基於與某世界能源巨頭、友邦等多家行業頭部客户的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户場景進入測試階段，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複雜流程，這正是“組織智能”的初步體現。
智能體不僅僅是執行單元，更能將公司內部的優秀能力沉澱成可複用、可組合的業務資產。當智能體可以將頂尖人才的能力進行拆解和重構，同時封裝成可複用的能力模塊，根據實際生產場景進行落地和執行，企業將不再受限於“招聘-培養-流失”的人才循環。一個頂級銷售、資深律師、王牌產品經理的專業判斷力，可以被高效複製和執行、24小時運轉，在毫秒級時間內部署到全球任意分支機構。
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——業務高峯期自動擴容，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台競技的“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（Team）、業務裂變（Auto-pilot）與商業重構（Business）
零一萬物認為，下一代企業的競爭優勢，將取決於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，讓企業擺脱對單一專家的依賴，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。開啓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、產出均可沉澱，通過提取並重構團隊能力模塊，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。
多智能體將企業的核心能力解構成可組合的能力模塊，像樂高積木一樣自由拼裝。例如，在零一萬物與世界能源巨頭合作的多式聯運物流系統中，多個智能體分別負責路徑規劃、資源調度、風險評估等環節，人類員工負責決策與監督，形成閉環決策，這一模式未來可快速複製到其他行業的物流、供應鏈場景中，實現業務能力的模塊化輸出。
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複雜業務場景，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，基於門類齊全的製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。隨着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。
零一萬物強調，中國企業在智能化轉型中已不再滿足於使用通用模型，而是需要深度結合行業知識、業務流程的“業務級智能體”。目前，零一萬物大模型ToB解決方案已經在政務、金融、工業（電力和製造業）、辦公、銷售等5大行業落地，這正折射出中國市場急迫且複雜的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，如果侷限於“局部優化工程”，反而會製造出新的“數據孤島”。只有AI科技公司與企業的深度共創，全局突破，才能更全面兑現“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户的合作中，“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。在後續的調模型、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，是技術管理複合型人才，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”。通過自動標註、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”，並且在未來形成企業“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週期。
在服務行業頭部企業客户的過程中，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，在萬智平台內置智能體觀測、評測與持續學習機制，快速助力企業將業務經驗沉澱為可持續複用的數字資產，並推動智能體持續迭代升級。
基於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後訓練，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。
如在HR招聘場景中，基於定製模型，零一萬物企業級多智能體可覆蓋職位發佈、簡歷初篩、AI面試、績效評估等多個維度，從面試反饋、績效評估結果中所收集到的高質量對齊數據集，能夠推動智能體進化，從而生成更精準的職位描述、鎖定更匹配的人才，將碎片化的業務經驗真正煉成“數字黃金”。
預判六：2026年將成為企業多智能體規模化“上崗元年”
隨着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、業務流程複雜、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。
對於人類員工而言，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“複合型員工”將成為人機協同的核心。而對於企業而言，企業的核心競爭力將體現在三方面：早（儘早引入）、快（選用最先進 Agent）和有閉環數據（利用自身數據持續訓練）。
邁入2026，全球市場正在迎接AI新經濟時代的到來，新經濟的構成也正逐步從“人”的傳統生產單元演化為“智能體”的生產單元新物種。2026將成為企業多智能體規模化“上崗元年”，零一萬物期待與更多行業頭部企業客户攜手，把握多智能體規模化部署的歷史性機遇，以企業自身閉環數據打造“超級員工”，驅動新質生產力躍升。
