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2026年1月5日，零一萬物正式對外發布了《中國企業智能體2026六大預判》，并對外展示了其在企業級多智能體方向上的最新探索成果——“萬智2.5企業多智能體”。
IDC報告顯示，價值6500億美元的企業級應用軟件市場即將被AI智能體顛覆。預計到2031年，客服中心、銷售團隊和營銷類應用的AI智能體滲透率將接近100%。此外IDC還預測，中國企業級智能體應用的市場規模在2028年保守估計將達270+億美元。
在行業普遍還在探索企業級智能體的落地解法時，零一萬物提出了一套經過實戰驗證的答案。
在“平替市場部”場景中，用戶只需輸入一個簡單的Prompt，一位“市場總監Agent”便自動上線，瞬間拆解任務并組建團隊。視覺設計、營銷經理、內容經理、媒介專家等子智能體各司其職，并且它們實時同步彼此的專業知識和流程進度，達到比人類團隊更“不掉鏈”的完美協同。這意味著，未來一名員工就能指揮一個完整的“虛擬市場部”。
在“平替HR”場景中，多智能體展現了對非結構化需求的深度處理能力。從職位發布、簡歷初篩到面試助理，多個AI環環相扣。AI不僅能精準捕獲老板的用人意圖，還能在海量簡歷中進行全維度畫像匹配，將HR從機械瑣碎的流程中徹底解放，轉向更具價值的人才戰略思考。
零一萬物技術與產品中心副總裁趙斌強表示，從去年戰略轉型全面聚焦ToB市場后，零一萬物核心技術團隊不斷進行用AI驅動企業組織基因進化的實驗，印證了零一萬物的核心預判：多智能體正推動企業從“人才依賴”轉向“能力軟件化”。但技術只是起點，真正的變革在于組織心智，企業必須打破部門墻，以一把手工程加速企業AI數智化轉型，從而真正擁抱新質生產力。
六大預判定義企業級多智能體，AI進入“組織智能”時代
AI Agent（智能體）的演進經歷了L1、L2、L3三個階段：從由人設計流程的“工作流Agent”，到具備任務規劃能力的“推理Agent”，再到如今的“Multi-Agent多智能體”。
當前企業面臨的復雜業務問題時，往往需要跨部門、多角色協作，如招商需聯動市場、法務、財務，保險服務需協同銷售、風控、運營，單一智能體難以閉環解決。多智能體的亮點在于“基于目標的智能協作與結果交付”，讓多個Agent像真實團隊一樣分工協作、相互檢查，人類員工則從“事務管理”轉向“結果管理”。
基于與某世界能源巨頭、友邦等多家行業頭部客戶的AI變革實踐，零一萬物總結出中國企業智能體演進的六大核心預判：
預判一：智能體從“一人一工具”進階“一人一團隊”
過去單點AI工具解決的是任務自動化問題，而多智能體推動的是整個企業組織的系統性智能化。在零一萬物所展示的多智能體階段性成果——萬智多智能體產品已經在客戶場景進入測試階段，已實現通過一個主智能體對任務進行規劃拆解、調度多個專業智能體協作完成復雜流程，這正是“組織智能”的初步體現。
零一萬物提出，智能體團隊將像水一樣具有超強的適配度和延展度——業務高峰期自動擴容，低谷期靜默待命。這種“彈性超能力”讓中小企業首次擁有了與巨頭同臺競技的“不對稱優勢”。企業應通過多智能體實現業務能力的“軟件化”與“服務化”（CaaS，能力即服務），推動整個企業組織的智能化。
預判二：多智能體需具備TAB三要素——團隊作戰、業務裂變與商業重構
零一萬物認為，下一代企業的競爭優勢，將取決于其將業務能力轉化為數字資產的速度。零一萬物提出，多智能體必須具備TAB三要素：
AI Team（團隊作戰）：人和智能體、智能體和智能體之間可以進行智能協同，1人指揮1支智能體團隊成為可能，進而突破“人才瓶頸”，實現“能力軟件化”的躍遷，讓企業擺脫對單一專家的依賴，實現能力的彈性伸縮。
AI Auto-pilot（業務裂變）：可以根據實際核心生產業務生產場景進行智能規劃，過程可控可查，確保交付質量。開啟個人業務能力指數級增長，企業業務線容易在垂直深度和規模化增長中找到平衡點。
AI Business（商業重構）：多智能體流程、產出均可沉淀，通過提取并重構團隊能力模塊，實現商業模式的原子顆粒度重構，這正是零一萬物助力企業在AI時代實現“能力即服務”（CaaS）的核心邏輯。
預判三：中國將成為全球多智能體落地的“超級引擎”
中國擁有全球最完整的產業鏈、全球領先的開源模型、超大規模市場及豐富的復雜業務場景，為企業級多智能體提供了天然的試驗田和進化土壤。這不僅是一次“彎道超車”，更是一場“換道超車”。
從底層技術的角度來看，中國模型的開源實踐正在推動底座平權。中國在開源大模型領域的全球領先地位，為企業提供了具備全球競爭力的技術基座，降低了AI應用門檻，推動技術普惠和生態共建，使得更多企業能夠平等、高效地接入智能轉型浪潮。
同時，基于門類齊全的制造業體系與超大規模的消費市場，中國有望實現從 “世界工廠”到“智能體工廠” 的躍遷。隨著企業級智能體生態日益成熟、工程能力持續突破，實體經濟加速與AI深度融合。智能體不再僅是輔助工具，而是逐步成為重構生產流程、提升系統自治能力的核心要素。
目前，零一萬物大模型ToB解決方案已經在政務、金融、工業（電力和制造業）、辦公、銷售等5大行業落地，這正折射出中國市場急迫且復雜的AI數智化轉型需求。
預判四：“一把手工程”是贏取AI紅利的關鍵路徑
參與企業AI數智化轉型不是技術部門的單點試驗，而是企業戰略與組織架構的系統性重構。零一萬物認為，單點突破僅是開始，如果局限于“局部優化工程”，反而會制造出新的“數據孤島”。只有AI科技公司與企業的深度共創，全局突破，才能更全面兌現“變革紅利”。
這一過程中，需要具備“技術信仰型領導力”的一把手，以全局價值導向克服既得利益，推動AI變革。這種“技術理解力”也將成為領導力的新護城河。傳統CEO可以不懂代碼，但AI時代的CEO必須懂“AI的可能性邊界”。就像喬布斯不需要會寫iOS代碼，但他必須知道“多點觸控”能重新定義手機。
在零一萬物與頭部客戶的合作中，“一把手工程”模式的價值已經得到驗證——由企業高層牽頭，跨部門協同，共同制定轉型戰略。在后續的調模型、找場景、搭應用的落地過程中，FDE (Forward Deployed Engineer)成為承接一把手工程的關鍵。既懂代碼又懂業務，是技術管理復合型人才，像特種部隊一樣深入一線，用代碼解決商業問題，用商業思維優化技術方案。
在各地特色產業的建設與智能化轉型道路上，地方政府與前瞻的領導力同樣扮演重要的“一把手工程”領航角色。作為核心牽頭方，地方政府所主導的基礎設施數智化改造，不僅能切實提升當地政府治理數智化水平，更能形成強大的牽引效應，吸引和帶動本地企業跟進AI數智化，從而驅動整個地方產業升級，最終實現實體經濟提質增效。
在政府側，零一萬物瞄準新質生產力產業園，以分批分期、模塊可選的方式，逐步形成產業閉環；打造大模型訓推一體基地、產業大模型訓練基地、大模型數據要素基地、大模型實訓教育基地和大模型應用開發基地；圍繞大模型構建城市大腦和產業大腦，服務N個行業。在這一過程中，零一萬物會與各方協同，挖掘需求場景，打通B2G2B模式價值鏈，賦能地方產業智能化轉型。
預判五：智能體反哺推動企業數字基建“自主進化”
智能體不僅是數字化的“消費者”，更將成為企業數據與知識體系的“建設者”。通過自動標注、數據清洗、行為反饋等機制，智能體能在運行中持續豐富企業知識庫、優化決策模型，形成“數據飛輪”，并且在未來形成企業“記憶庫”。這種自主進化機制將大幅縮短企業從數字化向智能化跨越的周期。
在服務行業頭部企業客戶的過程中，零一萬物將過往所積累的安全成熟的高質量行業數據構建管線與行業know-how相結合，在萬智平臺內置智能體觀測、評測與持續學習機制，快速助力企業將業務經驗沉淀為可持續復用的數字資產，并推動智能體持續迭代升級。
基于行業專屬數據與企業場景的深度融合，零一萬物可通過繼續預訓練與后訓練，實現“從通用模型到行業模型，再到企業模型”的高效躍遷。以數據驅動和算法創新為核心，零一萬物構建起了多階段訓練、偏好數據驅動的RLHF、混合對齊策略、精細化的數據評估與反饋機制等技術優勢，助力企業快速構建專屬垂類模型，實現從研發到交付的產業閉環。
預判六：2026年將成為企業多智能體規模化“上崗元年”
隨著智能體技術成熟與場景深化，2026年企業競爭的焦點將從“招多少人”轉向“指揮多少硅基軍團”。多智能體將率先在數據基礎完善、業務流程復雜、協同要求高的領域實現規模化部署。相應地，“智能體運營師”將成為企業新興關鍵崗位，負責智能體的部署、訓練、評估與優化。
對于人類員工而言，決策力成為知識工作者的核心競爭力，具備綜合判斷力與決策審計力的“復合型員工”將成為人機協同的核心。而對于企業而言，企業的核心競爭力將體現在三方面：早（盡早引入）、快（選用最先進 Agent）和有閉環數據（利用自身數據持續訓練）。
萬智2.5：升級企業多智能體，全力打造“AI 2.0操作系統”
基于上述六大預判，零一萬物萬智企業大模型一站式平臺（以下簡稱萬智平臺）正式升級至2.5版：企業級多智能體成為平臺的核心企業應用之一，好比Office之于Windows系統。
針對企業場景中動態、開放的難點，萬智2.5采用了“代碼先行、模型驅動”的硬核架構。相比傳統只會在畫布上按照既定工作流運轉的通用型AI Agent，萬智平臺支持通過MCP協議和安全沙箱環境，不僅能確保多智能體執行時切合企業真實生產場景，且能實現工業級的穩定性。
在零一萬物中國區解決方案和交付總經理韓煒看來，萬智2.5在企業場景中存在三層價值升級：
能力升級：根據復雜場景進行智能規劃，多智能體之間進行智能交互，并可相互檢查、協同優化，實現了從“1人1工具”到“1人1團隊”的跨越。
效果升級：任務執行時，從過程到結果全部“可審計、可追溯、持續進化”，自主實現從“可用”到“好用”的躍遷。
業務升級：企業可以像搭樂高一樣，快速拼裝、復用已有的智能體模塊，極大地降低了新業務上線的門檻。
在零一萬物的產研版圖中，企業級多智能體的實現依托于基模-框架-應用“三位一體”的整合：
底層是開源基座模型與行業垂類模型，以及零一萬物兩年來所積累下的模型訓練方法論；
中間是企業級多智能體技術框架，負責將模型封裝為角色化、工具化、可協同的Agent團隊；
頂層則是面向行業的“超級員工”與解決方案，如AI招商專員、AI保險顧問等，直接對接業務部門并承擔KPI，為企業客戶帶來可量化的價值。
盡管智能體等AI 2.0技術已經走出實驗室，走向“可用、有用、好用”，開始穿透企業核心生產場景，但目前企業在AI 2.0技術落地狀況仍參差不齊，麻省理工學院（MIT）所發布的報告《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》甚至指出，“95%的企業AI試點項目都以失敗告終” 。
過去兩年中，零一萬物積累了從通用基座大模型訓練到專業生產力應用的端到端大模型全棧技術棧，更通過“一把手工程”沉淀了涵蓋能源、政務、制造等真實企業場景的寶貴實踐經驗，因此零一萬物能基于前沿領先的產研實力，針對企業真實痛點，凝練出行業know-how，打造出企業級多智能體，以攜手更多的企業伙伴一起進行數智化轉型升級，從降本到核心應用增效，重塑以結果為導向的新質生產力。
整合過往的合作經驗，零一萬物也為企業客戶規劃出了企業多智能體進化“三步走”布局：
第一步，確立“一把手工程”下的全局策略。 零一萬物認為，AI數智化轉型絕非單純的技術試驗，而是深刻的業務重塑。企業必須由CEO親自掛帥，將多智能體的表現與企業的核心KPI深度綁定。在落地初期，便要敢于切入高頻、復雜、多部門協作的核心業務鏈路，以全局視角指引技術與業務的融合。
零一萬物技術與產品中心副總裁趙斌強還補充道，金融這種典型以信息為食的行業和傳統的工業、農業、零售這種以效率為主的競爭性行業是比較典型地將AI比較好落地在實際應用中。
第二步，引入FDE模式跨越組織鴻溝。 針對轉型中常見的部門墻與數據孤島，企業需借助前置工程師（FDE）深入一線“破壁”。這一階段的關鍵在于防范系統性熵增，拒絕盲目堆疊智能體數量，而是通過精細化管理，緊盯準確率、響應延遲與Token效能，避免陷入“內耗型架構”。
零一萬物的FDE是一把手工程緊密結合下的FDE，有三個要求：第一是需要有能夠真正做過落地，做過行業里面特殊問題的經歷；第二是需要特別精通當前AI實現的技術站和技術能力的邊界，從而能夠設計出更合適的產品；需要在客戶那里打造一個Multi-Agent部署的環境，一個可部署的環境。因此FDE這個角色是非常綜合性的一個角色，如果能做起來是一個比較重要的競爭優勢。
第三步，通過協同進化跨越技術鴻溝。 企業應摒棄盲目的“榜一模型崇拜”，擁抱開源多模型混合架構。通過夯實目標規劃、系統調用、安全審計、多模型協同四大核心能力，企業將構建起穩固的三層架構：以開源及行業大模型為“底座層”，以企業級多智能體技術框架為“中樞層”，最終在應用層孕育出能夠真正解決問題的“超級數字員工”。
最后，趙斌強還透露，零一萬物在2025年實現了數倍于2024年營收增長，并且還計劃在2026年進一步擴大增長規模。目標是將零一萬物打造成為技術領先、市場拓展迅速，具備良性造血能力與健康商業生態卓越的AI2.0企業，打破AI 1.0難以盈利的魔咒。
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