2026年六大预判：零一万物解码企业多智能体未来

  人工智能正经历从感知理解到自主执行的范式跃迁。在这一进程中，智能体作为连接大模型与具体任务的关键枢纽，正在重新定义AI的应用架构与实现逻辑。

  2025年12月，Meta宣布以25亿美元收购AI智能体公司Manus。这不仅是一笔巨额交易，更预示着AI竞争重心正从模型层快速转向应用与执行层。那么进入2026年，智能体将呈现怎样的发展趋势？又在产业落地方面会有哪些突破？

  在近期的一场媒体沟通会上，零一万物发布了“中国企业智能体2026六大预判”，并推出万智2.5企业级多智能体平台。零一万物技术与产品中心副总裁赵斌强及零一万物中国区解决方案和交付总经理韩炜，共同分享了关于企业智能体的技术演进、落地路径、行业价值及零一万物的差异化优势。

  多智能体如何重塑企业增长逻辑

  据Research and Market数据，2024年全球AI智能体市场规模达5亿美元，预计2030年将飙升至471亿美元，2024-2030年复合增长率(CAGR)高达44.8%。这些数据表明，智能体不仅是人工智能发展的关键趋势，更是驱动产业变革与效率提升的重要力量，其商业化进程已全面加速并展现出巨大的市场潜力。

  在这一背景下，企业如何锚定技术趋势、破解落地难题？零一万物的六大预判与产品升级，正是对这一行业命题的深度回应。

  预判一：智能体从“一人一工具”进阶“一人一团队”

  自AI 2.0问世以来，业界便持续致力于将大模型打造为赋能企业员工及管理层的实用工具。伴随大模型技术的迭代升级与智能体应用的持续深化，单纯将大模型视为工具，已难以彰显其具备的革命性价值。真正具备重塑企业发展格局潜力的，是构建以多智能体为底层支撑、覆盖从顶层决策层到一线执行团队的全链路架构，进而推动企业实现自上而下的全面AI驱动转型。

  预判二：多智能体需具备TAB三要素

  所谓多智能体需要具备TAB三要素，即Team、Auto-pilot和Business，具体如下：

  Team(团队作战)：人与智能体、智能体与智能体间的智能协同实现“能力软件化”，推动企业管理从传统模式转向AI人机协作管理，摆脱对单一专家的依赖，实现业务能力弹性伸缩。

  Auto-pilot(业务裂变)：多智能体将经营和管理动作AI数智化，依据生产场景智能规划，过程可控可查，实现业务裂变与弹性增长，并非替代人而是赋能企业实现组织管理飞跃。

  Business(商业重构)：提取团队能力模块，拆解复制重构，优化升级商业模式，帮助企业重新定义业务闭环，逻辑是实现“能力即服务(CaaS)”。

  预判三：中国将成为全球多智能体“超级引擎”

  在全球AI 2.0发展浪潮中，中国具备多项竞争优势。其一为数据优势，海量且多元的数据资源为AI技术迭代提供了关键支撑;其二依托中国“世界工厂”的深厚积淀，扎实的制造业根基与传统行业繁荣的商业生态，共同构成了多智能体技术落地应用的沃土。

  相较于全球其他国家，中国在企业级多智能体领域的发展优势尤为突出。未来，中国有望实现从“世界工厂”到“智能体工厂”的战略升级，构建覆盖全行业的规模化智能体矩阵，以满足多样化的应用需求。

  预判四：“一把手工程”是赢取AI红利的关键路径

  AI不仅是对传统管理经营和生产的升级，更是一场具有颠覆性的全新开端与深度重塑。此前，只利用AI和大数据做局部优化的做法，其实是一种企业AI数智化转型中的“甜蜜陷阱”，只会制造新的“数据孤岛”，造成更大的割裂。

  要实现真正的“变革红利”，离不开AI科技企业与企业的深度共创与全局突破。AI转型中最稀缺的，正是具备“技术信仰的领导力”。这必须是一项以全局价值为导向的“一把手工程”，需要超越既得利益格局，坚定推动AI驱动的变革。而FDE(Forward Deployed Engineer)正是承接这一工程的关键角色。他们既是懂代码的技术专家，又是懂业务的实践者，属于复合型技术管理人才。如同特种部队般深入一线，他们用代码化解商业挑战，又以商业思维反哺技术方案，实现技术与业务的双向融合。

  预判五：智能体反哺开启数字基建“自主进化”

  数字基础设施建设在行业中已推行多年，其面临的主要管理挑战在于：当一个问题未被清晰识别时，便难以得到有效管理和持续优化。数字基础设施建设就是这样，由于这类建设往往涉及大量投入，且需对原有生产流程进行改造，过程复杂、阻力较大。因此，必须找到一个强有力的驱动力，才能真正推动企业的数字化进程。

  而企业多智能体这类新兴技术，恰恰能够激活数字基础设施的毛细血管。通过自动标注、数据清洗与合成数据等手段，智能体可将分散的业务碎片转化为AI可理解的知识体系，并逐步形成企业的记忆库。基于这一能力底座，企业能够进一步构建适用于具体业务场景的功能模块，开发出应用于实际生产经营的AI产品。这种自主进化机制，将显著缩短企业从数字化到智能化的跨越周期。

  预判六：2026年是企业多智能体上岗元年

  数据基建设施完善、管理复杂度高、业务链路长的企业将率先落地多智能体。企业竞争力体现在“早引入、用先进智能体、有闭环数据持续训练”，竞争焦点从招人转向指挥硅基军团，企业智能体运营官将成为热门岗位;人类员工中，具备综合判断力与决策审计能力的复合型员工成为人机协同关键，决策力成为知识工作者的核心竞争力。

  “一横多纵”破解AI企业落地痛点

  实际上，如何将技术潜力转化为实实在在的业务价值，破解企业智能体落地过程中的技术适配、组织协同与价值变现等痛点，成为所有布局AI转型企业必须攻克的关键课题。基于上述趋势判断与行业洞察，零一万物制定了三步走实施计划：

  一是构建一把手工程引领的全局战略体系。企业一把手需承担顶层决策职责，勇于突破业务深水区，聚焦高频、复杂且需多业务协同的业务链路，持续完善企业AI能力体系，加速推进数据治理等基础设施建设，推动企业实现AI驱动转型，坚定践行AI-First战略的长期发展路径。

  二是打破组织壁垒，依托FDE机制深入业务一线破局。通过技术专家与FDE团队的深度协同，零一万物推动AI 2.0大模型技术深度渗透企业业务场景，针对具体业务开展深度研判，联合客户共同梳理转型突破点与实施步骤，构建可持续的AI变革能力体系。

  三是跨越技术鸿沟，以协同进化实现技术价值转化。零一万物的目标是剥离AI技术炫技与榜单竞争的表面化属性，推动其向实际生产力转化。通过AI技术优化现有管理与生产关系，深度融入企业运营全环节，切实赋能管理升级、经营革新与生产效能提升。

  值得一提的是，为保障上述目标落地，零一万物对万智企业大模型一站式平台进行了升级，推出2.5版本。该平台不仅支持多智能体研发，更将能力沉淀为标准化功能模块，助力AI技术以更顺畅的路径、更低的实施成本嵌入企业业务场景，为企业客户提供精准高效的服务支撑。

  韩炜表示，从当前零一万物的产品体系规划来看，多智能体相关产品架构呈现出明确的层级划分，各层级各司其职、协同联动，构成了完整的技术与应用闭环。

  架构的底层是万智平台模型工厂，这是整个产品体系的根基所在。该平台具备丰富的技术能力，企业可依托这些能力，针对基础大模型开展后续训练、微调等相关优化工作。通过这一环节，企业能够真正掌握自主可控的底层模型能力，为后续多智能体系统的构建与应用奠定坚实的技术基础。

  架构的中间层为Multi-Agent技术架构，这是一套集成了多元能力的技术框架。框架内部涵盖主bot与子bot的协同调度机制，同时具备工具调用、记忆管理等关键功能。除此之外，还整合了提示词工程、知识库、智能体评测能力、观测能力等多个重要模块。零一万物将构建一个完整Multi-Agent系统所需的各类产品化原子能力，均在这一层级完成技术沉淀与能力封装，为上层应用的落地提供全面的技术支撑。

  架构的顶层则是面向各类具体场景的超级员工以及多样化的智能体，这也是零一万物万智产品与Multi-Agent产品的应用载体。通过顶层的应用落地，将底层的模型能力与中间层的技术框架能力转化为实际的场景价值，实现技术与业务的深度融合。

  伴随平台架构持续完善与服务效能稳步提升，企业综合能力正进入加速构建的新阶段。基于此，零一万物提出“一横多纵”发展战略。其中，“一横”锚定万智平台，以万智企业大模型平台为载体，稳步构建开放兼容、灵活可扩展的企业级AI操作系统，联合生态伙伴开展智能体与生产力应用的协同研发，实现AI技术能力的可复制化与规模化商业落地。

  “多纵”则指向面向多行业、多企业的服务能力矩阵。以“一把手工程”为抓手，联合灯塔客户打造场景化解决方案，在政务、金融、工业、能源、游戏、医疗等关键领域树立标杆示范效应，持续反哺平台技术迭代与行业知识经验沉淀，驱动万智平台及企业级解决方案向标准化程度更高、应用门槛更低、开箱即用的方向迭代升级。

  大中小企业智能体落地的差异化突围之道

  需要指出的是，企业智能体落地进程会因其数据基础设施现状、企业高层对技术的接受程度、技术部署与组织落地的难度等因素而呈现差异。对此，赵斌强将驱动企业智能体落地的驱动力归纳为两类：

  第一类是以金融行业为代表的信息驱动型行业。这类行业以数据与信息为生产要素，在长期发展过程中已构建起完善的数据治理体系与技术基础设施，具备天然的技术应用优势。得益于扎实的数据基础，金融行业与AI技术的适配性极高，智能体的落地能够带来显著的效能跃升，在提升金融服务的竞争力、实时响应能力与运行可靠性等方面发挥关键作用。

  第二类是传统工业、农业及零售行业等效率驱动型行业。这类行业的竞争力聚焦于生产与运营效率，其布局企业智能体的动力源于降本增效的现实需求。通过引入AI技术，这类行业能够对传统的管理模式与经营流程进行数字化、自动化改造，实现跨环节的信息聚合与协同，搭建起智能化的管理与运营新范式。

  此外，从企业规模维度分析，企业智能体落地差异并不取决于规模大小，而是体现在组织决策链路与推进机制上。大型企业组织架构复杂，跨部门协同成本较高，其智能体落地更依赖于顶层战略的推动与统筹;而中小企业决策链路短、执行效率高，往往能够更快完成技术部署与应用落地，这一特点与大众的常规认知存在一定反差。

  除了技术架构与行业战略的布局外，企业级多智能体的规模化落地还离不开安全体系的坚实保障。

  据赵斌强介绍，在安全层面，零一万物能够实现全部私有化部署，包括其自主训练的各类模型及专用模型，并支持不同规模的规格配置。同时，在整个训练及多域开发过程中，企业客户的数据完全不出域，从而从底层保障了企业数据的安全性。

  对于金融、保险等对合规要求极为严格的行业，系统会确保模型严格依据客户提供的数据进行回答，不超越数据本身的范畴。如遇数据范围外的问题，模型将主动表明能力有限，或引入人工介入机制，以保证所有回答与处理结果均符合相关法律法规及行业规范。此外，还集成了数据库工具与经典机器学习工具，能够精准跟随数据，提升处理准确性。

 “在推动智能体进入企业场景时，零一万物高度重视个人隐私保护，严格区分公域与私域数据，明确界定办公可用与不可用的数据范围，从而实现‘数据不出域、回答不越界’的顶层安全保障，确保隐私保护全面满足各类管理规定与合规要求。”赵斌强说道。

  写在最后

  从感知理解到自主执行，从单一工具到协同团队，企业级多智能体正以不可逆的态势重塑产业格局与商业逻辑。这场变革不再是技术概念的隔空探讨，而是扎根于企业生产经营一线的深度实践。

  零一万物作为这一浪潮的先行者与实践者，正凭借深厚的技术积累与清晰的产品战略，率先将多智能体从技术构想转化为推动企业转型升级的坚实生产力。