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九游会员成长值:智能体江湖2026上半年：亢奋并焦虑着

来源：九游会员成长值    发布时间：2026-06-04 18:39:53

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  OpenClaw的产品设计和理念，给行业带来了很多启示，也给全行业带来冲击，开发效率、产品形态、人员结构、软件逻辑全面重写。

  AI应用能力成为核心考核标准。“我们现在考核人的唯一标准就是使用大模型的能力。”智振说。“一个人用得好，抵得上两三个用不好的人”。中关村科金总裁喻友平介绍，今年3月企业内部发起OpenClaw创新大赛，员工跨部门组队直接构建“龙虾应用”，收到95个对应具体业务动作的好点子，部分已经内部推广落地。

  产品形态也在剧变。喻友平认为，OpenClaw让行业意识到了“企业级智能体架构不能再围绕‘聊天窗口’设计，而要围绕‘工作任务’设计。”过去不少智能体产品，本质上还是“大模型+知识库+对话入口”，很难承担企业级任务。企业真正需要的是能理解任务、调用工具、使用知识、遵守权限、输出结果、接受评测的工作系统。智能体建设走向业务人员，让一线人员将经验沉淀为Skills，交付对象变成“数字员工”。

  与架构变革并行的，还有开发效率的飞跃。去年12月大模型编程能力实现巨大突破。“同样人数下，我们现在同时能做的项目起码翻一倍。”汪中说，现在PoC已经很少，“上来首先看Demo，辅助客户去理解。接着要么直接试用产品，要么直接谈项目交付。”因为搭建一个完整可运行的场景demo，“基本一天之内就可以搭出来”，生产力提升巨大。

  智振举例，以前做BOM（物料清单）要一条条从下拉框里选，现在做一个Claw小工具，即便只记得一个零件名字，输入后系统就能自动遍历数据库、思考校验，返回标准Excel表格。“这个功能去年并不是完全做不到，但得用向量库，又得用模糊匹配一大堆技术，搞半天效果也不太好；今年就简单了，龙虾相当于调度壳子，做个简单skill对接数据库即可。”

  智振判断，工业智能体的到来已经是“何时全面展开”的问题，时间窗口只有1-2年。“首先，今年就没有工业软件这一说了，所有上信息化的企业都会加上智能体。”以前工厂要采买十几、二十套软件，每套中可能99%的功能一辈子都用不到。现在只需针对具体场景贴身生成轻量算法，效果更好、成本更低，还能将CAD、CAE、MES、PDM等高度融合。未来软件将不再是功能大而全，而是基于需求和应用场景化，做价值和功能交付。

  技术浪潮的快速更迭，“新与旧”问题成为企业焦虑点。不少企业陷入两难：前几年已投入成本搭建的智能体系统，是否要因 OpenClaw 等新框架推倒重建？过往落地的项目又会不会被快速淘汰？

  中关村科金喻友平认为，“企业面临的核心问题不是原来的系统有没有价值，而在于原有架构是否足够开放灵活。”新旧体系的差别在于，新范式强化了两个方向：企业级智能体要围绕任务和岗位Skills来组织；智能体系统要具备更强的开放性、可扩展性和持续运营能力。去年企业建设的系统如果采用开放式架构，模型、工具、知识库等能力解耦，适配新的Skills体系、接入新工具协议、升级新框架的切换成本相对可控，很多能力能在原有底座上继续演进。反之，如果是封闭式、强绑定、烟囱式建设，今年就会感受到比较大的架构压力。

  不过，新范式规模化落地仍面临不少挑战。汪中坦言，企业客户虽认可其价值，但普遍头疼级安全落地问题。“智能体增速明显，但场景建设中敢用自规划结构的占比还比较少，大家对底层框架不够信任，还需要验证。大范围铺开还有赖于一个企业级框架的出现。”他判断OpenClaw并非技术终局，“一定会有新的框架不断出现”，智能体技术将持续迭代，适配企业复杂场景的成熟方案仍在演进中。

  2026年上半年，智能体落地需求显著提速。智振观察到，客户群体愈发多元，没有一点企业再怀疑AI的价值，只是“想花多少钱干多少事”。需求形态也明确升级：“以前给客户做的copilot，他们说不要了，以后要以智能体为主，而不是以人为主。”

  采购逻辑也在改变：客户虽认可平台底座价值，却已不再为裸平台付费。众数信科汪中直言，“脱离场景，卖基础平台已经卖不出去了。一定是有一个很强的业务核心场景为引导，才能把这一些平台、基建作为必要模组被带进去。”这种转变直观反映在预算结构上，以汪中服务的几家头部企业为例，平台、算力基建采购占比一下子就下降，资源正加速向场景智能体倾斜。“去年如果是开，现在可能是倒过来的四六开，智能体订单量起码50%以上的增长。”市场要么按需弹性扩容算力，要么直接构建专属场景智能体；鲜有客户再先行采购商业版Dify或HiAgent等通用平台，再另行规划场景落地。

  “大家现在都是言必谈场景，而且算账算得很细。”汪中说，“你不要跟我讲虚的能力建设，我现在就想问这样的一个东西我能用在哪？123456里面，ROI排名最靠前的优先做。”ROI的计算方式也在深化，除准确率、专家一致率等传统指标，部分头部央国企今年已引入FTE测算法，以核心人工工时替代率作为关键衡量参数。

  同时，客户更看重企业级完善功能。“今天你给我看个demo，质量很好，但我不会让它直接上。我一定会问知识权限怎么分权管控，怎么做多次校验，跟现存业务流程结合还要哪一些改造，怎么通过客观数据来验证。”汪中说，客户开始更加关注落地，更加关注配套的这些可控性和安全性，以及跟现存业务的新业务流程的结合性。

  此外，知识工程的重要性正明显提升。汪中指出，模型层差距持续缩小，决定智能体效果的关键已转向Agent层的知识构建。过去企业常将知识工程简单等同于文件库建设，不愿为此额外付费，但“养龙虾”让他们切身体会到，仅靠读取文档远远不足，必须灌入大量经验——这些经验正来源于知识工程。因此，企业现在构建场景时，普遍更愿意投入资源，建设通用行业知识库或企业专属知识库，来为后续其他场景的应用提前做储备。

  《2026爱分析央国企Agent落地进展研究报告》也显示，2025年智能体项目的成功率在央国企内部约为70%，低于传统IT项目中等水准。其中，数据与知识质量已成为最首要失败原因。“去年不少央国企基于开源产品搭建智能体平台，但开源产品在知识治理方面基本空白，这成为落地应用中的致命问题。”爱分析联合创始人兼首席分析师张扬认为，知识治理应该是智能体落地的前提和标准。

  智能体仍处于价值验证过程中，远未到遍地开花阶段。德勤2025年8–9月对全球超3200名企业高管的调研显示，仅25%的企业将智能体推向了生产环境，落地周期也从最初预估的3个月拉长至18个月。不过今年上半年，技术的加快速度进行发展正带来深刻变化。

  在船舶海洋行业，众数信科正与长航集团、武汉理工合作开发航行任务规划智能体。船从重庆出发开到上海，智能体会根据水文、航道、过闸排队、港服补充、装卸货等情况，实时计算最经济的航速和燃油计划。“这是原来船长干的事情，直接好处就是省油。”汪中表示，目前他们已在船舶货物运输公司两大块核心业务切入，对接的也不再是中后台部门，而是船管部、机务部等核心业务部门。但距离覆盖核心业务的全链条还有距离，“我觉得再有一两年应该能做得很深了。”

  在工业领域，产品设计和生产一向被认为是最核心的环节。智振举例说，以前要画图，现在都是Text to CAD/CAE，几小时就能设计出来一台“看起来挺好”的变压器，但难点在于“受约的随机设计”——工业设计一定要考虑产线能力和库存等硬约束，确定保证产品不仅外观好且具备可制造性。“产品设计分为两块，前面画图（CAD/CAE）和后面管理（BOM生成），目前，BOM部分AI应用已经没问题，CAD/CAE部分仍有一定难度，但下半年应该就ok了。”

  行业落地逻辑的迭代，也推动智能体厂商发展策略全面升级。厂商们普遍从“什么都做”转向聚焦特定行业和场景。众数信科将精力聚焦于船舶海洋、教育、招投标审查三条核心产品线，做深做透，今年计划业务经营上增长50%左右。中工互联同样强调聚焦，今年目标是深耕到几个很特定的大客户和特定场景下，做出客户“离不开你”的价值。

  为此，各大厂商纷纷强化FDE体系建设，百度智能云打造了专业FDE团队，搭配AI FDE智能辅助能力，深入客户业务一线；中关村科金推出内部AI工程师认证体系，针对FDE等关键岗位重塑能力模型，打造具备深厚行业Know-How与工程落地能力的高端复合型人才梯队，确保智能体项目的规模化高质量交付。中工互联也依托FDE模式解决工业复杂场景落地难题。“现在不去驻场，你根本做不了。”智振说。