news 2026/6/15 17:28:23

“一人一团队”来了,企业预测2026年将成多智能体“上岗”元年

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张小明

前端开发工程师

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“一人一团队”来了,企业预测2026年将成多智能体“上岗”元年

全球企业级AI正迎来关键转型期,Agent(智能体)技术逐渐从单工具阶段迈入多智能体协同时代。1月5日,零一万物发布“2026年企业智能体六大预判”,提及2026年将成为企业多智能体规模化“上岗”元年。

零一万物预测,智能体将从“一人一工具”进阶“一人一团队”,多智能体需具备TAB( 团队作战、业务裂变、商业重构)三要素,中国将成为全球多智能体“超级引擎”,“一把手工程”是赢取AI红利的关键路径,智能体反哺将开启数字基建“自主进化”,以及2026年是企业多智能体上岗元年。

从基础模型研发到推动AI落地提效,大模型正在越来越靠近一线生产端。过去一年时间,零一万物团队在能源、采矿、制造、养殖、零售等行业落地实践,发现企业已不再满足于只在一线使用AI,而是越来越大胆地将AI能力向上推,与公司管理层、经营层越来越近。

作为AI落地形式之一,Agent在2025年被热议。从行业技术发展脉络来看,智能体经历过工作流、推理Agent、多智能体阶段。国际市场中,微软推出 AutoGen 框架实现智能体分工协作,谷歌 DeepMind 通过多智能体强化学习攻克复杂任务,国内火山引擎等企业也在相关领域布局,行业竞争日趋激烈。

对于与大厂之间的差异,零一万物中国区解决方案和交付总经理韩炜在采访中表示,零一万物不再沿用大厂销售标准化产品模式,而是更注重基于客户需求进行梳理和设计,将其转化为产品原型。他认为以往大厂的产品与客户需求之间存在显著的理解落差,这常常引发交付问题,导致最终成果与客户预期不符,需求范围不断蔓延,这也是大厂在承接定制化项目或智能体相关项目时持续亏损、意愿不强的原因之一。大厂往往认为此类业务规模效应有限,而创业公司可以积极探索新模式,尝试降低交付成本、缩减与客户的沟通差距,并在此过程中寻求可行的盈利路径。

虽然AI应用包括Agent赛道热度不断提升,但行业有观点认为“模型即产品”,垂类功能可能会被大厂的基座模型兼容。对此,韩炜表示,长期来看,“模型即应用”或“模型即Agent”最终会实现,即在最终AGI的时代,但这个时间线有多长还不确定。而从短中期来看,模型与应用之间仍存在较大差别——Agent有记忆、调用工具、通过Multi-Agent 对抗式分析的能力,这是单一模型很难具备的,特别针对企业场景而言,模型不是 Agent,模型只是 Agent 的“大脑”。

那么,如何系统的去学习大模型LLM?

作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师,我经常会收到一些评论和私信,我是小白,学习大模型该从哪里入手呢?我自学没有方向怎么办?这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历,一定要继续看下去!这些问题啊,也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点,给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢,我就曾放空大脑,以一个大模型小白的角度去重新解析它,采用基础知识和实战项目相结合的教学方式,历时3个月,终于完成了这样的课程,让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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我们这套大模型资料呢,会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程,带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念,用最易懂的方式带你入门大模型。

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接下来是进阶篇,你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署,学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合,学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目(已脱敏),比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等,从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

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