

全球企业级AI正迎来关键转型期,Agent(智能体)技术逐渐从单工具阶段迈入多智能体协同时代。1月5日,零一万物发布“2026年企业智能体六大预判”,提及2026年将成为企业多智能体规模化“上岗”元年。
零一万物预测,智能体将从“一人一工具”进阶“一人一团队”,多智能体需具备TAB( 团队作战、业务裂变、商业重构)三要素,中国将成为全球多智能体“超级引擎”,“一把手工程”是赢取AI红利的关键路径,智能体反哺将开启数字基建“自主进化”,以及2026年是企业多智能体上岗元年。
从基础模型研发到推动AI落地提效,大模型正在越来越靠近一线生产端。过去一年时间,零一万物团队在能源、采矿、制造、养殖、零售等行业落地实践,发现企业已不再满足于只在一线使用AI,而是越来越大胆地将AI能力向上推,与公司管理层、经营层越来越近。
作为AI落地形式之一,Agent在2025年被热议。从行业技术发展脉络来看,智能体经历过工作流、推理Agent、多智能体阶段。国际市场中,微软推出 AutoGen 框架实现智能体分工协作,谷歌 DeepMind 通过多智能体强化学习攻克复杂任务,国内火山引擎等企业也在相关领域布局,行业竞争日趋激烈。
对于与大厂之间的差异,零一万物中国区解决方案和交付总经理韩炜在采访中表示,零一万物不再沿用大厂销售标准化产品模式,而是更注重基于客户需求进行梳理和设计,将其转化为产品原型。他认为以往大厂的产品与客户需求之间存在显著的理解落差,这常常引发交付问题,导致最终成果与客户预期不符,需求范围不断蔓延,这也是大厂在承接定制化项目或智能体相关项目时持续亏损、意愿不强的原因之一。大厂往往认为此类业务规模效应有限,而创业公司可以积极探索新模式,尝试降低交付成本、缩减与客户的沟通差距,并在此过程中寻求可行的盈利路径。
虽然AI应用包括Agent赛道热度不断提升,但行业有观点认为“模型即产品”,垂类功能可能会被大厂的基座模型兼容。对此,韩炜表示,长期来看,“模型即应用”或“模型即Agent”最终会实现,即在最终AGI的时代,但这个时间线有多长还不确定。而从短中期来看,模型与应用之间仍存在较大差别——Agent有记忆、调用工具、通过Multi-Agent 对抗式分析的能力,这是单一模型很难具备的,特别针对企业场景而言,模型不是 Agent,模型只是 Agent 的“大脑”。
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吕倩
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