不管你是否愿意，这一天就在眼前，一个由代码和数据构成的虚拟团队，正在平替人类日常工作。这个虚拟的“数字团队”，可以没有工位，不用交社保，不用领工资，他们不仅成本低、高度专业，还可以彼此协作，这就是多智能体时代不断进化的结果。
想象一下，你公司新来的市场总监，它可能“不是人”，而是一个由“市场分析Agent”、“客户沟通Agent”、“合同风险审查Agent”和“竞品情报Agent”精密组合而成的 “智能体团队”。它可以全年无休，不吃不喝，像一支训练有素的“突击队”，在企业数据的海洋中悄然完成CEO的各种KPI，这应该就是我们曾经畅享过的“一人一公司”时代，每个人都可以是指挥Agent的“CEO”……
当然，这个过程不可能一蹴而就，从仰望大模型到亲手搭建Agent，再到如何让成百上千的Agent在企业系统里安全、有效、高效地跑起来，这中间充满挑战。在数字员工“全面上岗”之前，企业最关心的问题是：新老系统如何握手？核心业务敢不敢交给AI？智能体“发疯”乱跑怎么办？数据主权如何保障？
为了跨越“平替”阻碍，零一万物和头部客户一起通力协作，找到平衡企业多智能体协作的TAB三要素（Team 团队作战 、Auto-pilot 业务裂变 、Business 商业重构），同时也探索出一条 “通往罗马”的可行性“航道”，那就是通过一种“类FDE” （Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师）模式，确保智能体在企业应用场景的平稳落地，创造更高价值！
多Agent协作正在重构人类工作边界
“从模型到Agent，中国即将成为全球多智能体超级引擎。为了帮助更多企业获得AI红利，零一万物继续以 ‘一把手工程’战略，重新定义人类工作边界。” 零一万物技术与产品中心副总裁 赵斌强 认为，大模型发展到今天，早已超越写诗作画的时代，未来的智能体不仅能帮助人类订机票、写周报，还以“虚拟部门”的形式，平替人类日常工作。
这不是科幻，而是一群躺过AI深水区的人，用亲身实践总结出来的预判。
今天，零一万物发布了2026年智能体未来走向的六大预判：
1、 智能体从“一人一工具”进阶到“一人一团队”。当AI 2.0时代拉开帷幕，大模型已不只是企业员工或者管理层的得力工具，而是对企业架构模式的全新颠覆。未来，企业的工作模式将以多智能体为基石，搭建起从顶层管理者到执行团队的完整架构体系，进而达成企业自上而下的全方位AI驱动。
2、 多智能体需具备 TAB 三要素（Team 团队作战 ；Auto-pilot 业务裂变 ；Business 商业重构）。多智能体的团队协作能力（人和智能体、智能体和智能体之间的协同），让“能力软件化”成为可能，也让企业摆脱对单一专家的依赖。同时，企业也可以让AI多智能体去做自动驾驶（Auto-Pilot），将经营和管理动作AI数智化，根据生产场景进行智能规划、弹性增长。更重要的是，多智能体可以实现商业模式的优化与升级，帮助企业重新定义业务的闭环，这正是零一万物助力企业在AI时代实现“能力即服务”（CaaS）的核心逻辑。
3、 中国将成为全球多智能体“超级引擎”。凭借数据和“世界工厂”优势，中国为多智能体应用创造了肥沃的土壤，未来有望升级为“智能体工厂”。
4、“一把手工程”是赢取AI红利的关键路径。AI 2.0时代，并不仅是对传统管理经营和生产的升级，而是一次新变革的开始。过往只利用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。为了实现全局突破，零一万物坚持做“一把手工程”，推动AI落地的团队不仅包括传统的研发团队，比如：AI模型训练，算法等，还组建了陪同业务客户一起向前奔跑、一起成长的FDE军团。
5、智能体反哺，开启数字基建“自主进化”。数字基础设施建设推行多年，管理挑战在于问题未明晰识别，难以有效管理优化。并且，改造原有流程投入大，过程复杂，需强驱动力才能推动企业数字化。企业多智能体新兴技术不仅能激活数字基础设施，将业务碎片转化为AI知识体系并形成“记忆库”，还能构建功能、开发AI产品，以更自主的进化机制缩短企业从数字化到智能化跨越周期。
6、2026年是企业多智能体上岗元年。多智能体将率先在数据基础设施较为完善的企业最先上岗，对于大数企业而言，应该采取更积极、主动的措施，以早（尽早引入）、快（选用最 先进 Agent）和构建闭环数据（利用自身数据持续训练）的方式，形成核心竞争力。
基于上述判断，零一万物升级了万智企业大模型一站式平台2.5，该平台不仅能支持多智能体的研发，更关键的是能将相关能力沉淀为标准化的功能模块，从而让AI技术更顺畅、更低成本地走入到企业业务场景，为企业客户提供贴心的服务。
零一万物在打通技术和业务壁垒过程中，除了夯实技术基座，还创造性地以“FDE模式”深入一线业务场景。
FDE不是新概念，但是新打法
在AI浪潮席卷的今天，有一个观点正在统领全局，那就是“模型即应用”，或者说“模型即Agent（智能体）”。尤其在C端市场，各种新奇有趣的智能体应用层出不穷，似乎印证着这一趋势。
但对于将AI引入核心业务的企业来说，事情真的这么简单吗？
在与零一万物中国区解决方案和交付总经理韩炜的对话中，我们得到了一个截然不同的视角。这位在AI to B领域深耕近十年的老兵，用一句生动的比喻戳破了幻想：“企业真正要买的是安全、稳定、能把货送到的物流服务，而不是一台孤零零的发动机。”
“零一万物的策略是，主要专注做解决方案和交付，我们不再沿用大厂销售标准化产品的模式。”韩炜介绍道。零一万物团队最鲜明的特色，在于其与以往大厂截然不同的工作模式。
传统模式下，产品与客户需求之间往往存在显著的“理解落差”，导致交付成果与预期不符，需求范围不断蔓延，这也是大厂在承接定制化或智能体项目时意愿不强、甚至持续亏损的原因之一，因为它们追求的是规模效应，而零一万物的做法是“翻转”这一流程：更注重基于客户需求进行深度梳理和设计，将其转化为产品原型。 这对解决方案团队的能力要求非常高。因此，零一万物团队会以类似 FDE的模式，将原型高效交付给产品与研发团队，迅速为客户产出可用的演示版本或PoC（概念验证）。
“通过这种方式，我们持续缩小自身与客户之间的理解落差，降低交付成本，并在此过程中探索可行的盈利路径。”韩炜总结道。这不仅是团队定位，更是一种试图打破AI to B“叫好不叫座”困局的新探索。
这里需要科普一个概念，到底什么是FDE？这两年，随着AI浪潮的发展，FDE成为关注焦点。事实上，FDE并不是一个新概念，早在二十年前就有一种角色叫做现场应用工程师（FAE）。FDE的“F”代表“Forward”，意味着必须深入客户一线， Palantir借用了FAE 的概念，最早推出了FDE。然而，零一万物的FDE与Palantir的标准模式有着本质区别。
首先，与“一把手工程”深度绑定。 “我们的FDE第一职责是弥补企业客户中CAIO（首席人工智能官）的缺位，从顶层战略出发，找场景、调模型、搭应用，最终做交付。”赵斌强强调。技术团队不是在简单地响应需求，而是在帮助企业梳理从模糊诉求到清晰需求的过程。这要求FDE必须具备行业经验，真正经历过落地实战，理解行业的特殊问题。
其次，有技术边界的“勘探者”。 FDE需要精通当前AI技术的能力与边界，从而设计出最合适的产品方案，为后续的产品经理和研发团队指明方向。
第三，部署环境的“建造师”。 FDE需要在客户现场打造一个可运行、可部署的多智能体（Multi-Agent）环境。因此，这是一个要求极高的综合性角色。
大体来看，零一万物的FDE并非孤军奋战。他们身后连接着强大的专家团队，为其提供持续的AI能力支持与辅导，确保前线交付的技术方案与公司顶 级专家水平接近，从而将“需求到技术落地”的误差控制在极小范围内。另外，这支团队还具有鲜明的国际化与精英化色彩。据透露，零一万物团队成员不乏来自斯坦福、清华等顶尖高校的毕业生，具备跨文化沟通能力和为跨国企业交付的实战经验，同时兼具深入一线的创业精神。
值得一提的是，FDE虽好，但不是每个初创公司都适合走这条路线。
具体挑战如下：
1、有规模化门槛。需要有一定体量才能覆盖典型行业。
2、人才门槛。找到既懂AI技术又有行业经验、还能主动发现和转化机会的复合型人才极其困难。
3、协同门槛。FDE需要与销售、产品、专家团队紧密协同作战，形成完整的上下游配合体系，这对组织能力要求很高。
要想蹚平FDE这条路，对于任何一家创业公司来说都有一定的难度。而零一万物的底气，来自于其顶尖的全栈大模型产研能力和横跨产学研的顶层视野。以李开复博士为代表的高管团队，拥有数十年的全球化视野与产业人脉，不少成员曾有CEO履历，能直接对话并影响合作企业的决策层。这让零一万物的FDE团队更懂产业痛点，故而能做出独具特色的“一把手工程”打法。
写在最后
零一万物对2026年智能体发展的预判，让公司的AI to B路径逐渐清晰：它既不像传统软件公司那样只卖标准化产品，也不像项目制公司那样陷入无止境的定制化泥潭。其核心在于，通过一支精英化的FDE“特种部队”，以“一把手工程”为抓手，深入行业腹地解决最复杂的问题，并将这些宝贵的经验与解决方案，持续沉淀到万智平台这一“横轴”之上。同时，依托平台的标准化与开放能力，向更多“纵轴”行业进行能力辐射与规模化复制。可以说，这是一条试图融合深度价值创造与广度规模增长的艰难道路。能否成功，取决于其平台化能力的建设速度、行业Know-how的沉淀效率。
至此，2026年“智能体上岗”的预言能否成真，或许正取决于这类融合了前沿技术、深度服务和平台野心的新物种，能否跑通属于自己的商业模式。零一万物的探索，正为行业提供一个重要的参照样本。
