界面新闻记者 | 李彪

界面新闻编辑 | 文姝琪

今年年初宣布全面转向To B企业服务市场后，李开复创办的零一万物推出了旗下首个智能体（AI Agent）产品 。

7月22日 ，零一万物发布了旗下“万智 ”企业大模型平台2.0
，并推出面向企业服务的超级员工智能体“万仔
”
。

在公司录制的演示视频中，企业客户只需输入一条指令 ，例如制作一份专业消费品市场调研分析报告
，“万仔”Agent就可以完成搜集品牌信息和市场数据 、筛选分析目标品牌并整理结论
、搜集内外数据生成报告、草拟招商方案 、生成PPT发送至用户邮箱等等任务，整套流程全由Agent自动生成。

李开复现场介绍称 ，超级员工Agent能够服务于金融
、保险、零售 、法律、游戏等行业客户，在企业场景下去执行编程
、研究等内部工作任务 。

2025年上半年
，AI Agent成了AI大模型领域最受关注的方向
。Manus爆火后，各家模型大厂集体下场 ，百度发布 “心响 ” 通用智能体APP
，阿里 “心流
” 、字节跳动“扣子”纷纷涌入赛道。

“大概30多年前，我还在苹果时 ，公司曾描述了人类最终极的用户体验：人类不用去操作电脑 、手机
，也不需要用APP，只要告诉天才Agent ，我要达到什么目的 。然后天才Agent会把这个目的拆解成一个一个任务
，并且根据任务进行工具调用。
”李开复在演讲中提到，苹果内部讨论的这种“委托式用户体验”描述的就是AI Agent的雏形
。

对于今年是AI Agent元年的外界热议 ，李开复认为
，Agent之所以能够在2025年爆发，底层技术发生的最重要变化是强推理大模型的出现 ，美国有OpenAI的o3
、Anthropic的Claude3.5，中国有阿里通义千问Qwen3、DeepSeek R1。

大模型的推理能力越来越强
，使得AI能够完成任务拆解和规划，人类给到目标 ，大模型就可以分步骤拆解
，分析任务如何完成 、如何把多任务进行串联 。

李开复认为，AI Agent也正经历三个阶段的演进：2024年 ，市场上所展示的还主要是“工作流Agent ”
，像Agent订酒店
、航班，这个阶段人类预设任务流程 ，Agent依赖固定工作流程
，缺乏深度推理和泛化能力，适用于简单场景；2025年是“推理Agent
” ，Manus、OpenAI最新发布的ChatGPT Agent 都属于此类；而未来将是“多智能体协同（Multi-Agents）”
，类似于医院里的多科室专家会诊，可以实现Agent之间的协同
。

而对于现阶段的智能体能否做到所宣传的“通用 ” ，李开复提到，目前处于推理Agent早期
，Agent产品都是基于推理引擎研发，仍然会出现模型幻觉 ，虽然各家已经有很多厉害 、炫酷的功能演示
，但未必能达到商业价值最大化。从他的观察来看，市面上的大多数Agent都是面向消费用户的To C（用户）应用 ，能够满足企业客户需求的To B（企业）应用非常少 。

与To C相比
，To B市场的企业客户需要能够真正胜任其内部工作的专业Agent，并且对AI工作过程中的“犯错
”容忍度更低
。更重要的是 ，由于企业客户的内部数据不公开
，AI公司需要真正进入行业
、与客户深度合作才能完成开发。

据李开复介绍，零一团队近期跟一个客户曾前后一共谈了将近70轮 ，才拟定要做什么样的项目 。还有客户要求数据不离开公司、不接受远程操作
，公司会派算法工程师坐飞机去到现场实地部署产品
。在他看来，早年AI创业时宣传AI赋能千行百业是“拿着锤子找钉子”的模式 ，而现在AI行业要做To B生意，必须要跟行业建立更深的合作。

在发布会后的采访环节
，李开复也告诉界面新闻在内多家媒体，全面转向To B市场后 ，零一万物目前的打法是“定制化加标准化 ”
，不做 “做一单赔一单
” 的纯定制生意，也极少去参与市场的公开招标抢订单 。在商业化策略上 ，公司不会走烧钱路线
，会考虑技术落地应用的成本，创造高价值的同时制定更合理的价格 ，以确保业务增长的同时
，不让收入被成本吞噬
。

据零一万物联合创始人马杰介绍，公司目前在游戏 、能源
、汽车、金融领域都在谈千万元以上的订单。李开复也表示 ，公司起步初期不会有太多大客户
，但对每一个项目都保持了高投入，希望通过深度参与 ，与客户建立更深的合作关系，追求更大的商业价值 。