近日，國(guó)家網(wǎng)信辦、國(guó)家發(fā)展改革委、工業(yè)和信息化部聯(lián)合印發(fā)《智能體規(guī)范應(yīng)用與創(chuàng)新發(fā)展實(shí)施意見(jiàn)》，《意見(jiàn)》提出要積極穩(wěn)妥推動(dòng)智能體典型場(chǎng)景應(yīng)用，牽引技術(shù)產(chǎn)品優(yōu)化提升，探索形成可復(fù)制、可推廣的智能體落地應(yīng)用模式。并明確在工業(yè)、消費(fèi)等多領(lǐng)域開(kāi)展試點(diǎn)示范，這代表著智能體技術(shù)正成為推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的關(guān)鍵力量。

在此背景下，2026年的企業(yè)AI產(chǎn)業(yè)也感知到了政策導(dǎo)向與市場(chǎng)需求的雙重轉(zhuǎn)向，正在從模型競(jìng)賽轉(zhuǎn)向落地競(jìng)賽。

過(guò)去三年，大模型行業(yè)的主要敘事幾乎都圍繞參數(shù)規(guī)模、推理能力、上下文長(zhǎng)度展開(kāi)。但當(dāng)AI真正進(jìn)入企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)，尤其是制造業(yè)、大型品牌零售業(yè)、醫(yī)療、交通、金融等復(fù)雜場(chǎng)景后，一個(gè)越來(lái)越現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題開(kāi)始浮現(xiàn)：為什么很多模型看起來(lái)很強(qiáng)，卻遲遲無(wú)法真正成為企業(yè)里的AI員工？

滴普科技創(chuàng)始人、執(zhí)行董事、董事會(huì)主席兼CEO趙杰輝將問(wèn)題指向了一個(gè)長(zhǎng)期被行業(yè)低估的變量：記憶機(jī)制。

在他看來(lái)，大模型本質(zhì)上是無(wú)狀態(tài)的，企業(yè)AI真正進(jìn)入深水區(qū)后，比拼的不再只是模型生成能力，而是誰(shuí)能讓智能體真正記住一家企業(yè)，按照企業(yè)的自有邏輯進(jìn)入經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)。從會(huì)話級(jí)記憶、任務(wù)級(jí)記憶，到持久化記憶，再到滴普提出的本體范式記憶，智能體行業(yè)正在經(jīng)歷一次底層架構(gòu)遷移。而下一代企業(yè)智能體平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)，可能將從模型能力競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)向記憶機(jī)制競(jìng)爭(zhēng)。

從卷模型到做AI員工

趙杰輝認(rèn)為，企業(yè)AI產(chǎn)業(yè)化，本質(zhì)上是一道經(jīng)濟(jì)學(xué)題。每一個(gè)token創(chuàng)造的生產(chǎn)力價(jià)值，能不能大于它消耗的算力成本。

在他看來(lái)，過(guò)去行業(yè)普遍低估了一個(gè)變量——記憶機(jī)制，“大模型本質(zhì)上是無(wú)狀態(tài)的。每一次API調(diào)用都是獨(dú)立的——它不記得上一次的對(duì)話，不記得用戶是誰(shuí)，不記得這家公司的業(yè)務(wù)，不記得你昨天告訴它的那條業(yè)務(wù)規(guī)則。”趙杰輝認(rèn)為，一個(gè)無(wú)狀態(tài)的系統(tǒng)，要想成為企業(yè)里的“員工”，就必須有記憶。

這也構(gòu)成了滴普科技近幾年技術(shù)路線演化的核心邏輯。

從最早的數(shù)據(jù)治理，到企業(yè)本體建模，再到企業(yè)大模型和企業(yè)智能體平臺(tái)，滴普科技并沒(méi)有沿著通用模型公司的路徑前進(jìn)，而是逐漸形成了一條更偏企業(yè)操作系統(tǒng)的路線。

目前，滴普科技構(gòu)建的DeepexiOS--AI級(jí)企業(yè)操作系統(tǒng)，已經(jīng)形成兩大核心組件：Deepexi企業(yè)大模型與FastAGI企業(yè)智能體平臺(tái)。其中，F(xiàn)astAGI又進(jìn)一步衍生出多個(gè)面向不同場(chǎng)景的智能體體系，包括面向工業(yè)場(chǎng)景的DeepSense工業(yè)智能體、面向運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景的DataSense運(yùn)營(yíng)智能體、面向企業(yè)基礎(chǔ)能力的DeepClaw企業(yè)基礎(chǔ)智能體、桌面智能體DeepNova，以及具身智能方向的Deepπ。

這些隱含著滴普科技對(duì)于企業(yè)AI競(jìng)爭(zhēng)格局的判斷：未來(lái)企業(yè)AI競(jìng)爭(zhēng)，不只是模型能力競(jìng)爭(zhēng)，而是誰(shuí)能真正構(gòu)建企業(yè)級(jí)長(zhǎng)期記憶，讓AI按照企業(yè)的邏輯完成工作。

趙杰輝認(rèn)為，企業(yè)真正需要的，不是一個(gè)會(huì)聊天的AI，而是一個(gè)知道自己在公司里扮演什么角色的AI員工。在這一過(guò)程中，智能體開(kāi)始逐漸從單點(diǎn)工具演化為企業(yè)級(jí)協(xié)作系統(tǒng)，滴普科技則試圖進(jìn)一步往前推進(jìn)一步：不是讓Agent只完成一次任務(wù)，而是讓它長(zhǎng)期沉淀企業(yè)知識(shí)、持續(xù)積累經(jīng)驗(yàn)，并在業(yè)務(wù)運(yùn)行中不斷演進(jìn)。

而要具備這種能力，則來(lái)自對(duì)記憶機(jī)制的重新定義。

下一代智能體平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)向記憶機(jī)制

在趙杰輝看來(lái)，智能體行業(yè)已經(jīng)經(jīng)歷了三代記憶機(jī)制演進(jìn)。

第一代是以LangChain、早期Dify為代表的會(huì)話級(jí)記憶，解決的是對(duì)話連續(xù)性；第二代是Manus、DeepResearch式的任務(wù)級(jí)記憶，解決任務(wù)的連續(xù)性問(wèn)題；第三代則是OpenClaw、Hermes Agent等帶來(lái)的持久化記憶，開(kāi)始讓智能體跨任務(wù)長(zhǎng)期保存知識(shí)。

但滴普科技認(rèn)為，前三代方案仍有共同局限：它們本質(zhì)上都還停留在文檔/向量/日志的通用記憶范式中。

而企業(yè)知識(shí)本身并不是天然以文檔形式存在，企業(yè)真實(shí)運(yùn)行依賴的是實(shí)體、關(guān)系、規(guī)則與因果鏈條：產(chǎn)品有SKU層級(jí)、工藝有流程約束、設(shè)備有故障邏輯、組織有權(quán)限結(jié)構(gòu)。換句話說(shuō)，企業(yè)知識(shí)天然具有本體結(jié)構(gòu)。

“讓記憶載體本身就是‘企業(yè)知識(shí)的真實(shí)形態(tài)’”，是趙杰輝對(duì)本體范式記憶的定義，也是FastAGI最核心的差異化。

滴普科技提出的本體范式記憶（Ontology-Paradigm Memory），并不是簡(jiǎn)單增加知識(shí)庫(kù)，而是嘗試讓企業(yè)知識(shí)本身成為AI系統(tǒng)里的可推理結(jié)構(gòu)，其核心機(jī)制是Deepexi企業(yè)大模型負(fù)責(zé)承載靜態(tài)本體記憶，F(xiàn)astAGI智能體工程負(fù)責(zé)承載動(dòng)態(tài)演進(jìn)記憶。

前者解決的是企業(yè)穩(wěn)定知識(shí)，包括行業(yè)本體、業(yè)務(wù)規(guī)則、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、規(guī)程框架；后者則負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)變化，包括工單、故障、客戶、運(yùn)營(yíng)事件等動(dòng)態(tài)信息，并通過(guò)本體一致性校驗(yàn)、知識(shí)圖譜寫回、權(quán)限審計(jì)等方式持續(xù)演進(jìn)。這意味著，F(xiàn)astAGI并不是簡(jiǎn)單讀取知識(shí)，而是試圖建立一種記憶與認(rèn)知協(xié)同的機(jī)制。

趙杰輝認(rèn)為，這種變化會(huì)直接影響企業(yè)AI落地的經(jīng)濟(jì)模型。“過(guò)去三年大多數(shù)企業(yè)關(guān)于深度的專業(yè)崗位AI落地挑戰(zhàn)，根本原因不是模型不夠強(qiáng)，而是Token創(chuàng)造的價(jià)值依然不夠?！北倔w范式記憶，恰恰是在提高Token價(jià)值密度。

在制造業(yè)場(chǎng)景中，這種能力尤其重要。例如工業(yè)故障診斷，并不只是識(shí)別發(fā)生了什么，而是需要進(jìn)一步回答：為什么發(fā)生、和哪些歷史故障相關(guān)、未來(lái)可能引發(fā)什么問(wèn)題。這類知識(shí)密集型場(chǎng)景，要求AI具備因果推理與結(jié)構(gòu)化理解能力。

傳統(tǒng)文檔式記憶，很難高效完成這一任務(wù)，滴普科技認(rèn)為，本體范式天然適合復(fù)雜企業(yè)知識(shí)結(jié)構(gòu)。這也讓FastAGI開(kāi)始具備一些傳統(tǒng)Agent平臺(tái)較難實(shí)現(xiàn)的能力，包括可治理、可審計(jì)、可解釋，以及更低的token消耗。

未來(lái)智能體平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)，本質(zhì)上將是記憶機(jī)制的競(jìng)爭(zhēng)。趙杰輝表示，企業(yè)AI真正進(jìn)入深水區(qū)后，比拼的不再只是模型生成能力，而是企業(yè)知識(shí)沉淀能力，尤其是在強(qiáng)合規(guī)行業(yè)，這一點(diǎn)會(huì)更加明顯。就像制造、醫(yī)療、政務(wù)、金融等行業(yè)，對(duì)知識(shí)治理、審計(jì)與可解釋性有天然要求。很多復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景過(guò)去難以真正AI化，一個(gè)重要原因就在于知識(shí)無(wú)法結(jié)構(gòu)化沉淀。

制造業(yè)厚度與本體壁壘

相比大量AI創(chuàng)業(yè)公司仍在尋找商業(yè)化路徑，滴普科技正在形成一種更偏產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的定位。

而其特殊之處，恰恰在于制造業(yè)，2025年上半年，滴普科技制造業(yè)收入占比已經(jīng)超過(guò)一半。這意味著，其大量AI能力并非停留在通用辦公或互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷，而是深入工業(yè)生產(chǎn)體系。

這種客戶群結(jié)構(gòu)，在當(dāng)前AI公司中并不常見(jiàn)。制造業(yè)的復(fù)雜性決定了，企業(yè)AI并不只是調(diào)用一個(gè)大模型接口，而是需要深入理解設(shè)備、工藝、供應(yīng)鏈、質(zhì)量體系與工業(yè)知識(shí)。也因此，制造業(yè)AI最大的壁壘，往往不是模型本身，而是長(zhǎng)期積累的行業(yè)本體。

滴普科技將這種積累稱為Deepology高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。目前，其已經(jīng)沉淀108個(gè)業(yè)務(wù)本體，覆蓋五大行業(yè)語(yǔ)義數(shù)據(jù)集。這些本體并非公開(kāi)互聯(lián)網(wǎng)知識(shí)，而是來(lái)自現(xiàn)場(chǎng)工程師Know-how與多年客戶場(chǎng)景沉淀；與此同時(shí)，F(xiàn)astAGI平臺(tái)還沉淀了280多個(gè)Skills。

在滴普科技的體系里，Deepology負(fù)責(zé)“懂業(yè)務(wù)”，Skills負(fù)責(zé)“能執(zhí)行”。本體范式具有天然擴(kuò)展性，每新增一個(gè)客戶、每深入一個(gè)行業(yè)，系統(tǒng)都會(huì)進(jìn)一步沉淀新的本體知識(shí)，進(jìn)而增強(qiáng)下一輪智能體能力。

這也意味著，其商業(yè)模式并不只是單次項(xiàng)目交付，而更接近一種持續(xù)積累的知識(shí)飛輪。

趙杰輝表示，本體資產(chǎn)的積累，本質(zhì)上是一個(gè)時(shí)間壁壘，“一個(gè)客戶場(chǎng)景的本體建模、一類業(yè)務(wù)規(guī)則的精確刻畫、一類故障因果的完整沉淀——都不是一個(gè)季度能完成的工作，是3至5年的累積?！?/p>

這也是滴普科技反復(fù)強(qiáng)調(diào)先發(fā)優(yōu)勢(shì)的原因。

從行業(yè)視角看，目前全球范圍內(nèi)，能夠同時(shí)完成“企業(yè)大模型+本體范式+智能體平臺(tái)+Skills沉淀”完整產(chǎn)品化的玩家并不多。而滴普科技希望占據(jù)的，正是這一相對(duì)稀缺的位置，更重要的是，這種路徑與當(dāng)前企業(yè)AI產(chǎn)業(yè)演進(jìn)方向正在形成共振。

從數(shù)據(jù)治理，到本體建模，再到企業(yè)大模型與智能體平臺(tái)，滴普科技過(guò)去幾年的技術(shù)演進(jìn)，其實(shí)始終圍繞同一件事展開(kāi)：如何讓AI真正理解企業(yè)。

在趙杰輝看來(lái)，未來(lái)企業(yè)AI產(chǎn)業(yè)最終能否形成穩(wěn)定商業(yè)模式，關(guān)鍵不只是模型能力，而是Token是否真正懂業(yè)務(wù)?！霸龠^(guò)一段時(shí)間回頭看，2026年這個(gè)時(shí)間點(diǎn)上，決定Token是否經(jīng)濟(jì)的，也許不僅是模型——還有記憶，智能體的‘靈魂’?！?/p>

（本文不構(gòu)成任何投資建議，投資者據(jù)此操作，風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)。）