上海
7月23日上午，《北京市关于支持智能体引领发展的若干措施》正式，从智能体这一独立技术形态出发系统搭建产业政策，覆盖智能体共性底座、原生应用、终端融合、安全治理、开源生态多个方向。
放在这一年AI叙事的时间线上看，这并非孤立事件：五个月前，HashiCorp联合创始人MitchellHashimoto在博客中首次提出"HarnessEngineering"（驾驭工程）概念，OpenAI在自身智能体开发实践中也推广了这一说法，将工程师的角色从"写代码"转向"设计约束机制、反馈回路与工作流控制"。这一源自海外工程社区的范式，如今出现在中国地方产业政策的语汇体系里，某种程度上标注了国内AI政策周期正从顶层设计转向前沿范式对标。
政策发布当天，回看港股AI板块，能在五条主线上都找到清晰技术方位的公司并不多。明略科技（2718.HK）是其中之一——这家去年11月刚在香港上市的公司，以DeepMiner大模型与今年6月开源的Octo协作框架为底座，业务图谱恰好覆盖了政策所定义的五个维度。这不完全是事后附会：政策文件里提到的多数能力项，明略在过去半年里已经有对应的产品动作。
政策第一条主线强调围绕上下文工程与多智能体协作夯实共性底座。明略今年6月底以Apache2.0协议开源的Octo，官方将其定位为"O.C.T.O."——开放接入、上下文共享、偏好进化、多Bot编排四个维度，核心思路是用"品鉴者"机制解决多智能体协作中的任务归因与编排问题，这与HarnessEngineering强调的约束机制、反馈回路有相通之处。类似的协作层探索，海外也在同步推进：OpenAI内部用Codex在五个月里生成了上百万行代码，验证了这套范式的可行性；国内把协作层做成可下载、可审计的开源项目，并进入产业政策语汇的公司，目前并不多见。
政策第二条主线要求企业"基于智能体重构底层架构"，而非在旧软件上叠加AI功能。明略在这一方向的落点，是过去一年多积累的三条业务线：秒针系统（2006年成立的营销数据服务商）正在从工具型SaaS重构为智能体驱动的营销决策系统；软件开发方向的FDE协作能力也已进入企业侧落地阶段。华兴证券近期首次覆盖明略科技的研报明确预计，智能体相关板块收入有望在2025至2027年间增长超过10倍——这是目前市场上少数给出量化拐点预测的分析。
政策第三条主线覆盖手机、眼镜、机器人、汽车等终端融合，要求"芯模云端用"协同发展。明略的端侧布局集中在Mano系列GUI模型：其中Mano-P在权威的OSWorld专用模型评测中曾位列全球第一，领先第二名逾13个百分点，且已开源。云端的DeepMiner、协作层的Octo、端侧的Mano，加上面向终端场景适配的产品矩阵，构成了政策语境下"云网端"协同的一个具体样本——不过终端融合这条主线的产业竞争才刚刚开始，谁能真正把技术堆栈跑通仍有待验证。
第四条主线是安全治理，这是近一年国内外AI监管口径同步收紧的产物。明略在架构层面的准备包括端云协同下的本地推理部署、执行链路的留痕与审计能力，以及多智能体协作中的调用归因。需要说明的是，这些更多是技术架构层面的能力布局，而非具体合规资质的表述，安全治理最终能否兑现，仍取决于持续的产品与合规投入。
第五条主线鼓励开源开放，与国际主流大模型社区——Llama、Mistral、DeepSeek——的路径同频。明略走的也是较彻底的开源路线：Octo与Mano系列均在GitHub开源，且Octo选择了跨厂商中立调度的定位，不绑定单一大模型生态。对市场而言，开源意味着中立性判断不再只依赖企业自身表态，而是
在这轮智能体发展周期里，明略科技的不同之处在于，它把大部分动作都留在了可验证的地方：Octo开源在GitHub上，代码任何人都能下载审计；Mano-P的成绩挂在OSWorld公开榜单上。北京这份新政给出的是一张产业地图，而明略是少数几家在地图公布之前，就已经把方位走出来的公司。
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