2026“企业 Agent 上岗元年”？零一万物六大判断定义企业多智能体，不再沿用大厂标准化产品模式”

作者 | 褚杏娟

1 月 5 日，零一万物正式对外发布了《中国企业智能体 2026 六大预判》，并对外展示了其在企业级多智能体方向上的最新探索成果“万智 2.5 企业多智能体”。

企业智能体 2026 年六大预判

零一万物中国区解决方案和交付总经理韩炜表示，企业智能体正从“单点工具”进化为“智能管理系统”。多智能体架构的本质，是重构了企业的组织形式，让 AI 从“单点提效”转向“全局优化”。这不仅是技术的跃迁，更是组织生产关系的重组。

基于与某世界能源巨头、友邦等多家行业头部客户的 AI 变革实践，零一万物总结出中国企业智能体演进的六大核心预判。

预判一：智能体从“一人一工具”进阶“一人一团队”

过去单点 AI 工具解决的是任务自动化问题，而多智能体推动的是整个企业组织的系统性智能化。

智能体不仅仅是执行单元，更能将公司内部的优秀能力沉淀成可复用、可组合的业务资产。当智能体可以将顶尖人才的能力进行拆解和重构，同时封装成可复用的能力模块，根据实际生产场景进行落地和执行，企业将不再受限于“招聘 - 培养 - 流失”的人才循环。一个顶级销售、资深律师、王牌产品经理的专业判断力，可以被高效复制和执行、24 小时运转，在毫秒级时间内部署到全球任意分支机构。

零一万物提出，智能体团队将像水一样具有超强的适配度和延展度：业务高峰期自动扩容，低谷期静默待命。这种“弹性超能力”让中小企业首次拥有了与巨头同台竞技的“不对称优势”。企业应通过多智能体实现业务能力的“软件化”与“服务化”（CaaS，能力即服务），推动整个企业组织的智能化。

预判二：多智能体需具备 TAB 三要素

零一万物认为，下一代企业的竞争优势，将取决于其将业务能力转化为数字资产的速度。零一万物提出，多智能体必须具备 TAB 三要素：

• AI Team（团队作战）：人和智能体、智能体和智能体之间可以进行智能协同，1 人指挥 1 支智能体团队成为可能，进而突破“人才瓶颈”，实现“能力软件化”的跃迁，让企业摆脱对单一专家的依赖，实现能力的弹性伸缩。

• AI Auto-pilot（业务裂变）：可以根据实际核心生产业务生产场景进行智能规划，过程可控可查，确保交付质量。开启个人业务能力指数级增长，企业业务线容易在垂直深度和规模化增长中找到平衡点。

• AI Business（商业重构）：多智能体流程、产出均可沉淀，通过提取并重构团队能力模块，实现商业模式的原子颗粒度重构，这正是零一万物助力企业在 AI 时代实现“能力即服务”（CaaS）的核心逻辑。

多智能体将企业的核心能力解构成可组合的能力模块，像乐高积木一样自由拼装。

预判三：中国将成为全球多智能体落地的“超级引擎”

中国拥有全球最完整的产业链、全球领先的开源模型、超大规模市场及丰富的复杂业务场景，为企业级多智能体提供了天然的试验田和进化土壤。这不仅是一次“弯道超车”，更是一场“换道超车”。

从底层技术的角度来看，中国模型的开源实践正在推动底座平权。中国在开源大模型领域的全球领先地位，为企业提供了具备全球竞争力的技术基座，降低了 AI 应用门槛，推动技术普惠和生态共建，使得更多企业能够平等、高效地接入智能转型浪潮。

同时，基于门类齐全的制造业体系与超大规模的消费市场，中国有望实现从 “世界工厂”到“智能体工厂” 的跃迁。零一万物强调，中国企业在智能化转型中已不再满足于使用通用模型，而是需要深度结合行业知识、业务流程的“业务级智能体”。

预判四：“一把手工程”是赢取 AI 红利的关键路径

参与企业 AI 数智化转型不是技术部门的单点试验，而是企业战略与组织架构的系统性重构。零一万物认为，单点突破仅是开始，如果局限于“局部优化工程”，反而会制造出新的“数据孤岛”。只有 AI 科技公司与企业的深度共创，全局突破，才能更全面兑现“变革红利”。

这一过程中，需要具备“技术信仰型领导力”的一把手，以全局价值导向克服既得利益，推动 AI 变革。这种“技术理解力”也将成为领导力的新护城河。传统 CEO 可以不懂代码，但 AI 时代的 CEO 必须懂“AI 的可能性边界”。就像乔布斯不需要会写 iOS 代码，但他必须知道“多点触控”能重新定义手机。

零一万物表示，在与头部客户的合作中，“一把手工程”模式的价值已经得到验证，在后续的调模型、找场景、搭应用的落地过程中，FDE (Forward Deployed Engineer) 成为承接一把手工程的关键。既懂代码又懂业务，是技术管理复合型人才，像特种部队一样深入一线，用代码解决商业问题，用商业思维优化技术方案。

预判五：智能体反哺推动企业数字基建“自主进化”

智能体不仅是数字化的“消费者”，更将成为企业数据与知识体系的“建设者”。通过自动标注、数据清洗、行为反馈等机制，智能体能在运行中持续丰富企业知识库、优化决策模型，形成“数据飞轮”，并且在未来形成企业“记忆库”。这种自主进化机制将大幅缩短企业从数字化向智能化跨越的周期。

预判六：2026 年将成为企业多智能体规模化“上岗元年”

随着智能体技术成熟与场景深化，2026 年企业竞争的焦点将从“招多少人”转向“指挥多少硅基军团”。多智能体将率先在数据基础完善、业务流程复杂、协同要求高的领域实现规模化部署。相应地，“智能体运营师”将成为企业新兴关键岗位，负责智能体的部署、训练、评估与优化。

对于人类员工而言，决策力成为知识工作者的核心竞争力，具备综合判断力与决策审计力的“复合型员工”将成为人机协同的核心。而对于企业而言，企业的核心竞争力将体现在三方面：早（尽早引入）、快（选用最先进 Agent）和有闭环数据（利用自身数据持续训练）。

“我们不再沿用大厂销售标准化产品的模式”

基于上述六大预判，零一万物万智企业大模型一站式平台（以下简称万智平台）正式升级至 2.5 版：企业级多智能体成为平台的核心企业应用之一，好比 Office 之于 Windows 系统。

据悉，针对企业场景中动态、开放的难点，万智 2.5 采用了“代码先行、模型驱动”的硬核架构。相比传统只会在画布上按照既定工作流运转的通用型 AI Agent，万智平台支持通过 MCP 协议和安全沙箱环境，不仅能确保多智能体执行时切合企业真实生产场景，且能实现工业级的稳定性。

韩炜表示，“零一万物团队与大厂团队模式不同，我们不再沿用大厂销售标准化产品的模式，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。这对解决方案团队的能力要求非常高。随后，我们会将原型交付给产品与研发团队，以类似 FDE 的模式高效推进，迅速为客户交付可用的演示版本或 PoC（概念验证）场景。通过这种方式，我们持续缩小自身与客户之间的理解落差。

他补充道，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。这也正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，而零一万物正在积极探索的新模式，能够持续降低交付成本、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。这是我们团队的定位以及我所负责工作的核心方向。”

在零一万物的产研版图中，企业级多智能体的实现依托于基模 - 框架 - 应用“三位一体”的整合：

• 底层是开源基座模型与行业垂类模型，以及零一万物两年来所积累下的模型训练方法论；

• 中间是企业级多智能体技术框架，负责将模型封装为角色化、工具化、可协同的 Agent 团队；

• 顶层则是面向行业的“超级员工”与解决方案，如 AI 招商专员、AI 保险顾问等，直接对接业务部门并承担 KPI，为企业客户带来可量化的价值。

整合过往的合作经验，零一万物也为企业客户规划出了企业多智能体进化“三步走”布局：

第一步，确立“一把手工程”下的全局策略。 零一万物认为，AI 数智化转型绝非单纯的技术试验，而是深刻的业务重塑。企业必须由 CEO 亲自挂帅，将多智能体的表现与企业的核心 KPI 深度绑定。在落地初期，便要敢于切入高频、复杂、多部门协作的核心业务链路，以全局视角指引技术与业务的融合。

第二步，引入 FDE 模式跨越组织鸿沟。 针对转型中常见的部门墙与数据孤岛，企业需借助前置工程师（FDE）深入一线“破壁”。这一阶段的关键在于防范系统性熵增，拒绝盲目堆叠智能体数量，而是通过精细化管理，紧盯准确率、响应延迟与 Token 效能，避免陷入“内耗型架构”。

第三步，通过协同进化跨越技术鸿沟。 企业应摒弃盲目的“榜一模型崇拜”，拥抱开源多模型混合架构。通过夯实目标规划、系统调用、安全审计、多模型协同四大核心能力，企业将构建起稳固的三层架构：以开源及行业大模型为“底座层”，以企业级多智能体技术框架为“中枢层”，最终在应用层孕育出能够真正解决问题的“超级数字员工”。

零一万物技术与产品中心副总裁赵斌强表示，2026 年，企业多智能体上岗的过程，就是将“TAB 三要素”转化为生产力的过程。而这其中的关键胜负手，就在于以“一把手工程”推动技术与组织的协同进化。零一万物的目标，正是基于万智 2.5 开放平台，助力企业 AI 转变为能够持续产生复利、驱动商业模式创新的核心资产，从而在这场以“组织智能”为核心的转型浪潮中，赢得关键加速度。

结束语对于 Agent 的未来发展，韩炜表示，长期有可能“模型即应用”或“模型即 Agent”最终会实现，就是最终 AGI 的时代，但这个时间线有多长还不确定。从短中期来看模型和应用之间还是有比较大的差别，Agent 有记忆能力、调用工具能力，现在还有通过 Multi-Agent 对抗式分析的能力，这是单一模型可能很难具备的。特别针对企业场景而言，模型不是 Agent，模型只是 Agent 的“大脑”。大脑之外至少还缺四样关键的东西：

一是安全、可控、合规。这个对于企业来说是非常重要的，企业不仅仅关心会不会回答，更重要的是答错了谁来负责，Agent 需要基础于特定的企业记忆（Enterprise Memory），了解企业专属边界。

二是工具和系统的能力。模型本身不会调用你的 CRM，不会登录你的内网系统和下单采购，Agent 必须具备稳定的工具调用能力，去保证跨系统调用的准确率和效率。

三是包括 Multi-Agen 在内的企业级 Agent 里面，特别需要智能体做目标和任务的规划。模型只会天生对下一句话去负责，Agent 需要对业务目标负责，企业级 Agent 需要理解 KPI，比如签单量、周转天数、风险敞口等 KPI 的目标，把这些目标拆解成目标和任务，并且在执行过程当中动态调整计划。

四是多模型、多角色的协同。在真实的企业环境中往往是多模型共存，包括自研模型、开源模型、商用模型等，不同的场景需要选用不同的模型或者不同参数量的模型，没有最好的模型，只有最适合场景的模型，这个可能是比较重要的。企业级多智能体需要做的是根据任务选择不同的模型，可能不同的子 Agent 用不同的模型，包括主 Agent 也用的并不一定是参数量特别大的模型，这是基于实际场景的情况。另外，在多智能体的中分工协同互相校对也很关键。

零一万物认为，AI Agent 颠覆性价值在于行业重构，重点将从降本转向增效。

技术人的年度仪式感！ 年度盘点与趋势洞察 启动！

《2025 年度盘点与趋势洞察》由 InfoQ 技术编辑组策划。覆盖大模型、Agent、具身智能、AI Native 开发范式、AI 工具链与开发、AI+ 传统行业等方向，通过长期跟踪、与业内专家深度访谈等方式，对重点领域进行关键技术进展、核心事件和产业趋势的洞察盘点。

力求以体系化视角帮助读者理解年度技术演化的底层逻辑、创新方向与落地价值，并为新一年决策提供参考。内容将在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出，欢迎大家持续关注。

今日荐文

你也「在看」吗？