2026“企業 Agent 上崗元年”？零一萬物六大判斷定義企業多智能體，不再沿用大廠標準化產品模式”

作者 | 褚杏娟

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

企業智能體 2026 年六大預判

零一萬物中國區解決方案和交付總經理韓煒表示，企業智能體正從“單點工具”進化為“智能管理系統”。多智能體架構的本質，是重構了企業的組織形式，讓 AI 從“單點提效”轉向“全局優化”。這不僅是技術的躍遷，更是組織生產關系的重組。

基于與某世界能源巨頭、友邦等多家行業頭部客戶的 AI 變革實踐，零一萬物總結出中國企業智能體演進的六大核心預判。

預判一：智能體從“一人一工具”進階“一人一團隊”

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

智能體不僅僅是執行單元，更能將公司內部的優秀能力沉淀成可復用、可組合的業務資產。當智能體可以將頂尖人才的能力進行拆解和重構，同時封裝成可復用的能力模塊，根據實際生產場景進行落地和執行，企業將不再受限于“招聘 - 培養 - 流失”的人才循環。一個頂級銷售、資深律師、王牌產品經理的專業判斷力，可以被高效復制和執行、24 小時運轉，在毫秒級時間內部署到全球任意分支機構。

零一萬物提出，智能體團隊將像水一樣具有超強的適配度和延展度：業務高峰期自動擴容，低谷期靜默待命。這種“彈性超能力”讓中小企業首次擁有了與巨頭同臺競技的“不對稱優勢”。企業應通過多智能體實現業務能力的“軟件化”與“服務化”（CaaS，能力即服務），推動整個企業組織的智能化。

預判二：多智能體需具備 TAB 三要素

零一萬物認為，下一代企業的競爭優勢，將取決于其將業務能力轉化為數字資產的速度。零一萬物提出，多智能體必須具備 TAB 三要素：

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

• AI Auto-pilot（業務裂變）：可以根據實際核心生產業務生產場景進行智能規劃，過程可控可查，確保交付質量。開啟個人業務能力指數級增長，企業業務線容易在垂直深度和規模化增長中找到平衡點。

• AI Business（商業重構）：多智能體流程、產出均可沉淀，通過提取并重構團隊能力模塊，實現商業模式的原子顆粒度重構，這正是零一萬物助力企業在 AI 時代實現“能力即服務”（CaaS）的核心邏輯。

多智能體將企業的核心能力解構成可組合的能力模塊，像樂高積木一樣自由拼裝。

預判三：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業鏈、全球領先的開源模型、超大規模市場及豐富的復雜業務場景，為企業級多智能體提供了天然的試驗田和進化土壤。這不僅是一次“彎道超車”，更是一場“換道超車”。

從底層技術的角度來看，中國模型的開源實踐正在推動底座平權。中國在開源大模型領域的全球領先地位，為企業提供了具備全球競爭力的技術基座，降低了 AI 應用門檻，推動技術普惠和生態共建，使得更多企業能夠平等、高效地接入智能轉型浪潮。

同時，基于門類齊全的制造業體系與超大規模的消費市場，中國有望實現從 “世界工廠”到“智能體工廠” 的躍遷。零一萬物強調，中國企業在智能化轉型中已不再滿足于使用通用模型，而是需要深度結合行業知識、業務流程的“業務級智能體”。

預判四：“一把手工程”是贏取 AI 紅利的關鍵路徑

參與企業 AI 數智化轉型不是技術部門的單點試驗，而是企業戰略與組織架構的系統性重構。零一萬物認為，單點突破僅是開始，如果局限于“局部優化工程”，反而會制造出新的“數據孤島”。只有 AI 科技公司與企業的深度共創，全局突破，才能更全面兌現“變革紅利”。

這一過程中，需要具備“技術信仰型領導力”的一把手，以全局價值導向克服既得利益，推動 AI 變革。這種“技術理解力”也將成為領導力的新護城河。傳統 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”模式的價值已經得到驗證，在后續的調模型、找場景、搭應用的落地過程中，FDE (Forward Deployed Engineer) 成為承接一把手工程的關鍵。既懂代碼又懂業務，是技術管理復合型人才，像特種部隊一樣深入一線，用代碼解決商業問題，用商業思維優化技術方案。

預判五：智能體反哺推動企業數字基建“自主進化”

智能體不僅是數字化的“消費者”，更將成為企業數據與知識體系的“建設者”。通過自動標注、數據清洗、行為反饋等機制，智能體能在運行中持續豐富企業知識庫、優化決策模型，形成“數據飛輪”，并且在未來形成企業“記憶庫”。這種自主進化機制將大幅縮短企業從數字化向智能化跨越的周期。

預判六：2026 年將成為企業多智能體規模化“上崗元年”

隨著智能體技術成熟與場景深化，2026 年企業競爭的焦點將從“招多少人”轉向“指揮多少硅基軍團”。多智能體將率先在數據基礎完善、業務流程復雜、協同要求高的領域實現規模化部署。相應地，“智能體運營師”將成為企業新興關鍵崗位，負責智能體的部署、訓練、評估與優化。

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“復合型員工”將成為人機協同的核心。而對于企業而言，企業的核心競爭力將體現在三方面：早（盡早引入）、快（選用最先進 Agent）和有閉環數據（利用自身數據持續訓練）。

“我們不再沿用大廠銷售標準化產品的模式”

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

據悉，針對企業場景中動態、開放的難點，萬智 2.5 采用了“代碼先行、模型驅動”的硬核架構。相比傳統只會在畫布上按照既定工作流運轉的通用型 AI Agent，萬智平臺支持通過 MCP 協議和安全沙箱環境，不僅能確保多智能體執行時切合企業真實生產場景，且能實現工業級的穩定性。

韓煒表示，“零一萬物團隊與大廠團隊模式不同，我們不再沿用大廠銷售標準化產品的模式，而是更注重基于客戶需求進行梳理和設計，將其轉化為產品原型。這對解決方案團隊的能力要求非常高。隨后，我們會將原型交付給產品與研發團隊，以類似 FDE 的模式高效推進，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，我們持續縮小自身與客戶之間的理解落差。

他補充道，以往大廠的產品與客戶需求之間存在顯著的理解落差，這常常引發交付問題，導致最終成果與客戶預期不符，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項目時持續虧損、意愿不強的原因之一。大廠往往認為此類業務規模效應有限，而零一萬物正在積極探索的新模式，能夠持續降低交付成本、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。這是我們團隊的定位以及我所負責工作的核心方向。”

在零一萬物的產研版圖中，企業級多智能體的實現依托于基模 - 框架 - 應用“三位一體”的整合：

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

• 中間是企業級多智能體技術框架，負責將模型封裝為角色化、工具化、可協同的 Agent 團隊；

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

整合過往的合作經驗，零一萬物也為企業客戶規劃出了企業多智能體進化“三步走”布局：

第一步，確立“一把手工程”下的全局策略。 零一萬物認為，AI 數智化轉型絕非單純的技術試驗，而是深刻的業務重塑。企業必須由 CEO 親自掛帥，將多智能體的表現與企業的核心 KPI 深度綁定。在落地初期，便要敢于切入高頻、復雜、多部門協作的核心業務鏈路，以全局視角指引技術與業務的融合。

第二步，引入 FDE 模式跨越組織鴻溝。 針對轉型中常見的部門墻與數據孤島，企業需借助前置工程師（FDE）深入一線“破壁”。這一階段的關鍵在于防范系統性熵增，拒絕盲目堆疊智能體數量，而是通過精細化管理，緊盯準確率、響應延遲與 Token 效能，避免陷入“內耗型架構”。

第三步，通過協同進化跨越技術鴻溝。 企業應摒棄盲目的“榜一模型崇拜”，擁抱開源多模型混合架構。通過夯實目標規劃、系統調用、安全審計、多模型協同四大核心能力，企業將構建起穩固的三層架構：以開源及行業大模型為“底座層”，以企業級多智能體技術框架為“中樞層”，最終在應用層孕育出能夠真正解決問題的“超級數字員工”。

零一萬物技術與產品中心副總裁趙斌強表示，2026 年，企業多智能體上崗的過程，就是將“TAB 三要素”轉化為生產力的過程。而這其中的關鍵勝負手，就在于以“一把手工程”推動技術與組織的協同進化。零一萬物的目標，正是基于萬智 2.5 開放平臺，助力企業 AI 轉變為能夠持續產生復利、驅動商業模式創新的核心資產，從而在這場以“組織智能”為核心的轉型浪潮中，贏得關鍵加速度。

結束語對于 Agent 的未來發展，韓煒表示，長期有可能“模型即應用”或“模型即 Agent”最終會實現，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用之間還是有比較大的差別，Agent 有記憶能力、調用工具能力，現在還有通過 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鍵的東西：

一是安全、可控、合規。這個對于企業來說是非常重要的，企業不僅僅關心會不會回答，更重要的是答錯了誰來負責，Agent 需要基礎于特定的企業記憶（Enterprise Memory），了解企業專屬邊界。

二是工具和系統的能力。模型本身不會調用你的 CRM，不會登錄你的內網系統和下單采購，Agent 必須具備穩定的工具調用能力，去保證跨系統調用的準確率和效率。

三是包括 Multi-Agen 在內的企業級 Agent 里面，特別需要智能體做目標和任務的規劃。模型只會天生對下一句話去負責，Agent 需要對業務目標負責，企業級 Agent 需要理解 KPI，比如簽單量、周轉天數、風險敞口等 KPI 的目標，把這些目標拆解成目標和任務，并且在執行過程當中動態調整計劃。

四是多模型、多角色的協同。在真實的企業環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。企業級多智能體需要做的是根據任務選擇不同的模型，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同互相校對也很關鍵。

零一萬物認為，AI Agent 顛覆性價值在于行業重構，重點將從降本轉向增效。

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