当AI从模型时代迈入Agent时代，企业智能化转型正迎来从一人一工具到一人一团队的关键跨越。零一万物作为AI 2.0领域的深耕者，近期发布《中国企业智能体2026年六大预判》，引发行业广泛关注。
核心预判：2026年，多智能体上岗元年的三大关键共识
在生成式AI驱动的AI 2.0技术加速迭代的当下，零一万物的六大预判并非空穴来风，而是基于能源、制造、金融、零售、法律等多行业的落地实践与技术前瞻。零一万物技术与产品中心副总裁赵斌强强调，其中两大趋势最具突破性意义：一是TAB三要素（Team团队作战、Auto-pilot业务裂变、Business商业重构）成为多智能体的核心定义框架；二是2026年将正式迎来企业多智能体规模化上岗，标志着人机协同的工作模式进入全新阶段。
真正复杂的企业任务从来不是一个人能完成的，就像招商需要联动市场、法务、财务，保险服务要打通业务、风控、运营，这正是多智能体的价值所在。赵斌强解释道，多智能体相比单Agent实现了三大升级：一是能力升级，从仰赖个人智慧的“1人1工具”到多智能体赋能的“1人1团队”；二是效果升级，从能任务做完的“可用”到过程和效果“可控、可审计、能持续优化”；三是业务升级，企业从一个场景对应一个Agent到多智能体加持下可以将能力软件化，像“乐高式复用拼装”智能体模块，加速新业务上线。
零一万物中国区解决方案和交付总经理韩炜补充道，企业级智能体的核心逻辑是能力即服务（CaaS），通过提取团队能力模块、拆解复制重构，帮助企业优化商业模式。在零一万物的平替市场部Demo中，原本需要十余人团队耗时一周完成的工作，多智能体仅用几十分钟即可完成，且能根据目标调整实时协同；平替HR Demo则实现了从职位发布、简历初筛到面试安排的全流程精细化处理，效率远超人工。
行业落地：不同企业的AI转型路径差异与关键场景
面对不同规模、不同行业企业的落地差异问题，赵斌强指出，行业转型的核心驱动力主要分为两类：一类是以金融为代表的信息密集型行业，凭借完备的数据基础，AI应用能快速穿透核心业务且提升服务竞争力；另一类是以工业、农业、零售为代表的效率导向型行业，通过AI实现传统管理模式的数字化升级，解决信息聚合与流程优化痛点。
在企业规模层面，落地节奏呈现出反直觉的特点：大企业管理复杂度更高，更需要“一把手”顶层驱动力推动转型；中小企业决策路径短，AI落地速度反而可能更快。不过，经过智能体赋能的企业产生的价值增长幅度同样也跟企业规模以及穿透的业务是否足够核心相关。零一万物的解决方案已在政务、金融、工业（电力和制造业）、办公、销售五大行业落地，形成了可复制的场景化经验。
以保险行业营销场景为例，多智能体已实现从话术脚本到全流程服务的升级：前端Agent对接客户，后端Agent负责产品解读与合规审核，形成闭环服务，可替代部分保险代理人工作；在投资管理领域，多智能体能够贯穿投前、投中、投后全流程，基于企业知识库自动收集情报、制定策略，成为核心业务的效率放大器。
技术辨析：企业级Agent≠模型，四大核心能力缺一不可
针对当下流行的模型即应用模型即Agent的观点，韩炜从企业场景需求出发给出明确回应：长期来看，AGI时代可能实现模型与应用的深度融合，但短中期内，模型只是Agent的大脑，完整的企业级Agent还需具备四大关键能力。
首先是安全可控合规能力，这是企业的核心诉求。零一万物的万智平台内置权限体系、审计日志、私有化部署等机制，确保Agent基于企业专属记忆工作，数据不出域，回答不出圈，隐私保障合规，责任可追溯。二是工具与系统调用能力，Agent需稳定对接CRM、内网系统等企业工具，保障跨系统调用的准确率与效率。三是目标和任务规划能力，能够理解签单量、周转天数等KPI，将其拆解为可执行任务并动态调整。四是多模型多角色的协同能力，根据不同场景选择适配的自研、开源或商用模型，实现最适合场景的资源配置。
“企业级级多能体需要根据任务选择合适的底模。只选‘对的’，不迷信‘榜一底模’。同时，多智能体之间分工协同互相校对也很关键，好比有了发动机并不等于就有了车队服务，现实中，企业真正需要的是安全稳定的‘物流服务’，而不是一台孤零零的‘发动机’。”韩炜用生动的比喻说明，多智能体的价值在于协同作战，通过主bot、子bot的分工协作与相互校对，实现复杂业务目标的闭环交付。
商业化路径：FDE模式构建护城河，平衡定制化与规模化
零一万物独特的FDE（前沿部署工程师）模式成为媒体关注的焦点。赵斌强介绍，FDE并非简单的现场工程师，而是“技术+业务”的复合型人才，需具备三大能力：梳理企业诉求并转化为明确需求的行业经验、精通AI技术边界的专业能力、搭建智能体部署环境的实操能力。与Palantir的FDE模式不同，零一万物的FDE深度绑定一把手工程，弥补企业CAIO（首席AI官）缺位，从顶层战略出发推动场景落地。
FDE模式的门槛很高，需要足够的规模覆盖行业、找到兼具AI能力与行业经验的人才、适应创业型的主动探索环境。赵斌强透露，这支国际化团队不乏斯坦福、清华等顶尖高校人才，已在某国际知名能源巨头的AI转型中得到实战验证，成为零一万物的核心竞争力之一。
面对重交付如何平衡规模化的疑问，赵斌强提出“一横多纵“战略：一横以万智企业大模型平台为核心，打造开放的企业级AI操作系统，让AI能力可复制；多纵聚焦重点行业，通过一把手工程与灯塔客户共建解决方案，形成示范效应后反哺平台迭代。在一把手工程落地的过程中，李开复博士起到加速器作用，零一万物有完整的战略咨询团队和销售高管团队推进执行，随着平台成熟，定制化与规模化的平衡将逐步实现。
未来展望：企业组织重构与AI人才转型
谈及多智能体对企业组织的影响，韩炜指出，未来企业将进化为超级智能体，人类更多扮演目标架构师角色，核心流程将被重新拆分编排，组织边界变得更加柔性。对应的，企业将出现智能体运营官这一新兴岗位，负责智能体的部署、运行、纠偏与绩效评估。
对于员工转型，韩炜建议，知识工作者的核心竞争力将聚焦于决策力与综合判断力，未来可向AI架构师、智能体运营等方向发展。多智能体不是替代人，而是赋能人，让员工从重复性工作中解放出来，专注于更高价值的决策环节。
在盈利模式上，韩炜透露，零一万物2025年营收实现数倍增长，2026年将持续扩大规模。海外市场以高价值大项目为核心，国内市场聚焦一把手工程撬动规模化订单，同时通过2G2B模式赋能地方产业智能化转型，构建健康的营收结构。
结语：中国将成全球多智能体超级引擎
赵斌强最后强调，中国具备庞大的数据优势与扎实的制造业基础，为多智能体应用落地提供了肥沃土壤，有望从世界工厂升级为智能体工厂。零一万物的三步走落地策略——一把手工程引领全局、FDE深入一线破壁、AI与企业价值链条协同进化跨越技术鸿沟——将帮助企业真正兑现AI变革红利。
从模型到Agent，从单智能体到多智能体，企业AI转型正在经历质的飞跃。多智能体将在2026年迎来上岗元年，这不仅是技术成熟的标志，更是企业组织形态、商业模式、人才结构全面重构的起点。在这场变革中，零一万物的探索与实践，为行业提供了兼具前瞻性与实操性的参考样本，也预示着中国企业智能体即将进入规模化爆发的全新阶段。
