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李开复:零一万物AI Agent可接入任何开源模型,不要低估DeepSeek的强大能力

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李开复:零一万物 AI Agent 可接入任何开源模型,不要低估 DeepSeek 的强大能力

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李开复入场做 AI Agent 智能体。

7 月 22 日消息,零一万物创始人兼 CEO 李开复博士今天上午宣布,发布升级后的企业大模型一站式平台“ 万智”2.0 版本,并推出零一万物企业级 Agent 智能体产品。

据悉,作为万智平台的核心功能模块,零一万物企业级 Agent 以“ 超级员工” 为核心定位,具备深度思考和任务规划能力,基于安全沙盒与 MCP,能访问手机和 Web 端,连接各类企业服务。目前,该产品已经在金融、能源、法律、知识产权、智慧园区等场景落地。

李开复表示,目前,零一万物的企业级 Agent 已步入 L2 推理 Agent 阶段,与 OpenAI 最新发布的 ChatGPT Agent 处于同一技术水位,具备基于大模型的任务规划能力,能通过推理机制自主判断任务步骤,调度多种工具完成复杂目标,实现从“ 工具流执行者” 向“ 人机共同决策者” 的跃迁。

李开复在会后媒体沟通会上表示,不管是 Kimi,还是 MiniMax、Qwen 等模型,国内有很多好的开源模型,其它模型会提供 Agent 大脑能力,零一万物愿意用任何公司的优质开源模型,并且正在使用。

谈到 DeepSeek 活跃度下降话题,李开复指出,不要低估 DeepSeek 的强大能力。

“ 第一,这几家公司走开源路线,如果他们最强,我们一定会用这些模型;第二,不要低估 DeepSeek,现在它的新版本相对低调但还是很强的;第三、我们国内很明确 All in To B,消费级 AI 应用不是主要关注点;最后是基模竞争中美最终将是大厂的游戏。” 李开复称。

据悉,零一万物成立于 2023 年 5 月,由李开复创办,主要致力于打造 AI 2.0 的平台和应用,技术路线此前为自研大模型,2023 年 11 月 6 日发布首款开源预训练大模型 Yi-34B,2024 年推出首款闭源模型 Yi - Large 综合排名位居前列。

2024 年 5 月,零一万物内部对规模定律 (Scaling Law) 的边际收益递减进行推演,最终决定放弃训练原定万亿参数的超大模型 Yi-X-Large,而转为训练更轻量化、更具商业落地前景的 MoE(混合专家) 模型 Yi-Lightning,并在 10 月 LMSYS Chatbot Arena 上取得世界第六的排名。

AI 应用和商业化层面,零一万物主打国外 C 端、国内 B 端策略,去年海外收入超 1 亿元。李开复透露,今年第一季度国内 B 端收入,就已经超过接近去年全年的收入规模,公司在非常良性运营当中。

2024 年 11 月开始,零一万物加速转型到应用端,并于 2025 年 1 月与阿里云成立产业大模型联合实验室,并宣布聚焦参数适中、性能领先、推理速度快、推理成本低的轻量化模型,以产业大模型助力商业落地;2 月,零一万物与苏州高新区联合成立的产业大模型基地正式授牌,聚焦制造、金融等领域的产业大模型;3 月,零一万物推出万智企业大模型一站式平台,为企业级 DeepSeek 部署定制解决方案;7 月,零一万物万智企业大模型服务平台正式登上香港特别行政区智慧政府创新实验室官网。

“ 今天,大模型我们走 (发展) 了两年多,2025 年最重要的事件是开源力量+中国实力,DeepSeek 的横空出世,不但是中国的骄傲,而且也带来了更加清晰的终局,也就是开源必将胜出,大模型的格局将从拼比底模的技术指标,走向拥抱开源模型的商业赋能,那么中国就有超大市场、超多场景。” 李开复当时表示,公司已经全面转向应用阶段。他认为,2025 是 Al-First 应用爆发年,也是大模型商业化的大考年,而 AI 需要市场,市场也需要 Al,行业亟需“ 性能 x 性价比” 最优解。未来的大模型的行业竞争将不再单指模型性能的比拼,更关乎从中台到应用的能力,即模型能否快速响应场景需求、基于中台构建行业应用。

时隔三个月,李开复今年首次线下,面对媒体披露零一万物企业级 Agent 智能体产品进展。

实际上,自“ 一码难求” 的 Manus 带火 Agent 智能体概念后,不少 AI 大模型企业都在争相发布自家大模型产品。其中,“ 大模型六小虎” 中最先发布的是智谱,MiniMax 继 6 月发布 Agent 产品后,近日公布 Agent 全栈开发功能。据了解,今年 WAIC 期间,阶跃星辰也将发布多个垂类 Agent。

AI Agent 的能力跃升背后关键看两点—— 基座模型具备的深度思考与任务规划能力,以及 Agent 经过场景锤炼和工程优化之后可调用执行工具的数量与精度,影响着其能力边界。这两者结合,才能让 AI 实现 “ 手脑并用”,未来有望成为各行业 “ 超级员工”。但目前受限于基座模型对垂直产业的理解深度和工具调用成熟度,多数 Agent 方案仍无法满足企业复杂业务需求。

李开复表示,Agent 这个词已经火了至少半年甚至更久,但是 Agent 正在被重新定义,其为企业创造的价值也被严重低估和误解。

在李开复看来,Agent 分成三个阶段—— 过去、今天和未来:2024 年是工作流 Agent;2025 年,当下是推理 Agent,未来将会是 Multi-Agents。

  • L1:工作流 Agent。这一阶段由人类主导任务的规划与决策流程,Agent 仅按指令一步步执行指定动作。虽然实现了任务自动化的初步落地,但其智能化程度有限,本质仍为强化版的“RPA(机器人流程自动化)” 或“Co-pilot”,难以应对企业中复杂多变、跨环节的任务。
  • L2:推理 Agent。Agent 具备基于大模型的任务规划能力,能通过推理机制自主判断任务步骤,调度多种工具完成复杂目标。此阶段的 Agent 不再依赖人类指定的流程,而是能“ 想清楚再做”,具备真正的任务闭环执行能力。
  • L3:多智能体 Multi-Agents。多个 AI Agent 之间实现有机协作,自主进行任务分配、资源调度与协同优化。这一阶段将彻底重构企业运作范式,形成真正的去中心化智能协作网络,是 Agent 发展的进阶形态与行业变革的关键临界点。

李开复曾提到,AI 智能化转型的客户画像有四类:1、与 CEO 决策者直接对话;2、企业数字化程度较高;3、对 AI 智能化需求迫切和强烈;3、有立即可实施见效的场景,比如能源、游戏、法律、零售等高复杂度、高价值行业,提供端到端交付能力,从战略咨询到平台落地,并且强化本地化部署、安全合规、可控可解释等关键指标。

李开复称,企业 AI 数智化转型本质上是 CEO 一把手驱动的 AI 战略转型工程,这不仅是技术问题,更是管理问题,需要 CEO 与一线员工形成转型共同体,上下协力,实现从战略到执行的全面贯通,确保转型落地见效。基于万智 2.0 平台,零一万物选择以“ 一把手工程 (Top Down)” 为核心战略,由李开复牵头打造真正贴合业务需求的大模型 To B 解决方案。

在李开复看来,AI 的价值,已经从最初的工具 (Chatbots),到软件 (API 调用),再到服务 (AI 员工),未来会看到结果 (以企业获利为导向),企业会从为“ 工具” 买单演变到为“ 结果” 买单。

李开复在媒体交流会上指出,零一万物商业模式是“Palantir Model”,最终目标之一是希望打造“ 行业大模型操作系统”。

李开复进一步解释称:

“ 我们 (零一万物) 与 Palantir 是类似的。因为它如今已是千亿级美元市值的公司,对外不是那么高调,不是做 to C,而且也有足够的耐心、足够的数据 (尤其是完整的行业闭环数据),同时深谙商业机构的核心指标。基于这些指标和闭环数据,用现有技术交付价值,正是 Palantir 的 1.0 发展模式。而且,Palantir 证明了一定要深度共创,做产品和平台公司,才能了解企业的痛点和机会,要做很多工作,从一个公司泛化到第二个公司、第三个公司。他们创立的时候还没有 AI 2.0,当时最大的价值数据平台,之后又有了 AI 平台。因此,做 To B 业务,面对行业巨变时,传统行业与 AI 公司的深度共创至关重要,这也是我们认同的方向。

另外,我们这里特别增加一点,就是‘ 一把手工程’。如果真的要有比较大的投入,对公司 KPI 有很深认知,而且愿意用 AI 做公司核心业务场景,这个只有 CEO 才能决定,所以我们选择走这条道路。”

李开复称,如果操作系统广义性定义为“ 能够承载很多的应用”,今天的万智已经符合这个标准。但操作系统也应该具备非常强的泛化通用、开箱即用的能力,虽然今天零一万物还没有完全达到,但是其团队已经把这当作一个未来要实现的目标。

Gartner 曾在报告中预测,到 2028 年,33% 的企业级软件应用将整合 AI Agent,届时 15% 的日常工作任务决策可实现完全自主化。投行摩根士丹利 (Morgan Stanley) 在研报中预测,AI 智能体市场前景广阔,目前蕴藏着 520 亿美元的机会,预计到 2028 年市场规模将增长至 1020 亿美元。

李开复强调,以生成式 AI 驱动的 AI 2.0 革命比过去的技术革命更为迅猛,正在加速商业落地。AI Agent 的颠覆式创新,将会重构整个商业世界的业务流程和价值创造。未来十年企业竞争的分水岭,就在于是否具备 AI 2.0 时代的全局思维与落地能力。企业 AI 数智化转型本质上是 CEO 一把手工程,敢于让 AI 穿透核心系统、重构价值链条的企业将赢得先机。(本文首发于钛媒体 App,作者|林志佳,编辑|盖虹达)

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