可量化的價值。

整合過往的合作經(jīng)驗，零一萬物也為企業(yè)客戶規(guī)劃出了企業(yè)多智能體進(jìn)化“三步走”布局：

第一步，確立“一把手工程”下的全局策略。 零一萬物認(rèn)為，AI 數(shù)智化轉(zhuǎn)型絕非單純的技術(shù)試驗，而是深刻的業(yè)務(wù)重塑。企業(yè)必須由 CEO 親自掛帥，將多智能體的表現(xiàn)與企業(yè)的核心 KPI 深度綁定。在落地初期，便要敢于切入高頻、復(fù)雜、多部門協(xié)作的核心業(yè)務(wù)鏈路，以全局視角指引技術(shù)與業(yè)務(wù)的融合。

第二步，引入 FDE 模式跨越組織鴻溝。 針對轉(zhuǎn)型中常見的部門墻與數(shù)據(jù)孤島，企業(yè)需借助前置工程師（FDE）深入一線“破壁”。這一階段的關(guān)鍵在于防范系統(tǒng)性熵增，拒絕盲目堆疊智能體數(shù)量，而是通過精細(xì)化管理，緊盯準(zhǔn)確率、響應(yīng)延遲與 Token 效能，避免陷入“內(nèi)耗型架構(gòu)”。

第三步，通過協(xié)同進(jìn)化跨越技術(shù)鴻溝。 企業(yè)應(yīng)摒棄盲目的“榜一模型崇拜”，擁抱開源多模型混合架構(gòu)。通過夯實目標(biāo)規(guī)劃、系統(tǒng)調(diào)用、安全審計、多模型協(xié)同四大核心能力，企業(yè)將構(gòu)建起穩(wěn)固的三層架構(gòu)：以開源及行業(yè)大模型為“底座層”，以企業(yè)級多智能體技術(shù)框架為“中樞層”，最終在應(yīng)用層孕育出能夠真正解決問題的“超級數(shù)字員工”。

零一萬物技術(shù)與產(chǎn)品中心副總裁趙斌強表示，2026 年，企業(yè)多智能體上崗的過程，就是將“TAB 三要素”轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的過程。而這其中的關(guān)鍵勝負(fù)手，就在于以“一把手工程”推動技術(shù)與組織的協(xié)同進(jìn)化。零一萬物的目標(biāo)，正是基于萬智 2.5 開放平臺，助力企業(yè) AI 轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌虺掷m(xù)產(chǎn)生復(fù)利、驅(qū)動商業(yè)模式創(chuàng)新的核心資產(chǎn)，從而在這場以“組織智能”為核心的轉(zhuǎn)型浪潮中，贏得關(guān)鍵加速度。

結(jié)束語對于 Agent 的未來發(fā)展，韓煒表示，長期有可能“模型即應(yīng)用”或“模型即 Agent”最終會實現(xiàn)，就是最終 AGI 的時代，但這個時間線有多長還不確定。從短中期來看模型和應(yīng)用之間還是有比較大的差別，Agent 有記憶能力、調(diào)用工具能力，現(xiàn)在還有通過 Multi-Agent 對抗式分析的能力，這是單一模型可能很難具備的。特別針對企業(yè)場景而言，模型不是 Agent，模型只是 Agent 的“大腦”。大腦之外至少還缺四樣關(guān)鍵的東西：

一是安全、可控、合規(guī)。這個對于企業(yè)來說是非常重要的，企業(yè)不僅僅關(guān)心會不會回答，更重要的是答錯了誰來負(fù)責(zé)，Agent 需要基礎(chǔ)于特定的企業(yè)記憶（Enterprise Memory），了解企業(yè)專屬邊界。

二是工具和系統(tǒng)的能力。模型本身不會調(diào)用你的 CRM，不會登錄你的內(nèi)網(wǎng)系統(tǒng)和下單采購，Agent 必須具備穩(wěn)定的工具調(diào)用能力，去保證跨系統(tǒng)調(diào)用的準(zhǔn)確率和效率。

三是包括 Multi-Agen 在內(nèi)的企業(yè)級 Agent 里面，特別需要智能體做目標(biāo)和任務(wù)的規(guī)劃。模型只會天生對下一句話去負(fù)責(zé)，Agent 需要對業(yè)務(wù)目標(biāo)負(fù)責(zé)，企業(yè)級 Agent 需要理解 KPI，比如簽單量、周轉(zhuǎn)天數(shù)、風(fēng)險敞口等 KPI 的目標(biāo)，把這些目標(biāo)拆解成目標(biāo)和任務(wù)，并且在執(zhí)行過程當(dāng)中動態(tài)調(diào)整計劃。

四是多模型、多角色的協(xié)同。在真實的企業(yè)環(huán)境中往往是多模型共存，包括自研模型、開源模型、商用模型等，不同的場景需要選用不同的模型或者不同參數(shù)量的模型，沒有最好的模型，只有最適合場景的模型，這個可能是比較重要的。企業(yè)級多智能體需要做的是根據(jù)任務(wù)選擇不同的模型，可能不同的子 Agent 用不同的模型，包括主 Agent 也用的并不一定是參數(shù)量特別大的模型，這是基于實際場景的情況。另外，在多智能體的中分工協(xié)同互相校對也很關(guān)鍵。

零一萬物認(rèn)為，AI Agent 顛覆性價值在于行業(yè)重構(gòu)，重點將從降本轉(zhuǎn)向增效。

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