随着智能体在企业的广泛应用如何高效生产、统一管理和持续运营智能体成为关键问题。文章指出企业AI的竞争焦点已从单点应用建设转向规模化智能体基础设施建设。国内外企业纷纷加码智能体工厂业务旨在解决智能体规模化部署的难题。文章强调智能体工厂作为一套平台化基础设施能够低成本批量产出企业级、岗位职能型AI智能体并包含测试、部署、调度、运维、治理在内的全生命周期管理。随着AI技术的快速进步智能体工厂将成为企业打造可信智能体的重要路径并推动企业AI竞争的核心从模型能力转向基础设施能力。智能体爆发带来的系统性影响仍在持续。9月初微软宣布从新财年开始调整业务分部将原有业务重新划分为“Agents and Infra智能体与基础设施”和“Devices and Consumer设备与消费者”。市场普遍认为这意味着 “Agent 基础设施” 正在进入一家全球科技巨头的核心经营叙事。新的商业模式和经营叙事来自需求的变化。Gartner在2026年4月做出预测到2028年平均一家《财富》500强企业将拥有超过15万个AI Agent。当Agent从几个、几十个走向数百乃至上千个企业面临的关键问题从“能不能做出一个智能体”走向如何高效生产、统一管理、持续运营并让不同智能体围绕同一个业务目标稳定协作、交付结果。这也让市场参与者的目光不约而同投向AI基础设施赛道。《中国经营报》记者注意到去年以来包括微软、Google、甲骨文以及蚂蚁数科、火山引擎等国内外企业纷纷加码智能体工厂业务在围绕“如何批量生产、部署、治理和运营Agent”的竞速下企业AI的破局焦点正在从单点应用建设走向规模化智能体基础设施建设。Agent越多企业越焦虑“去年我们更多是把AI智能体接入部分场景先跑起来今年情况很快就变了一年时间内部已经上线了几百个智能体。数量上来之后现在我们最关心的是这么多智能体怎么评估、怎么管理、怎么判断哪些能够真正创造业务价值。”一位金融AI公司负责人向记者表示。麻省理工学院的一项研究显示95%的生成式人工智能试点项目未能实现预期价值。麦肯锡公司发现尽管投入巨资99%的公司仍未达到人工智能成熟阶段。据路透社报道今年年初Meta启动了一项代号为“OT”的激进AI改革计划试图以AI重构公司组织形态。实施半年后AI辅助代码修改量同比增长220%但与此同时由于AI智能体执行了一些大规模破坏性动作导致重大技术和网络安全事故同比增长了40%最终不得不紧急叫停。“当前智能体落地的核心瓶颈不再是‘大模型能力够不够’的阶段以我们为例引入一套系统算力成本、技术栈路线、安全问题、场景转化都要通盘考虑。”华东地区一家传统企业负责人表示。为什么上线单点智能体不难智能体规模化部署后难度会指数级上升中国社会科学院经济研究所人工智能经济研究室副主任张鹏向记者分析“智能体从试点走向规模化后问题不再只是‘能不能做’而是‘能不能管’。内部不同部门各自开发容易形成重复建设模型、算力、Token、数据调用缺乏统一计量容易造成成本失控多个智能体之间缺少标准接口和流程编排容易协作困难。”艾瑞咨询《中国企业级 AI Agent 发展洞察报告2026》专门拆解了企业在应用智能体过程中技术总体拥有成本 ( TCO ) 的变化智能体通过与业务环境的交互运行持续产生Token消耗这是推高企业运营成本的重要因素。“虽然单位Token成本长期来看会呈下降趋势但随着智能体处理任务数量的增长很多企业开始面临Token用量失控问题Token成本的精益管理变得格外重要。”艾瑞咨询合伙人肖艺学向记者表示当前企业对于智能体的实际效果更为关注很多企业级智能体的采购是业务部门推动的甚至是业务一号位直接决策并参与落地。“业务团队会重点关注落地效果关注‘最后一公里’这也对智能体供应商提出了更高要求。”“真正难的是突破传统工作思维和工作习惯。企业不是简单接一个大模型就结束了而是要重新思考人怎么和大模型配合提示词怎么设计本地化操作怎么执行权限怎么划分不同岗位怎么形成统一的使用习惯。这背后其实是组织协同和流程重构的问题。”前述传统企业负责人直言。智能体工厂——从提效到生产力升级上述痛点暴露出 AI 落地摆在企业面前的多重门槛——模型能力如何进入真实业务工具如何跨过“最后一公里”单点AI如何变成端到端业务系统规模化部署后成本如何可控以及当Agent从几个增长到成百上千个之后谁来制定规则。“工业时代当机器越来越多诞生了现代工厂。软件时代当代码越来越复杂建立了软件工程体系。那么AI时代同样需要一种新的基础设施让百万智能体高效、可信协作。”在今年7月WAIC人工智能大会上蚂蚁数科CEO赵闻飙提出公司布局“智能体工厂”的业务逻辑。全球市场看上述观点正在形成共识。微软在今年上半年推出Microsoft Agent Factory结合Copilot Studio与Foundry帮助企业将AI从试验快速落地到业务应用并支持创建复杂的“多智能体”在同一业务流中自主协作。甲骨文在AI Database 26 AI中推出“Private Agent Factory”Google CEO明确将“代理平台”作为下一个十年的主战场……国内市场上蚂蚁、腾讯、火山引擎等多家公司也都开始加速探索。今年7月WAIC上蚂蚁数科正式发布“智能体超级工厂”核心平台Agentar 2.0首批预置200个岗位级数字专家并提供数百个可订阅的Skill级工具。4月腾讯基于OpenClaw开源生态打造的企业级智能体管控平台ClawPro也提出“智能体工厂应用商店”闭环概念。此外包括阿里百炼、百度千帆等多家厂商都在布局主打“一站式”的智能体工厂业务……整体看各家路线略有差异但都试图把开发、测试、部署、管理多种能力整合到一起。一位AI产业观察人士向记者表示智能体超级工厂作为一套平台化基础设施可低成本批量产出企业级、岗位职能型AI智能体。其能力不止于智能体生产还包含测试、部署、调度、运维、治理在内的全生命周期管理。蚂蚁数科相关负责人在接受记者采访时表示“智能体工厂至少应具备四项能力第一是标准化能够将行业经验沉淀为skill、专家模板等标准资产降低企业开发门槛。第二是规模化智能体能力能够在不同场景和部门甚至不同组织间快速复制批量生产第三是智能化智能体能够自主规划、协同执行并在实践中持续进化第四是开放生态能够连接模型、工具和数据形成开放且经济可持续的能力供给体系。”据前述负责人介绍蚂蚁数科智能体超级工厂以Agentar平台为核心将智能体的开发、部署、运营和治理能力集中到统一平台并通过预置模板、系统连接和知识库等能力降低企业搭建智能体的门槛。与此同时平台还将数据权限、过程追溯等安全治理能力纳入智能体运行体系并支持多智能体协同让不同智能体能够围绕同一业务目标分工协作。企业AI竞争核心走向基础设施Gartner预计到2028年33%的企业软件应用将包含智能体AI。麦肯锡研究显示预计到2030年AI智能体在全球范围内参与和影响的消费交易规模可能达到3万亿至5万亿美元。在智能体大爆发之下业内正在形成的共识是当前的企业AI服务争夺的已经不只是一个AI助手而是人、数据和业务系统之间的新操作层。如果说上一轮AI竞争的核心是“谁拥有更强的模型”这一轮竞争的关键可能是谁能让企业以最低成本把模型变成一支真正可管理、可复制、可持续创造价值的数字劳动力。对此张鹏认为随着AI技术的快速进步和不断迭代不同厂商布局“智能体工厂”本质上是在押注AI时代的基础设施赛道。未来模型能力、生态兼容性算力平台、安全治理能力场景理解和流程嵌入以及落地实施能力将成为竞争焦点。这种系统落地能力在今年早些时候已经被海外巨头提出。今年 2 月OpenAI 工程团队基于 Codex 软件开发实践发布文章首次提出 Harness Engineering可理解为将模型能力工程化落地的能力概念。2026年6月TMLS AI Research的一篇文章提出了一个判断随着不同前沿模型之间的能力越来越接近真正能够形成工程差异的地方可能从Model逐渐转向Harness。这也驱动市场参与者思考如果模型能力越来越商品化企业AI的价值会往哪里迁移肖艺学认为智能复利是AI的底层增长逻辑AI是基于算法的反馈学习循环其接触的真实场景越丰富、获得有效反馈越充足能力迭代越快形成“AI Agent能力提升→可以解决更复杂的问题→获取更多数据和知识的正反馈→AI Agent能力再次跃升”的复利增长正循环。在前述观察人士看来AI带来的挑战是多元且多维度的无法依靠单一方案实现全部解决。智能体工厂是企业打造可信智能体的重要路径但整套技术仍处在持续演进阶段落地过程依旧面临不少工程化难题。张鹏认为从经济学角度看真正的商业价值要看智能体是否进入核心业务流程是否稳定替代人工环节即是否带来明确的成本下降、效率提升、收入增长或风险降低。因此判断其是否进入规模化商业验证阶段关键还是要看是否形成成熟的商业模式并带来企业运营数据的边际改善。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 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