智東西
作者 江宇
編輯 漠影

智東西1月5日?qǐng)?bào)道，今日，國(guó)內(nèi)大模型領(lǐng)域的“六小龍”之一的零一萬(wàn)物正式發(fā)布“中國(guó)企業(yè)智能體2026六大預(yù)判”，并判斷2026年將成為企業(yè)多智能體“上崗元年”，企業(yè)AI將從“一人一工具”轉(zhuǎn)向“一人一團(tuán)隊(duì)”。

同時(shí)，零一萬(wàn)物“萬(wàn)智平臺(tái)”也正式升級(jí)至2.5版本，支持多Agent批量上崗、角色分工、流程拆解、目標(biāo)驅(qū)動(dòng)協(xié)同與結(jié)果自動(dòng)交付。

在隨后舉行的線上AMA中，零一萬(wàn)物圍繞多智能體是否只是階段性概念、企業(yè)級(jí)Agent如何規(guī)模化交付、FDE模式的成本與盈利、不同規(guī)模企業(yè)的落地節(jié)奏等問(wèn)題給出了進(jìn)一步解釋。

零一萬(wàn)物認(rèn)為：2026年仍然是多智能體關(guān)鍵窗口期。在當(dāng)前企業(yè)現(xiàn)實(shí)條件下，多智能體也是一條更接近業(yè)務(wù)、也更容易被組織接納的方式。

一、六個(gè)預(yù)判：2026年將是企業(yè)多智能體“上崗元年”

零一萬(wàn)物提出，2026年將是企業(yè)多智能體“上崗元年”，企業(yè)將告別單一AI工具孤島，進(jìn)入多角色協(xié)同的AI工作流階段。

六大預(yù)判分別圍繞智能體組織形態(tài)、系統(tǒng)能力、行業(yè)落地、中國(guó)優(yōu)勢(shì)、基建角色、上崗節(jié)奏展開(kāi)。

第一，多智能體將AI組織形態(tài)拉升至“團(tuán)隊(duì)”級(jí)別：通過(guò)構(gòu)建AI角色系統(tǒng)、工作流規(guī)劃與協(xié)同執(zhí)行機(jī)制，幫助企業(yè)形成“虛擬市場(chǎng)部”或“虛擬招聘團(tuán)隊(duì)”等AI原生協(xié)作單位。

第二，系統(tǒng)能力從T到TAB。零一萬(wàn)物總結(jié)企業(yè)級(jí)多智能體系統(tǒng)需具備三個(gè)基本能力模塊：T（Team）代表多角色協(xié)同；A（Auto-pilot）代表系統(tǒng)可自動(dòng)運(yùn)行、動(dòng)態(tài)適配流程變動(dòng)；B（Business）代表AI系統(tǒng)要能?chē)@業(yè)務(wù)KPI執(zhí)行和交付。這套TAB標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)成了智能體系統(tǒng)從“演示”走向“運(yùn)行”的關(guān)鍵分水嶺。

第三，中國(guó)企業(yè)將成為全球多智能體“超級(jí)引擎”。相較歐美企業(yè)仍以模型為中心，零一萬(wàn)物認(rèn)為中國(guó)企業(yè)在AI基礎(chǔ)設(shè)施、業(yè)務(wù)復(fù)雜度與對(duì)自動(dòng)化的需求上更具優(yōu)勢(shì)，具備躍遷為“AI團(tuán)隊(duì)型組織”的動(dòng)因。

第四，“一把手工程”是贏取AI紅利的關(guān)鍵。零一萬(wàn)物在實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，僅靠IT部門(mén)或局部試點(diǎn)難以推動(dòng)多智能體上崗，“一把手工程”需要CEO或高層主導(dǎo)設(shè)定AI目標(biāo)，將智能體嵌入組織主流程。

第五，智能體反哺開(kāi)啟數(shù)字基建“自主進(jìn)化”。零一萬(wàn)物判斷，多智能體有望激活企業(yè)知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)治理和流程接口，重新帶動(dòng)數(shù)字底座建設(shè)。

第六，2026年將是“多智能體上崗元年”。

為支撐上述趨勢(shì)，零一萬(wàn)物打造了“一把手工程+FDE穿透+多智能體框架”的三步走模式，F(xiàn)DE（Field Deployment Engineer）團(tuán)隊(duì)成為其行業(yè)落地的關(guān)鍵抓手。

二、“萬(wàn)智平臺(tái)”2.5版本上線，多智能體如何真正“接管任務(wù)”

在平臺(tái)2.5版本的演示中，零一萬(wàn)物呈現(xiàn)了兩個(gè)企業(yè)級(jí)多智能體應(yīng)用的典型場(chǎng)景。

其一是“發(fā)布會(huì)策劃”。用戶僅需輸入一句需求Prompt，系統(tǒng)即激活“市場(chǎng)總監(jiān)”主智能體，負(fù)責(zé)拆解頂層任務(wù)目標(biāo)，并快速規(guī)劃出包含文案、視覺(jué)設(shè)計(jì)、媒介統(tǒng)籌等子任務(wù)的工作流。

隨后，營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)理、內(nèi)容經(jīng)理、媒介主管、視覺(jué)設(shè)計(jì)、音效設(shè)計(jì)等多個(gè)子智能體自動(dòng)組隊(duì)，根據(jù)各自職責(zé)進(jìn)行任務(wù)拆解、協(xié)同執(zhí)行。

在執(zhí)行過(guò)程中，系統(tǒng)支持KPI重構(gòu)、策略校準(zhǔn)與邏輯實(shí)時(shí)調(diào)整，例如切換發(fā)布目標(biāo)后，所有子智能體將即時(shí)響應(yīng)，自動(dòng)重構(gòu)目標(biāo)鏈條并更新交付內(nèi)容。最終，包括產(chǎn)品主頁(yè)、宣傳文案、視覺(jué)素材在內(nèi)的全部物料自動(dòng)生成，并打包推送至發(fā)布通道。

其二是“招聘流程”。從企業(yè)提出“海外出海崗，需懂AI與咨詢”的人崗需求起，系統(tǒng)激活“職位發(fā)布智能體”，通過(guò)崗位畫(huà)像引擎精準(zhǔn)抽取職位關(guān)鍵詞，生成標(biāo)準(zhǔn)化JD，并聯(lián)動(dòng)飛書(shū)、BOSS直聘、智聯(lián)招聘等平臺(tái)一鍵分發(fā)。

在簡(jiǎn)歷初篩階段，“簡(jiǎn)歷篩選智能體”可結(jié)合崗位畫(huà)像、多輪問(wèn)答與歷史招聘數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析，判斷匹配度并生成候選人初篩建議。HR可在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)人工干預(yù)，進(jìn)行策略優(yōu)化或語(yǔ)義校準(zhǔn)。

進(jìn)入面試環(huán)節(jié)，“面試安排智能體”負(fù)責(zé)收集空檔時(shí)間并智能排程，通知候選人與面試官并完成會(huì)議同步?！皵?shù)字人面試官”支持全程虛擬面試，涵蓋語(yǔ)音識(shí)別與外語(yǔ)交互。“面試報(bào)告智能體”可基于視頻表現(xiàn)與內(nèi)置測(cè)評(píng)維度打分，自動(dòng)生成結(jié)構(gòu)化評(píng)估報(bào)告并反饋至HR端。

三、回應(yīng)質(zhì)疑：多智能體是不是“階段性方案”，企業(yè)級(jí)Agent如何走向規(guī)?；桓?？

在隨后舉行的線上AMA中，零一萬(wàn)物集中回應(yīng)了外界關(guān)切的幾個(gè)問(wèn)題：多智能體是否只是過(guò)渡概念、企業(yè)級(jí)Agent如何規(guī)模化交付、FDE模式的成本與盈利，以及不同規(guī)模企業(yè)的真實(shí)落地節(jié)奏。

零一萬(wàn)物技術(shù)與產(chǎn)品中心副總裁稱(chēng)，多智能體并不是AI發(fā)展的最終形態(tài)，終局仍然是AGI。但多智能體是一種在成本、可靠性和可維護(hù)性之間取得相對(duì)平衡的實(shí)現(xiàn)路徑。

相比“單一模型直接接管業(yè)務(wù)”的設(shè)想，多智能體可以通過(guò)角色分工、任務(wù)校驗(yàn)和相互對(duì)齊，將企業(yè)的決策流、執(zhí)行流與現(xiàn)有組織結(jié)構(gòu)連接起來(lái)，在不徹底重構(gòu)IT底座的前提下，先跑通業(yè)務(wù)閉環(huán)。這也是零一萬(wàn)物判斷“2026年仍然是多智能體關(guān)鍵窗口期”的核心依據(jù)。

其次，企業(yè)級(jí)Agent的價(jià)值不在“會(huì)不會(huì)回答”，而在“是否可控、可負(fù)責(zé)、可交付”。

在回應(yīng)“模型即應(yīng)用”和“模型即Agent”等觀點(diǎn)時(shí)，零一萬(wàn)物中國(guó)區(qū)解決方案和交付總經(jīng)理韓煒強(qiáng)調(diào)，短期內(nèi)模型與企業(yè)級(jí)Agent之間仍然存在清晰分工。模型負(fù)責(zé)生成與推理，而Agent必須對(duì)業(yè)務(wù)目標(biāo)負(fù)責(zé)。

在企業(yè)場(chǎng)景中，多數(shù)能力并非單一模型天然具備，而需要系統(tǒng)層的設(shè)計(jì)與治理能力支撐。

同時(shí)，針對(duì)FDE模式是否“重人力、難規(guī)?！钡挠^點(diǎn)，零一萬(wàn)物給出的判斷是：FDE確實(shí)不是一種可以無(wú)限復(fù)制的模式，但它解決的是企業(yè)級(jí)Agent落地中最致命的問(wèn)題——需求理解偏差。

通過(guò)FDE與專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)、產(chǎn)品和研發(fā)的緊密協(xié)作，零一萬(wàn)物試圖將傳統(tǒng)ToB項(xiàng)目中常見(jiàn)的“前期PPT很好看、后期交付嚴(yán)重偏離”的問(wèn)題壓縮到最小。這也是其認(rèn)為FDE模式具備長(zhǎng)期價(jià)值、而非單純定制化陷阱的原因。

最后，零一萬(wàn)物認(rèn)為：不同規(guī)模企業(yè)的落地節(jié)奏差異，并不取決于“大小”，而取決于驅(qū)動(dòng)力來(lái)源。

零一萬(wàn)物將企業(yè)分為兩類(lèi)典型驅(qū)動(dòng)模型：一類(lèi)是金融、保險(xiǎn)等“以信息為核心資產(chǎn)”的行業(yè)，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較好，AI更容易嵌入核心業(yè)務(wù)；另一類(lèi)是制造、農(nóng)業(yè)、零售等“以效率為核心競(jìng)爭(zhēng)力”的行業(yè)，其驅(qū)動(dòng)力來(lái)自對(duì)人效提升和流程自動(dòng)化的強(qiáng)烈需求。

在企業(yè)規(guī)模層面，大型企業(yè)由于管理鏈條復(fù)雜，更依賴“一把手工程”自上而下推動(dòng)；中小企業(yè)決策路徑更短，反而可能在單點(diǎn)場(chǎng)景上更快完成落地。零一萬(wàn)物判斷，規(guī)模并非決定性因素，關(guān)鍵在于是否能選準(zhǔn)與營(yíng)收或效率強(qiáng)相關(guān)的核心流程作為切入口。

從AMA釋放的信息來(lái)看，零一萬(wàn)物強(qiáng)調(diào)在當(dāng)前企業(yè)現(xiàn)實(shí)條件下，多智能體是一條更接近業(yè)務(wù)、也更容易被組織接納的方式。

結(jié)語(yǔ)：多智能體或成為企業(yè)AI的新常態(tài)

回看過(guò)去一年，從“一個(gè)Agent自動(dòng)寫(xiě)PPT”到“多Agent協(xié)同完成一個(gè)部門(mén)工作流”，AI在企業(yè)中的定位已悄然轉(zhuǎn)變。

從趨勢(shì)來(lái)看，零一萬(wàn)物提出的“告別榜一崇拜”，認(rèn)為未來(lái)企業(yè)更關(guān)心的可能不是模型參數(shù)量，而是能否在安全、穩(wěn)定、可控的基礎(chǔ)上，推動(dòng)真實(shí)業(yè)務(wù)閉環(huán)。

2026年，或?qū)⒊蔀椤捌髽I(yè)型Agent”接受考驗(yàn)的一年。如果Agent能逐步被納入企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)管理體系，那“多智能體”將不止是AI技術(shù)路徑，更可能成為企業(yè)組織的新常態(tài)。