上海
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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