李开复零一万物推Agent万仔，CEO直接对话一把手工程

火到不能再火的Agent赛道，迎来了零一万物落下的关键一子。

今天上午，零一万物创始人兼CEO李开复博士正式升级发布了万智企业大模型一站式平台（简称万智平台）2.0版本，同时推出了面向企业级的Agent智能体，它有个亲切的名字——万仔。

李开复的判断很清晰：AI Agent正在从辅助工具，跃升为一种全新的“生产单元”。这意味着，它的真实价值不在于帮人打个下手，而是从根本上重构企业现有的组织架构和价值链。说得再直接点，就是要把企业的运作逻辑重新捋一遍。

在零一万物看来，这场变革能不能成，主要卡在两个关键点上：

一是企业有没有把真正有价值的闭环数据激活；二是能不能做成一件事——由CEO亲自推动的“一把手工程”。

“独特的一把手工程打法”

先聊聊什么是“一把手工程”。

这个说法的精髓，可以拆成两半来看。第一步，是CEO和CEO之间的对话——由企业高层制定出以AI为驱动的顶层战略。第二步，是战略团队、技术团队和业务团队三方坐到一张桌子上，紧密配合，打磨出真正能解决实际问题的ToB方案。

有意思的是，在说服CEO这件事上，零一万物没有走传统的“技术实力宣讲”路线，而是换了个打法：用“生产单元革命的案例”来说话。

李开复是这么解释的：“我们去见CEO，不是跟他讲算法有多强，而是直接算一笔账——如果Agent能替代30%的人力生产单元，当企业规模扩大3倍时，效率不降反升20%。”他说，传统CEO对Agent的认知还停留在“试试看”的阶段，很难意识到这东西能彻底改变组织的生产单元和结构；而执行层呢，往往缺乏AI战略的宏观视野；至于中层管理者，大多担心自己的职权会因此被冲击，所以下意识地抵触变化。

所以，“一把手工程”的本质，其实是一场由CEO主导的AI战略大迁移。从顶层战略出发，按战略找场景、调模型、搭应用，双方共同投入产研与业务的力量进行深度共创，彻底打破横在企业内部的数据孤岛和技术黑箱。

零一万物之所以选择这条路，正是因为传统企业和AI科技企业各有各的短板，谁也别说谁。

对传统企业而言，AI是个“新物种”，谁也不知道它到底靠不靠谱。它们习惯性地将决策权下放给高管层，像销售、供应链这类高价值数据，必须CEO点头才能开放，执行层根本无权调用。更有意思的是，大家已经习惯了过去那套过时的管理工具，加上AI技术一天一个样，认知跟不上，自然不敢轻易把核心业务交给它。

而对AI 2.0时代的科技公司来说，目标都是“AI+”，而不是“+AI”。但问题在于，一旦落到垂直场景里，它们往往没有足够的落地经验和闭环数据。更关键的是，它们很难接触到传统企业各个领域、各个场景的核心决策者，就更别提说服人家真的把AI用起来了。

零一万物的“一把手工程”打法，核心就是以李开复博士这支力量为驱动，手把手陪着企业设计出AI嵌入业务的完整路径——从场景拆解，到模型微调，再到工具打通和应用搭建。这是一套可落地、可复制、已经验证过的产品逻辑。

“超级员工”不是空喊口号，而是那种真正能驱动业务指标、给出可量化结果的AI生产力角色。

“我们的商业模式是基于价值共创，”李开复提到，“我们会去寻找各行各业的企业，他们有场景、有行业知识和数据，并且认同‘AI不只是做个客服，而是可以重构公司运行逻辑、极大提升生产力’这个方向。然后，通过交付的方式，用AI把整个公司的KPI推上去。”

他还强调，每一次合作都会认真交流，选择对企业商业价值最大的场景去做。这其中包括万智Agent在内的整套ToB企业解决方案。

万智升级至2.0版本，共有五大功能

今年，零一万物正式转型，把全部力气压向了ToB赛道。

新推出的万智2.0，定位是一款企业级的Agent操作系统。在这个阶段，它已经把大模型从“辅助工具”升级成了“直接交付业务结果的数字员工”。与此同时，零一万物企业级Agent也正式亮相。

作为万智平台的核心功能模块，这个Agent以“超级员工”为定位，围绕五个方向来做文章。

第一，超级能干。

超级员工能在企业场景下执行编程、调研这类复杂的综合性任务，在公司内部跨组织、跨业务地串联各种工具——它不是单点作战，而是能够灵活调动资源的能力型角色。

第二，超级靠谱。

所谓“靠谱”，分两层。一层是通过校验加评估的机制来保证输出质量，交付一个能让人放心的结果。另一层是过程靠谱：现在的模型也不可能是万能的，尤其在容错率极低的2B业务场景里，人和机器的深度协同不可或缺——AI终究还是离不开人类的参与和共创。

第三，自主晋升。

超级员工能够不断自我进化，通过岗位化的知识沉淀以及强化学习的驱动，实现迭代升级。总结起来就是，它会自己变得越来越“好用”。

第四，超级装备。

工欲善其事，必先利其器。所以“超级员工”得配上“超级装备”。比如，它同时支持手机和电脑端——李开复特别提到，不少友商的产品只覆盖电脑端，但实际工作中，很多操作在手机上反而更顺手。它还支持模板、MCP中台等工具箱，以及一个保障结果安全性和准确性的沙盒执行环境。针对企业场景开发，万智2.0也支持私有化部署，做得更准确、更高效、更便宜。

第五，极速上岗。

万智不是那种插上电就能用的“即插即用”产品，因为企业私有定制的Agent需要自己去读取数据、接入工具链、调用现有的智能体等。不过，虽然暂时还不能实现“开箱即用”，但快的话几天时间（甚至更快）就能顺利接入企业现有的工作流。再加上它本身的兼容性，既能解决重复性劳动，也撑得住复杂的任务场景。

AI Agent预计会经历三个演进层级

李开复在介绍时谈到，AI Agent的能力要往上跳，取决于两个关键变量。

第一个，是底层基座模型的深度思考能力和任务规划能力。说白了，就是它能不能“想清楚”。

第二个，是Agent经过真实场景的锤炼和工程优化后，能调用和执行的工具数量与精度。这决定了它能干多少事、干得多漂亮。人工智能正在慢慢展现出“手脑并用”的本事。

只有这两股力真正交织到一起，AI Agent才有希望在各行各业里孵化出真正的超级员工。

按李开复的预判，AI Agent的发展路径大概会经历三个层次：

L1：2024年，工作流Agent

这一阶段的Agent，具体动作完全由人告诉它。人在主导任务的规划和决策，Agent只负责按部就班地执行指定动作。虽然自动化的框架已经搭起来了，但它的智能化程度有限，本质上更像是“加强版RPA”或者“Co-pilot”，很难应付企业里那些链条复杂、环节多变的任务。不过在简单任务上，只要人可以清晰地把prompt写清楚，它执行起来也能相当可靠。

L2：2025年，推理Agent

到了这个阶段，大模型技术已经发展到强推理阶段。Agent可以帮忙策划、拆解一个任务，评估完成过程，最终搞定目标。代表性产品是Manus和ChatGPT Agent。这一阶段的Agent，不再依赖人类一一指定流程，而是可以“想清楚再动手”，具备了真正的任务闭环执行能力。不过，“通用”这个词也带来了一些争议。因为现阶段基座模型对垂直产业的理解深度，以及工具调用的成熟度，都还有不小的距离。市面上大多数Agent方案，还远不能满足企业在复杂业务场景下的真实需求。

L3：未来，Multi-agents

这个阶段，各个Agent之间需要开始沟通、互联，自动统筹任务的规划与执行。它将彻底重构企业的运作范式，形成一个真正去中心化的智能协作网络。这是Agent发展的终极形态，也是行业迎来质变的关键临界点。

One More Thing

在媒体沟通会现场，有人提出了一个相当尖锐的问题：“不管Kimi也好，MiniMax也好，大家都在做模型和Agent。零一万物的Agent会不会被模型取代？或者Agent会去使用嵌入其他模型吗？”

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