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对话网易副总裁、网易智企总经理阮良:AI“驾驭工程”体系正加速构建 企业级入口争夺战悄然打响

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继阿里、腾讯、字节等大厂先后布局企业级AI(人工智能)“龙虾”后,近日,网易智企发布企业级AI Agent(智能体)管理平台帝王蟹(ClawHive)。不过不同于其他大厂推出的独立IM(即时通信)形态的AI“龙虾”,网易智企推出的是一款AI“龙虾”框架,可以内嵌到企业原有的IM体系中,支持对接钉钉、飞书、企业微信等。


新华社

如何将AI Agent从个人工具升级为可管可控的组织级基础设施?为何当下AI大厂不仅仅在“卷”技能,还在比拼驾驭工程(Harness Engineering)能力?AI Agent爆发,为何SaaS(软件即服务)行业将呈现巨大分化?

针对上述问题,《每日经济新闻》记者(以下简称NBD)对话网易副总裁、网易智企总经理阮良。

企业级智能体迎入口之争

NBD:年初以来,AI“龙虾”火爆国内外,网易智企也加入这一赛道,但舆论对AI“龙虾”有不同的看法。您觉得这背后是实际的需求在推动,还是人工智能焦虑催化了“龙虾”的盛行?

阮良:我认为“龙虾”的爆红本质由两大核心驱动力与三重关键因素共同作用而成。

首要驱动力在于技术根基的质变突破,本质仍是大模型能力的飞跃。

自2026年起,OpenAI、Google及MiniMax、Kimi、智谱、DeepSeek(深度求索)等厂商的技术已超越单一问答功能,能解决复杂实际问题。去年Manus的爆火印证了行业拐点——大模型从“回答问题”进化为“解决问题”。

另一核心在于用户体验的革新:其一,交互方式高度拟人化。OpenClaw(俗称“龙虾”)设计支持多模态交互,甚至能自主调用工具。这种无感交互将任务处理转化为自然对话,尤其在国内外线上社交场景中,实现了类人交互体验,这是用户黏性的核心来源。

其二,全时响应架构创新。“龙虾”独特的“心跳机制”使其能24小时不间断执行任务,从被动应答进化为主动伴随,更贴近人类协作模式。这一特性彻底区别于传统AI的触发式响应,形成了差异化优势。

正是技术突破、交互革新与架构创新三者的共振,驱动“龙虾”在全球爆红,成为现象级AI应用。

NBD:国内不少大厂都在布局国产“龙虾”,很多企业也开发了独立的IM“龙虾”产品,网易智企推出的“帝王蟹”目前来看并非是一个IM产品形态,背后主要有哪些考量?

阮良:我们认为AI“龙虾”是一个开放式的产品,背后可以接任何形态的IM,所以在设计之初,我们不限制产品在哪个IM通道上。“帝王蟹”主要聚焦企业级AI,事实上很多企业之前已经用了飞书、钉钉等IM,我们的“龙虾”框架只需要适配企业原有习惯即可。

NBD:阿里钉钉、字节飞书都在推出自己的企业级“龙虾”产品,可以理解为市场在争夺企业级AI的入口吗?

阮良:虽然OpenClaw因AI个人助理的定位而盛行,但我们认为AI Agent最大的效应在于释放生产力。企业级AI“龙虾”的逻辑也正在于此。我们认为,在企业场景里面,AI“龙虾”发挥的空间非常大。

当前各个大厂都在竞争企业级AI入口,但事实上AI Agent仍在非常早期的阶段,AI发展就像当年互联网早期阶段,百花齐放。从商业的视角来看,目前布局企业级AI产品的企业,对市场的覆盖速度在加快,以期占据更多的企业心智。

AI驾驭工程体系加速构建

NBD:业内都在说现在Agent不只是在“卷”技能,还在比拼驾驭工程能力,为什么现在大家更重视驾驭工程?

阮良:2026年,我们认为中美大模型迎来质变拐点,核心在于Coding(编码)与Agentic(代理)能力突破。

Coding能力如同“制造工具的工具”,使AI能高效构建解决方案;Agentic则赋予其类人项目管理能力,可拆解、调度长任务链,如建造房屋般的复杂工程。这本质上是AI对“能力”的驾驭,可以类比为人类驯马赋鞍,通过控制论方法将强大能力导向精准目标。

技术狂奔的同时,控制论思想愈发凸显价值。正如人类需以马鞍与缰绳驾驭烈马,AI的驾驭工程体系正加速构建。通过编码能力锻造技术工具,通过Agentic能力统筹任务流程,而安全、伦理等控制机制则如同缰绳,确保技术“烈马”始终沿着人类目标行进。登月工程的成功与当前挑战印证,技术突破需匹配精密的控制方法论。

未来,AI的持续进化不仅依赖算力与算法,更在于工具打造能力与治理框架的平衡演进,这将是智能时代的核心命题。

NBD:此前OpenClaw在美国出圈的时候,一度带崩了美国SaaS巨头的股价。如今国产AI“龙虾”盛行,怎么看AI“龙虾”对SaaS行业的影响?

阮良:我认为AI对SaaS行业的影响呈现双面性。

从行业视角看,AI无疑是重大利好。SaaS本质是服务,而AI通过提升效率与拓展服务边界,甚至能实现无限供给,为数字化服务注入新动能,推动行业价值升级。但于SaaS厂商而言,挑战与危机并存,若未能及时转型为AI Native(人工智能原生)组织,或将面临被AI驱动的新兴厂商颠覆的风险。

当前行业已显现分化。头部SaaS厂商正加速成为AI行业基础设施,通过深度融合AI巩固生态壁垒。这要求传统厂商必须突破工具思维,以AI重构服务内核,否则技术迭代浪潮下的淘汰将不可避免。变革的本质,是服务逻辑与供给模式的根本性重构。

以CRM(客户关系管理)或OA(办公自动化)系统为例,未来其界面操作或将被弱化,转而通过API(应用程序编程接口)开放数据能力,成为AI调用的后台服务。这一转变中,核心数据资产与基础服务价值非但未减,反而因AI的调用需求而显著提升。

NBD:目前你们推出的这款AI“龙虾”产品在产品设计上是如何考虑的?

阮良:底层仍类似Token(词元)的逻辑,内部我们采用动态模型调度机制,核心在于“以任务定模型”。平台并非绑定单一AI大模型供应商,而是根据任务特性智能匹配最优模型组合,实现工程化优化。这一逻辑在于:用户仅需关注交付质量,无需纠结底层技术架构,正如消费者选购手机时聚焦拍照体验而非芯片型号,企业招聘时重视成果而非员工背景。

我们认为,未来AI服务竞争的本质是体验与稳定性,而非对单一模型的依赖。技术栈的透明化将让位于价值交付的确定性。

NBD:所以从这个角度来讲,考验的也是你们的工程能力?

阮良:对的,我们自己不做大模型,如何驾驭大模型,打造更好的AI Agent产品,本质上考验的还是工程能力。

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