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　　5月20日，在超聚变探索者大会2026上，零一万物CEO李开复博士发表了主题为“多智能体：对CEO而言最需要掌握的技术”的演讲。

　　李开复博士指出，随着AI编码能力跨越临界点与多智能体协同架构的成熟，AI 正从“辅助工具”跃升为具备自主规划与执行能力的“超级员工”。在他看来，企业AI转型已跨越技术尝鲜期，进入直击核心业务流的价值重构深水区。

　　这不再仅仅是IT部门的技术选型题，而是一场必须由CEO主导、贯穿顶层设计与一线执行的组织变革战。在多智能体时代，率先完成核心业务智能化闭环的企业，将凭借专属数据飞轮构筑起难以逾越的竞争壁垒。

　　“美第奇效应”第一次进入AI世界：AI Agent 向“群体智能”质变

　　外界一度担心，AI 智能体的进展会趋于平缓。李开复博士的判断正相反：智能体的发展不但没有放缓，反而在加速。

　　支撑这个判断的，是李开复博士眼中行业发生的两个关键变化。

　　第一个重要的表现就是AI编码能力。李开复博士明确表示，AI 编码能力跨过了临界点，过去几个季度，AI 编码能力以肉眼可见的速度提升。一边是AI编码质量的飙升，在SWE-bench验证通过率这一指标上，AI正在超越人类工程师；另一边是推理成本的骤降，每百万tokens的综合成本快速下探。

　　沿着这条曲线，李开复博士给出了明确的预测：AI代码生成将很快超过人类，最终99%的代码将由AI编写。

　　为什么编码如此重要？在他看来，编码不仅是 AI 能完成的任务，更是自动化数字行动的技术基石。编码上的突破，会反过来加速整个多智能体时代的到来。

　　人类通过点击按钮操作工具，而AI智能体则是通过生成代码来行动。要查询数据库、发送消息、调用API，或操作软件，AI必须可靠地生成精确的数字指令。当 AI 能稳定地写代码、调用工具，它就具备了将人的意图直接转化为行动的能力。编码能力将赋予智能体“能动手操作”的能力。

　　第二个变化，也是李开复博士认为更重要的一个，是多智能体的出现。强推理的Agent从单打独斗走向协同。

　　在过去的一段时间，Agent正在快速进化。李开复博士梳理了Agent进化的三个阶段：工作流、强推理、多智能体。

　　•工作流：由人决定好流程，Agent一步步执行指定任务；

　　•强推理：Agent基于大模型的推理能力规划复杂任务，并调用多种工具；

　　•多智能体：多个AI Agent针对人类给定的目标自动形成子任务集群，有机互联，构建出一张AI智能体网络。

　　他强调，多智能体真正要解决的，是复杂问题的决策困境。从人类文明历史来看，投资委员会、公司董事会、陪审团、内阁，种种形式都在证明：单一认知总有极限，当协同式的集体智能介入，更可靠的判断才会涌现。零一万物以多智能体技术为基础，组建了模拟投资委员会、异构专家小组，以及专门扮演“魔鬼代言人”的红蓝对抗团队。

　　李开复博士表示，借由多智能体架构，零一万物第一次把“美第奇效应”带到了AI世界。所谓“美第奇效应”是指：当不同领域、不同背景的思想在边界处相遇，创新会以远超单一学科的强度爆发。多智能体把一群专长各异的Agent放在一起协作、互补乃至对抗，本质上做的是同一件事。在李开复博士看来，这种认知多样性架构能够释放创造型摩擦与美第奇效应，从而突破单体Agent的智能天花板。

　　AI转型若与财务回报脱钩，那就是浪费钱

　　以OpenClaw为代表的通用智能体近期广受关注，但在李开复博士看来，智能体最大的价值在企业端。消费级应用固然热闹，但真正能让Agent深度运转、产生可量化回报的，是企业的核心业务场景。

　　问题在于，眼下最热的通用Agent，恰恰进不了企业的门。通用Agent天生不适配企业场景，它不懂行话、缺乏行业背景知识，又和企业核心数据存在断层，一进具体业务就容易产生事实性错误，难以真正落地。

　　李开复博士表示，企业所需要的不是通用Agent，而是真懂业务的企业级Multi-Agent(多智能体)。零一万物给出的解法正冲着通用Agent的短板而去：利用RAG(Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成)与微调打造行业模型，让Agent“懂业务不胡说”；深入业务流，以智能体连接ERP、CRM等核心系统；支持私有部署，把核心数据安全握在企业自己手里。