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      零一萬物發布2026企業智能體六大預判 多智能體元年將啟

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      2026年1月5日,零一萬物舉辦線上AMA活動。技術與產品中心副總裁趙斌強代表企業發布2026年中國企業智能體六大預判,中國區解決方案和交付總經理韓煒共同參與問答環節,詳解企業多智能體技術落地與行業趨勢。

      趙斌強指出,行業正從模型時代、單一智能體時代,逐步邁入企業多智能體時代。

      基于技術探索與頭部客戶AI變革實踐,零一萬物明確了2026年中國企業智能體六大核心預判,并配套推出“三步走”落地計劃,同時結合中國開源優勢與廣闊場景,預判中國將成為全球多智能體超級引擎。



      六大核心預判具體內容如下:

      第一個預判:智能體從“一人一工具”進階“一人一團隊”。

      從AI 2.0誕生之初,很多人都在致力于將大模型打造成能夠賦能企業員工乃至管理層的工具。隨著大模型技術的演進與智能體(Agent)應用的深化,僅僅把大模型作為工具已不足以體現其革命性價值。真正能夠改變企業的,是將從頂層管理者到執行團隊的整體架構,都建立在多智能體的基礎之上,從而實現企業自上而下的全面AI驅動。

      第二個預判:多智能體需具備 TAB 三要素(Team 團隊作戰 ;Auto-pilot 業務裂變 ;Business 商業重構)

      如何定義多智能體?具體而言,多智能體有這三個方面的特征:

      第一個是團隊作戰。人和智能體、智能體和智能體之間的智能協同讓“能力軟件化”成為可能。能夠將企業管理經營層的經營動作,從原來的傳統的管理方式變到基于AI多智能體的人機協作管理。智能體將使企業實現業務能力的軟件化與彈性伸縮,讓企業擺脫對單一專家的依賴。

      第二是業務裂變。零一萬物可以讓AI多智能體去做自動駕駛(Auto-Pilot),將經營和管理動作AI數智化。多智能體能夠根據實際核心生產業務生產場景進行智能規劃,同時過程可控可查,實現業務裂變與彈性增長。值得注意的是,在這里多智能體并不是替代了人,而是賦能企業,讓企業真正借助AI數智化能夠實現組織管理上的飛躍。

      第三是商業重構。多智能體可以提取團隊能力模塊,進而拆解復制重構,實現商業模式的優化與升級。在一過程中能夠幫助企業重新定義業務的閉環,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。

      第三個預判,中國將成為全球多智能體“超級引擎”。

      中國在全球的AI 2.0浪潮中還有著數個非常強大的優勢,一個是數據的優勢,另一個是本身中國作為“世界工廠”,具備扎實的制造業基礎,在傳統行業領域內有非常繁榮的商業基礎,這正是多智能體應用肥沃的土壤。所以相對于世界其他國家,中國在企業多智能體方面還是著非常強大的優勢,有望能夠從原來的“世界工廠”升級至“智能體工廠”,打造巨量的、覆蓋各行各業的智能體,滿足各種各樣的需求,從而能夠實現在真正復雜的實際應用場景里面,零一萬物讓AI作為優先的領導力量,能夠讓它推動企業的躍遷和發展。

      第四個預判,“一把手工程”是贏取AI紅利的關鍵路徑。

      AI 并不僅是對我們傳統管理經營和生產的升級,其實它是一次新的開始,一次新的重塑。過往只利用AI和大數據做局部優化的做法,其實是一種企業AI數智化轉型中的“甜蜜陷阱”,只會制造新的“數據孤島”,造成更大的割裂。

      零一萬物堅持的“一把手工程”超越了“局部優化”,而是致力于在企業頂層制定整體的優化戰略,并將整體的戰略目標轉換成具體的的經營策略和轉型動作。其實在AI數智化轉型的進程中,最缺的是“嘗鮮者”,愿意在當前的變革時代中去嘗試使用新的生產工具,這樣的領導者一把手會在AI轉型期獲得先發優勢,并為自己的企業沉淀持久的行業競爭力。只有敢于全局突破,才能兌現“變革紅利”。

      為了實現這個目標,零一萬物不只是有傳統的研發團隊,包括AI模型訓練,算法等,還組建了陪同業務客戶一起向前奔跑、一起成長的FDE(Forward Deployed Engineer,前沿部署工程師)軍團。這是零一萬物服務客戶的特種部隊,需要既懂代碼又懂業務,是技術管理復合型人才,他們的工作就是深入企業客戶業務的一線場景,用代碼解決商業問題的同時,也要用商業思維優化技術方案。FDE們會把行業前沿的實踐經驗最終轉化成企業能用的產品和應用,最終讓企業從一把手到核心管理層,乃至一線員工都能夠提高使用AI的能力,體驗AI 2.0時代的紅利。

      第五個預判,智能體反哺,開啟數字基建“自主進化”

      數字基礎設施建設在行業中已推行多年,其面臨的主要管理挑戰在于:當一個問題未被清晰識別時,便難以得到有效管理和持續優化。數字基礎設施建設就是這樣,由于這類建設往往涉及大量投入,且需對原有生產流程進行改造,過程復雜、阻力較大。因此,必須找到一個強有力的驅動力,才能真正推動企業的數字化進程。

      企業多智能體這類新興技術,恰恰能夠激活數字基礎設施的“毛細血管”。智能體通過自動標注、數據清洗與合成數據等技術,將分散的業務碎片轉化為AI可理解的知識體系,并且在未來形成企業“記憶庫”。基于這一能力底座,企業還能夠構建出業務場景中所需的功能,并開發出應用于實際生產經營的AI產品。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。

      第六個預判,2026年是企業多智能體上崗元年。

      目前來看,多智能體技術將在這幾類企業中將會更快上崗:首先是數據基礎設施較為完善的企業,它們在AI應用方面具備先天優勢;其次是那些管理復雜度高、目前仍主要依賴人力進行協調,且在信息與數據流轉環節存在阻滯或效率問題的企業。此外,針對業務鏈路較長的企業,零一萬物也會提供相應Pipeline(流程化)的AI智能體產品。

      多智能體系統能夠為企業最稀缺的決策能力提供“放大器”和“杠桿”,將其轉化為核心競爭力和發展驅動力。

      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)。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”。同時,零一萬物也預判企業智能體運營官也將成為新興熱門崗位,由他來負責智能體的部署、運行、糾偏與績效評估。

      對于人類員工而言,決策力成為知識工作者的核心競爭力。因為在這一進程中,具備綜合判斷力與決策審計能力的“復合型員工”將成為人機協同的關鍵角色。

      基于此,零一萬物判斷2026年將成為多智能體規模化“上崗”的元年。今年,零一萬物也會繼續重點推動“一把手工程”,確保智能體能切實落地,為企業創造價值。

      零一萬物除了六個預判之外,還有一個三步走的具體計劃:

      首先需要有一把手工程下的全局策略引領。一把手要能真正做頂層的決策,敢闖業務深水區,切入高頻、復雜、多業務協同的核心業務鏈路,完善企業AI能力,加速數據治理等基礎設施建設,讓企業真正走向AI驅動,堅持推動AI-First戰略的長期發展。

      第二步,跨越組織鴻溝,以FDE深入一線破壁。通過技術專家和FDE團隊的緊密結合,零一萬物真正推動AI 2.0大模型技術走進到企業和具體業務一線,針對業務做深度的分析,和客戶一起總結出能夠突破的點和實施轉型的具體步驟,從而形成可持續發展的AI變革能力。

      第三步,跨越技術鴻溝。以協同進化跨越技術鴻溝。零一萬物的目標是讓AI超越炫技與刷榜的浮華表象,真正轉化為切實的生產力。它應當能夠優化現有的管理與生產關系,深入企業運營的各個環節,切實推動管理升級、經營革新與生產效能的提升。

      為了支撐這一目標,零一萬物升級了零一萬物萬智企業大模型一站式平臺2.5,這個平臺不僅能支持多智能體的研發,更關鍵的是能將相關能力沉淀為標準化的功能模塊,從而讓AI技術能更順暢地、更低成本地走入到企業業務場景,為企業客戶提供貼心的服務。

      活動現場展示的“平替市場部”“平替HR”兩大Demo,直觀呈現多智能體的應用價值。前者可在幾十分鐘內完成傳統模式下需一周的跨部門協同工作,后者能大幅提升招聘全流程效率,素材制作、JD發布等環節均由AI主導完成。

      在問答環節,趙斌強與韓煒回應了諸多行業關切。

      針對預判依據,趙斌強表示其融合外部專家研究與多行業落地實踐,覆蓋能源、制造、金融等多個領域。關于企業級智能體價值,韓煒強調,短中期內模型并非智能體,后者需具備安全合規、工具調用、目標規劃與多模型協同能力,如同物流服務而非單一發動機。

      談及市場競爭,零一萬物表示將依托行業資深專家團隊與FDE模式優勢,深入企業提供差異化解決方案。針對多智能體安全性與幻覺問題,企業通過私有化部署、數據邊界管控等方式筑牢保障。

      關于落地方法論,韓煒總結出“一把手定目標、場景拆解、數據工具對接、平臺架構選擇、持續優化”五步落地法,搭配安全與組織雙重保障。

      趙斌強最后強調,零一萬物將聚焦企業場景,通過多智能體重構行業價值鏈條。企業2025年營收已實現數倍增長,2026年將持續擴大規模,打造具備良性造血能力的AI2.0企業。

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