零一萬物拋出企業智能體2026六大預判：多智能體“上崗元年”來了

智東西
作者 江宇
編輯 漠影

智東西1月5日報道，今日，國內大模型領域的“六小龍”之一的零一萬物正式發布“中國企業智能體2026六大預判”，并判斷2026年將成為企業多智能體“上崗元年”，企業AI將從“一人一工具”轉向“一人一團隊”。

同時，零一萬物“萬智平臺”也正式升級至2.5版本，支持多Agent批量上崗、角色分工、流程拆解、目標驅動協同與結果自動交付。

在隨后舉行的線上AMA中，零一萬物圍繞多智能體是否只是階段性概念、企業級Agent如何規?；桓?、FDE模式的成本與盈利、不同規模企業的落地節奏等問題給出了進一步解釋。

零一萬物認為：2026年仍然是多智能體關鍵窗口期。在當前企業現實條件下，多智能體也是一條更接近業務、也更容易被組織接納的方式。

一、六個預判：2026年將是企業多智能體“上崗元年”

零一萬物提出，2026年將是企業多智能體“上崗元年”，企業將告別單一AI工具孤島，進入多角色協同的AI工作流階段。

六大預判分別圍繞智能體組織形態、系統能力、行業落地、中國優勢、基建角色、上崗節奏展開。

第一，多智能體將AI組織形態拉升至“團隊”級別：通過構建AI角色系統、工作流規劃與協同執行機制，幫助企業形成“虛擬市場部”或“虛擬招聘團隊”等AI原生協作單位。

第二，系統能力從T到TAB。零一萬物總結企業級多智能體系統需具備三個基本能力模塊：T（Team）代表多角色協同；A（Auto-pilot）代表系統可自動運行、動態適配流程變動；B（Business）代表AI系統要能圍繞業務KPI執行和交付。這套TAB標準，構成了智能體系統從“演示”走向“運行”的關鍵分水嶺。

第三，中國企業將成為全球多智能體“超級引擎”。相較歐美企業仍以模型為中心，零一萬物認為中國企業在AI基礎設施、業務復雜度與對自動化的需求上更具優勢，具備躍遷為“AI團隊型組織”的動因。

第四，“一把手工程”是贏取AI紅利的關鍵。零一萬物在實踐中發現，僅靠IT部門或局部試點難以推動多智能體上崗，“一把手工程”需要CEO或高層主導設定AI目標，將智能體嵌入組織主流程。

第五，智能體反哺開啟數字基建“自主進化”。零一萬物判斷，多智能體有望激活企業知識庫、數據治理和流程接口，重新帶動數字底座建設。

第六，2026年將是“多智能體上崗元年”。

為支撐上述趨勢，零一萬物打造了“一把手工程+FDE穿透+多智能體框架”的三步走模式，FDE（Field Deployment Engineer）團隊成為其行業落地的關鍵抓手。

二、“萬智平臺”2.5版本上線，多智能體如何真正“接管任務”

在平臺2.5版本的演示中，零一萬物呈現了兩個企業級多智能體應用的典型場景。

其一是“發布會策劃”。用戶僅需輸入一句需求Prompt，系統即激活“市場總監”主智能體，負責拆解頂層任務目標，并快速規劃出包含文案、視覺設計、媒介統籌等子任務的工作流。

隨后，營銷經理、內容經理、媒介主管、視覺設計、音效設計等多個子智能體自動組隊，根據各自職責進行任務拆解、協同執行。

在執行過程中，系統支持KPI重構、策略校準與邏輯實時調整，例如切換發布目標后，所有子智能體將即時響應，自動重構目標鏈條并更新交付內容。最終，包括產品主頁、宣傳文案、視覺素材在內的全部物料自動生成，并打包推送至發布通道。

其二是“招聘流程”。從企業提出“海外出海崗，需懂AI與咨詢”的人崗需求起，系統激活“職位發布智能體”，通過崗位畫像引擎精準抽取職位關鍵詞，生成標準化JD，并聯動飛書、BOSS直聘、智聯招聘等平臺一鍵分發。

在簡歷初篩階段，“簡歷篩選智能體”可結合崗位畫像、多輪問答與歷史招聘數據進行多維分析，判斷匹配度并生成候選人初篩建議。HR可在關鍵節點人工干預，進行策略優化或語義校準。

進入面試環節，“面試安排智能體”負責收集空檔時間并智能排程，通知候選人與面試官并完成會議同步。“數字人面試官”支持全程虛擬面試，涵蓋語音識別與外語交互?！懊嬖噲蟾嬷悄荏w”可基于視頻表現與內置測評維度打分，自動生成結構化評估報告并反饋至HR端。

三、回應質疑：多智能體是不是“階段性方案”，企業級Agent如何走向規模化交付？

在隨后舉行的線上AMA中，零一萬物集中回應了外界關切的幾個問題：多智能體是否只是過渡概念、企業級Agent如何規?；桓?、FDE模式的成本與盈利，以及不同規模企業的真實落地節奏。

零一萬物技術與產品中心副總裁稱，多智能體并不是AI發展的最終形態，終局仍然是AGI。但多智能體是一種在成本、可靠性和可維護性之間取得相對平衡的實現路徑。

相比“單一模型直接接管業務”的設想，多智能體可以通過角色分工、任務校驗和相互對齊，將企業的決策流、執行流與現有組織結構連接起來，在不徹底重構IT底座的前提下，先跑通業務閉環。這也是零一萬物判斷“2026年仍然是多智能體關鍵窗口期”的核心依據。

其次，企業級Agent的價值不在“會不會回答”，而在“是否可控、可負責、可交付”。

在回應“模型即應用”和“模型即Agent”等觀點時，零一萬物中國區解決方案和交付總經理韓煒強調，短期內模型與企業級Agent之間仍然存在清晰分工。模型負責生成與推理，而Agent必須對業務目標負責。

在企業場景中，多數能力并非單一模型天然具備，而需要系統層的設計與治理能力支撐。

同時，針對FDE模式是否“重人力、難規?！钡挠^點，零一萬物給出的判斷是：FDE確實不是一種可以無限復制的模式，但它解決的是企業級Agent落地中最致命的問題——需求理解偏差。

通過FDE與專家團隊、產品和研發的緊密協作，零一萬物試圖將傳統ToB項目中常見的“前期PPT很好看、后期交付嚴重偏離”的問題壓縮到最小。這也是其認為FDE模式具備長期價值、而非單純定制化陷阱的原因。

最后，零一萬物認為：不同規模企業的落地節奏差異，并不取決于“大小”，而取決于驅動力來源。

零一萬物將企業分為兩類典型驅動模型：一類是金融、保險等“以信息為核心資產”的行業，數據基礎較好，AI更容易嵌入核心業務；另一類是制造、農業、零售等“以效率為核心競爭力”的行業，其驅動力來自對人效提升和流程自動化的強烈需求。

在企業規模層面，大型企業由于管理鏈條復雜，更依賴“一把手工程”自上而下推動；中小企業決策路徑更短，反而可能在單點場景上更快完成落地。零一萬物判斷，規模并非決定性因素，關鍵在于是否能選準與營收或效率強相關的核心流程作為切入口。

從AMA釋放的信息來看，零一萬物強調在當前企業現實條件下，多智能體是一條更接近業務、也更容易被組織接納的方式。

結語：多智能體或成為企業AI的新常態

回看過去一年，從“一個Agent自動寫PPT”到“多Agent協同完成一個部門工作流”，AI在企業中的定位已悄然轉變。

從趨勢來看，零一萬物提出的“告別榜一崇拜”，認為未來企業更關心的可能不是模型參數量，而是能否在安全、穩定、可控的基礎上，推動真實業務閉環。

2026年，或將成為“企業型Agent”接受考驗的一年。如果Agent能逐步被納入企業標準管理體系，那“多智能體”將不止是AI技術路徑，更可能成為企業組織的新常態。