在2026年世界人工智能大会上，智能体成为全场焦点。据统计，百余场论坛中超过10%的场次聚焦智能体相关议题，十款“镇馆之宝”中有四款为智能体产品。这一现象表明，行业风向已从技术探索转向应用落地，但随之而来的挑战也愈发凸显——如何让智能体真正融入企业运营体系，成为稳定可靠的生产力工具。
当前智能体开发存在显著的两极分化：一方面，基于开源框架和大模型API的Demo开发门槛极低，业务人员通过简单配置即可在数小时内搭建基础对话系统；另一方面，将Demo转化为企业级应用却面临多重障碍。智能体需实现7×24小时稳定运行、跨系统数据交互、复杂业务流程处理，同时满足合规审计要求，这些需求远超现有技术框架的支撑能力。
迈富时（Marketingforce，02556.HK）提出的“全栈Token工厂”战略，为破解这一难题提供了系统性方案。该战略通过构建三大基础设施支柱，覆盖智能体从开发到协同的全生命周期：开发基础设施通过低代码平台和模板库，将智能体创建周期从数天压缩至分钟级；运行基础设施解决工具调用、状态管理、安全隔离等核心问题；协作基础设施则建立多智能体任务分解与结果汇总机制，避免执行冲突。
在技术实现层面，迈富时构建了完整的Token加工链路。首先通过KnowForce知识中台将企业私域数据、行业知识图谱进行结构化处理，使Token生成时即携带业务上下文；其次通过AI-Agentforce智能体中台，将Token与营销、销售、供应链等领域的标准化工具接口绑定，实现从文本到业务动作的转化；最后通过GenAIOS操作系统内嵌审批流程、权限边界等业务规则，确保每个决策符合企业治理要求。
这种技术架构的独特性在于，它将通用AI能力转化为可执行的业务结果。例如在销售场景中，线索管理Agent可自动筛选高价值客户，用户画像Agent能实时更新客户特征，跟进策略Agent则根据历史数据生成个性化沟通方案，最终由销售陪练Agent完成话术优化。整个过程形成闭环，每个智能体承担特定岗位职责，共同构成完整的销售作战链条。
企业级应用对智能体的要求远超技术层面。梁铮博士在演讲中强调：“模型能力决定智能体的智商，基础设施决定其职业素养。”在金融、医疗等强监管行业，智能体必须满足数据隔离、操作留痕、权限分级等严格要求；在制造业场景中，则需实现与ERP、MES等系统的深度集成。这些需求迫使技术提供方重新思考架构设计，从单纯追求模型性能转向构建完整的支撑体系。
迈富时展示的智能体矩阵覆盖八大核心业务领域，每个领域均部署多个专业化Agent。这种布局突破了传统功能列表的思维模式，转而模拟企业组织架构进行设计。例如供应链领域包含智能采购、物流调度、风控管理三个Agent，分别对应传统供应链中的采购专员、调度员和风控官角色。这种岗位化设计使智能体能够直接承接具体工作职责，而非仅提供辅助支持。
行业观察人士指出，2026年正成为AI产业发展的关键转折点。过去三年行业聚焦于模型能力的突破，未来竞争将转向应用落地能力。迈富时在WAIC上的展示表明，企业级智能体体系的建设需要同时具备技术深度和业务理解力，这或将重新定义AI商业化的竞争规则。当基础设施的完善程度成为决定因素时，技术提供方的核心竞争力将从模型规模转向系统整合能力。
