作者 | ZeR0
编辑 | 漠影
智东西 11 月 4 日报道，今日，2026 世界互联网大会乌镇峰会浙江分论坛举行。会上，网易智企副总经理段毓铮发表《智能体：让美好发生在每一个现场》主题演讲，发布网易智企企业级 AI Agent 平台 " 帝王蟹 " 的三项升级：首发硬件产品智能工牌、推出知识引擎 " 万典 " 与 Agent Team 两项新能力。
三项升级分别聚焦现场信息接入、企业知识理解与复杂任务协作，进一步串联 AI 进入真实业务所需要的信息、知识与执行环节。
段毓铮谈道，企业对 AI 的关注正在从 " 模型有多强 "" 用什么 Agent"，逐渐转向 "AI 能不能真正进入业务、持续创造价值 "，这意味着企业 AI 正从技术验证走向生产力验证。
随着模型能力逐步普及，同一模型进入不同企业后，实际业务效果的差异开始受到更多关注。段毓铮认为，未来真正拉开企业差距的，不只是采用了什么模型，而是 AI 能否理解一家企业自己的业务、组织、知识、经验、流程、规则和做事方式。
他将这些长期沉淀在企业经营和协作过程中的信息、知识、规则、流程和实践经验概括为 " 企业上下文 "。
与模型能力相比，一家企业长期形成的业务逻辑和实践经验更难被简单复制。随着 AI 更深入地进入业务，这些企业特有的信息和做事方式，也会越来越直接地影响 AI 的实际工作效果。
围绕如何让企业上下文进入具体任务，帝王蟹此次带来了三项升级。
一、智能工牌，将线下业务信息接入 AI 系统
企业业务并不只发生在线上系统中。客户拜访、门店巡检、现场服务、内部沟通等场景每天都会产生大量一线信息，但这些内容往往停留在线下，难以进入企业现有的信息系统，也很难被 AI 进一步理解和利用。
此次首发的硬件产品智能工牌，主要用于将这部分现场信息接入 AI 系统。
在客户拜访等场景中，线下沟通内容可以通过智能工牌进入帝王蟹，由平台完成后续分析和处理。设备内置 SIM 卡，可直接连接云端，同时支持物理隐私开关、录音状态提示和录音时段管理，让现场信息的进入可见、可管。
由此，AI 可以处理的信息不再局限于文档、CRM 等线上系统，而是进一步延伸至真实业务现场。客户需求、一线问题和现场反馈，也可以进入后续业务分析和任务执行。
二、" 万典 "，让企业知识可找、可信、可用
现场信息进入系统之后，企业还面临另一个问题：完成一项任务所需要的信息，往往分散在不同系统中，并且持续变化。
文档、邮件、工单、CRM、数据库、第三方知识服务，以及客户拜访、会议和现场沟通，都可能包含重要依据。面对复杂业务任务，AI 不仅需要找到相关内容，还要理解信息之间的关联，判断哪些事实可靠、哪些已经变化。
知识引擎 " 万典 " 要解决的，是让 Agent 面对复杂任务时，能够持续理解和整合企业中不断变化的信息，并形成更完整、可靠的任务依据。
它可以围绕具体任务，动态组织文档、邮件、工单、CRM、数据库及现场沟通等不同来源、不同时间的信息，持续查找、补证和核验，并识别不同信息和事件之间的逻辑与时序关系。
" 万典 " 不仅要找到相关信息，还要判断哪些是最新事实、哪些能够相互印证、还缺哪些依据，并形成可供 Agent 后续判断和执行使用的任务依据。
证据不足时继续查找，无法确认时如实说明，相关结论还可以追溯至原文、具体页码或录音中的对应时间点。
获得足够信息后，Agent 可继续调用业务工具，将知识和分析结果带入后续任务执行；同一套知识和权限体系，也可以被不同 Agent 复用。
三、Agent Team，让多个 Agent 协同完成复杂任务
针对跨角色、跨步骤的复杂任务，帝王蟹推出了 Agent Team。
企业实际业务中，一项任务往往需要多个专业角色共同参与。以合同审查为例，一份合同可能同时涉及商务、财务、风控和法务等多个部门，不同角色关注的问题并不相同。
在 Agent Team 中，一个协调 Agent 负责拆解任务、分配工作和汇总结果，不同专业角色的 Agent 分别处理相应任务，并可围绕同一问题进行讨论、质疑和校验。
对于跨部门、多步骤的流程，不同 Agent 还可以根据任务进展相互沟通和交接。可并行的任务同步处理，存在前后依赖的环节则按顺序推进。
在关键判断和重要决策环节，仍由人保留授权和最终决策。
四、三项升级背后，是一家企业自己的 " 上下文 "
从现场信息进入系统，到多源企业知识被理解和使用，再到多个 Agent 协同完成复杂任务，三项升级串联了 AI 进入真实业务所需要的信息、知识与执行链路，让企业上下文能够更完整地进入具体任务的判断和执行过程。
随着这条链路持续运行，企业长期积累的知识、流程、规则、经验和协作方式，也会越来越完整地进入 AI 的工作过程，共同构成一家企业自己的 " 企业上下文 "。
长期参与企业内部以及企业与客户、供应商之间的信息流转，也使其持续接触到企业信息如何产生、流动和沉淀，以及不同角色之间如何协同。
在企业 AI 的落地路径上，段毓铮认为，不必一开始就追求 " 大而全 "，更现实的方式是从具体场景和任务切入，把高价值问题做深，再逐步向前后环节延伸，连接成完整业务链路，让 AI 从单点提效进一步走向经营提效。
他将这一过程概括为：场景落地、闭环打通、经营提效。
企业可以从销售、研发、生产、服务等具体任务入手，再向上下游延伸，形成 " 线索到回款 "" 需求到交付 "" 问题到解决 "" 战略到执行 " 等业务闭环。
随着 AI 沿业务链路进入更多环节，其能够接触到的一线信息、企业知识和业务过程也会逐渐完整。
在此基础上，多 Agent 还可以从不同专业视角参与讨论和校验，AI 在企业分析和判断中的参与度也会进一步提高。
更长远看，帝王蟹的目标是进一步成为企业的 " 决策引擎 "。
段毓铮认为，这并不意味着让 AI 替代人作出最终决定，而是让更多真实业务信息和专业视角进入判断过程，帮助企业做出更快、更高质量的决策，人在关键环节保留授权和最终决策。
从把事情做完，到帮助企业把事情想得更清楚、判断得更准确，这将是企业 AI 继续向前的重要一步。
