“未来，企业采购的将不再是软件、服务器与算力，而是可交付的工作成果。”在2026世界人工智能大会（waic 2026）期间，阿里云主办的“agentic cloud：智能体时代的基础设施论坛”上，阿里云智能集团首席技术官李飞飞作出这一前瞻性论断。
这句话精准勾勒出WAIC 2026智能体浪潮中的关键转向。回望去年的世界人工智能大会，Agent虽已崭露头角，却仍多见于展馆中的概念演示，尚属“实验室物种”。彼时，《IT时报》曾系统梳理智能体演进的六大方向，并指出：大模型的竞争重心，正加速从参数规模转向执行效能、产业适配与终端融合。
一年之后，这些预判几乎悉数落地。自年初“龙虾”（Open Claw）引爆新一轮Agent热潮起，到WAIC 2026展区内智能体集体“持证上岗”，从抽象构想到真实产线，仅用半年时间。
智能体真正开始“干活”了——它们不再局限于展台上的交互Demo或聊天界面中的应答角色，而是化身企业内部的业务骨干、科研一线的协同伙伴、物流系统的智能调度员、电网规划的决策助手、工厂车间的拆单工程师、药房后台的处方审核员……
Agent正经历一场本质性的身份跃迁：去年是“助手”，今年已正式“入职”。
1
Agent时代
大厂率先“筑基”
本届WAIC期间，阿里云正式发布“Agent Native Cloud（智能体原生云）”战略，并同步推出Agent Teams、Agentic Computer等核心产品，旨在推动Agent成为企业的原生能力，而非简单部署于云平台之上的独立应用。
李飞飞强调：“智能体的核心价值在于完成具体任务。客户最终为结果付费，而非为GPU、CPU或Token买单。”
与此同时，PyTorch Foundation执行董事Mark Collier也分享其观察：未来企业将不再依赖单一模型，而是构建多模型协同体系，由智能体根据任务动态调用最优模型。“模型固然是智能体的‘大脑’，但真正的解耦重点，应落在模型与智能体之间。”
当模型日益下沉为通用底座，前台竞争的焦点，已悄然转移至围绕Agent构建的基础设施、工具链及协同机制。一个显著趋势正在浮现：云平台的主力用户，正从“人”转向“Agent”。
这一转变已在云服务层率先显现。阿里云数据库负责人杨辛军透露，过去五年，公司PostgreSQL数据库累计创建约4万个实例；而近几个月内，仅由Agent自主创建的实例已达12万，环比增幅达300%。越来越多的数据库，不再由开发者手动配置，而是由智能体自动完成。
正因如此，在创业公司持续深耕垂直场景的同时，头部厂商正全力抢占智能体时代的新生态制高点——聚焦全场景覆盖、深度智能化与超级入口建设。
在应用生成层面，阿里巴巴ATH事业部MASS业务线秒悟副负责人周恒民正式发布秒悟团队版。他介绍，秒悟定位为“零门槛AI应用创作平台”，支持用户通过自然语言快速生成网站、小程序、App等，并一键发布为可访问的生产级应用。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
周恒民透露，截至论坛当日，秒悟日均活跃创作者超万人，其中绝大多数无技术背景，涵盖产品经理、运营人员、教师、学生、设计师及创业者；团队版则重点回应企业关切，提供统一采购、资源共享、资产移交、权限管控与团队协作能力，实现从个人生产力工具向组织级生产力平台的关键升级。
Andr Pro产品负责人龙东恒则从“Delivery Agent”视角指出：代码生成只是起点，完整业务系统还需承载数据管理、环境部署、权限控制、安全防护与长期运维。“人类可以不懂Infra，但Agent必须精通Infra。”
在他看来，当用户提出“帮我做一个点菜系统”时，Agent不仅要输出网页界面，还需自动搭建数据库、分配域名、完成服务部署。“Coding Agent关注代码本身，Delivery Agent则着眼全局交付。”
腾讯亦同步加码Agent生态布局。本届WAIC上，腾讯全面展示覆盖个人端、办公场景与企业开发的三层Agent矩阵：从操作系统级智能助手Marvis，到面向C端用户的元宝、嵌入企业微信的Agent“大圆”，再到面向B端的企业智能体开发平台ADP，基本贯通个人效率、团队协同与企业级开发全链路。
其中，Marvis支持端侧本地执行与跨设备远程操控；企业微信Agent深度融入工作流，可自动归整群聊信息、分析业务数据、生成回复建议；ADP则整合智能体开发、连接、治理与运维能力，助力Agent真正融入企业核心生产系统。
所有这一切的背后，是Agent正逐步演化为数字世界中全新的“数字劳动力”。
2
算力中心的Token
更易变现了
今年WAIC涌现大量成熟智能体，离不开“龙虾”的催化作用。相较以往需从底层反复搭建工作流、工具集成与任务编排，“龙虾”大幅降低企业定制智能体的技术门槛，使其能快速匹配自身业务逻辑。
山海引擎COO彭璐对此深有体会：“其实很多企业早在今年之前就尝试过智能体，只是在‘龙虾’出现前，智能体的实际能力尚未达到可用水平。”他回忆，曾为某律所定制案件材料整理与诉讼文书生成智能体，即便接入当时最先进的大模型，信息抽取精度与逻辑组织能力仍难以满足专业要求，项目最终搁浅。
“许多过去无法实现的任务，如今已切实可行。”在他看来，“龙虾”的真正价值，不在于激发企业对智能体的关注，而在于首次赋予其规模化落地的能力。
他举例说明：一家大型粮食集团需每日统筹全国车辆运力与仓储资源，现将运输规则、仓库状态、车辆实时数据全部交由智能体处理，系统每日自动生成排班计划与调度指令，运营效率显著提升。
目前，山海引擎已为多家客户成功部署智能体：“搭建成本大幅下降，我们也因此实现了更多Token与算力服务的销售。”
3
真正的爆发
发生在产业一线
当大厂夯实基础设施、开源社区持续降低开发壁垒后，智能体正加速渗透至真实生产现场。
本届WAIC“十大镇馆之宝”中，三款与智能体密切相关的产品已脱离辅助工具范畴，直接切入企业核心业务流程。
百度推出的“百度搭子”，是一款面向真实职场场景的通用型智能体。现场工作人员向《IT时报》介绍，它可自主理解任务目标，将复杂事务拆解为若干子步骤，并自动调用浏览器、本地软件及办公套件，完成文件处理、网页操作、数据分析、报告撰写与PPT制作等全流程工作，最终直接交付Word、Excel、PPT、PDF等成品文档，而非仅输出一段文本答案。
南方电网展出的“大瓦特·云睿”智能体，已深度参与配电网规划环节。过去高度依赖资深工程师经验的规划作业，如今可通过融合电网运行数据、历史案例库与行业规范，由智能体辅助生成优化方案，大幅提升规划响应速度与科学性。
另一件“镇馆之宝”Matwings Venus（晓鹜），则将智能体带入前沿科研实验室。研究人员只需输入一句自然语言需求，智能体即可自主完成蛋白序列设计，并驱动实验机器人执行样品制备、蛋白纯化、功能验证等全流程操作，再将实验结果实时反馈至模型，触发下一轮迭代优化——由此形成AI、机器人、自动化实验平台与科研闭环的高度协同。
传统一项蛋白研发周期长达两至五年，常需上万次实验筛选；如今该周期压缩至两至六个月，实验总量降至百量级。
智能体正在重塑科研范式，而不止于辅助科研人员。
类似变革亦蔓延至办公、传媒、出版等知识密集型领域。本届WAIC以完整智能体矩阵亮相的蜜度，同样聚焦垂直场景深耕。
《IT时报》记者在展会现场看到，蜜度此次发布的DataQ智能体、模力通办公写作智能体及校对通智能体2.0，已覆盖企业高频的数据分析、公文起草、专业审校等核心任务。
蜜度首席分析师、研究院副院长高威向《IT时报》记者表示：DataQ可将数据清洗、标注及分析报告生成耗时从数天缩短至6分钟；而在司法、出版等专业领域，行业正加速从通用大模型转向具备领域知识沉淀与业务流程理解能力的垂直智能体。
工业制造领域，黑湖科技集中呈现覆盖拆单、报价、采购、排程、质检、跟单等全环节的工业Agent。以拆单为例：工厂收到产品图纸后，过去需资深工程师耗时数小时解析图纸，如今拆单Agent可在约一分钟内完成结构识别与工艺分解。
跨境电商场景中，500套景德镇手工茶具销往美国洛杉矶，传统模式需5至7人团队协调多个服务商、历时数周；而在明心数智平台，用户仅需一句自然语言指令，30分钟内即可完成五位AI助手的协同派单，资金申请、海关归类、物流调度、达人营销、业财分析实现全链路自动推进。
维智科技则展示了全国首个超级城市空间智能体示范场：人流热力、气象变化等多源智能体联合预测当日城市环境状态；无人机自动飞抵预测区域识别路面垃圾；时空大模型驱动中枢智能体进行交叉校验，生成清运工单并下达指令；无人清扫车随即赴现场自主作业——问题发现到闭环处置，全程无需人工干预……
“未来竞争的核心，将取决于谁更懂场景、谁更能交付结果。”高威总结道。
4
规模扩张亟需治理
当一个个智能体在实验室、物流平台、电网调控中心、药房后台与工厂产线中“各司其职”，一个更深层的挑战随之浮现：若数十万、数百万乃至上千万Agent同时进入企业系统，会发生什么？
本届WAIC期间，IDC发布《DAA研究报告》，首次对全球智能体产业发展规模进行系统测算：2025年全球活跃Agent数量约为2860万个；预计2026年将跃升至7940万个；至2030年更将爆发式增长至22.16亿个。这意味着，2026年全球企业将迎来超5000万个“数字新员工”的集中入职。
然而，数量激增的背后，是治理难度的指数级上升。阿里云智能集团云安全产品负责人祝建跃在论坛中披露一组数据：当前已有57%的企业部署了Agent，但Gartner指出，近40%的相关项目因安全风险管控失效而失败。
“Agent越自主，安全边界越关键。”他直言，“机器身份数量早已超越人类，企业正处于人机共生的新常态。Agent安全已非‘可选项’，而是支撑业务可持续发展的‘必选项’——否则，你的智能体终将成为一颗定时炸弹。”
阿里云智能集团云原生应用平台负责人周琦则从另一维度揭示痛点：“过去一年，市场涌现出大量令人振奋的Agent Demo，但Demo与真实生产之间横亘着一道极深的鸿沟。”在他看来，企业真正的瓶颈并非“有没有Agent”，而是如何让Agent跨越角色壁垒、系统孤岛与组织边界，无缝嵌入业务流程，并稳定协同——确保物流Agent与采购Agent顺畅对接，营销Agent与财务Agent彼此信任，电网调度Agent与气象预测Agent实时联动。
为此，阿里云提出企业智能体三层架构：Infra层提供可信运行环境；Desktop层使Agent真正进入真实工作场景；Platform层负责构建、治理、协同与进化。周琦透露，阿里云云原生团队内部已通过Agent体系打通开源开发、治理、答疑与质量追踪全流程，目前稳定运行15个Agent，提供7×24小时在线服务，承担85%的技术答疑，使运营支撑耗时降低90%，需求响应周期由7天压缩至1天。
从“能做事”迈向“可管控”，从“单点智能体”升级为“协同智能体网络”，这是一场比个体“上岗”更复杂、更持久的系统工程。正如周琦所言：“企业最终拥有的不是一批静态Agent，而是一套持续生成Agent、持续优化其价值的企业级工作流系统。”
临近闭馆，WAIC展馆人流依旧未减。观众驻足展台前，凝视智能体流畅完成各项任务，“什么时候，它也能来我的公司上班？”
本文来自微信公众号“IT时报”（ID：vittimes），作者：贾天荣，编辑：郝俊慧 孙妍，36氪经授权发布。
