从“会说”到“会做”，未来式智能押注智能体商业化

人工智能怎么才能真正走进产业一线？这一轮AI浪潮走到今天，企业关心的焦点，其实已经悄悄变了——从比拼大模型参数有多大、回答有多流畅，转向了另一个更务实的问题：AI能不能真正干活、进系统、调工具、守权限、承担岗位任务。

在2026新京报贝壳财经年会“创客·下一未”路演现场，北京未来式智能科技有限公司（AutoAgents）创始人、CEO杨劲松分享了他的观察。在他看来，大模型自己还有“幻觉”这个毛病没彻底解决，直接拿来处理复杂的业务流程，还有点力不从心。所以，衡量AI价值的标尺，正在从“会不会聊天”变成“能不能干活”。

“我们的目标，是把大模型变成一个个数字员工，嵌入到企业真实的业务流程里。”杨劲松介绍说，公司核心产品“灵搭”，定位就是企业级智能体平台。它打通了企业现有的业务系统，融合了内部的知识资产，让智能体真正具备执行任务、调用工具、跑通业务流程的完整能力。

面向日常办公场景，未来式智能还准备推出“灵搭智能终端”，把智能对话、岗位专家、企业知识库、自动化任务和业务应用都集中到一个桌面入口上，让智能体的能力更贴近一线工作流。

目前，未来式智能的客户主要集中在大型企业，国家电网、中石油、中石化、中化等都在其中。杨劲松说，公司已经把数字员工推进了生产一线，有些场景下，它们已经能像真实岗位的员工一样干活了。

北京未来式智能科技有限公司创始人、CEO杨劲松。

从工具到“数字劳动力”，智能体进入规模化应用阶段

杨劲松觉得，现在市场上不少AI产品，其实还停留在问答助手或者开发工具的阶段。但企业真正在意的，是面向岗位和业务流程的可交付能力。

基于这个判断，未来式智能推出了数字专家双边市场“袋袋（Profy）”，想打造一个“数字劳动力的京东”，让中小企业也能直接采购、使用已经训练好的智能体，实现降本增效。

有意思的是，传统大模型训练主要靠问答数据，但智能体应用过程中会沉淀大量用户操作轨迹——任务怎么规划的、工具怎么调用的、问题怎么解决的、反馈结果怎么样。这些数据反过来又能帮数字员工不断迭代，能力持续提升。

杨劲松透露，未来式智能正在推动智能体从L3“行动者”向L4“探索者”发展，从执行既有任务，向辅助发现和研究延伸。公司已经和北京大学、山东大学等高校合作，探索智能体在可控核聚变这类科研场景中的可能性。

商业模式逐渐清晰，大客户与订阅业务并行

商业化方面，未来式智能走的是双线模式：大客户和中小企业一起抓。

面向大型企业，公司提供行业解决方案，客单价能做到百万级。目前客户覆盖能源、金融等多个领域。在能源行业，智能体解决方案已经覆盖了国家电网约50%的业务范围，还在继续扩大。

面向中小企业，公司则推出按结果付费的模式。举个例子，在外贸领域，他们打造了“智能报关员”，按每单不到30元的价格帮企业处理报关业务，实际业务结果出来才计费。

杨劲松透露，目前公司收入结构里，大客户与订阅制业务的比例大约是4:1，预计明年会调整到2:1。公司现在处于商业化第三年，今年目标是实现7500万元收入、近千万元利润，并且计划2028年启动上市准备。

面对市场上其他智能体平台的竞争，杨劲松强调，未来式智能和开发者工具型产品有本质区别。“开发者工具需要企业投入大量人员进行二次开发，我们提供的是岗位级数字员工。”他拿企业软件巨头SAP的发展模式做类比，认为未来智能体需要围绕行业最佳实践进行复制，持续沉淀可复用的流程能力。

目前，未来式智能已完成三轮融资，投资方包括中关村发展集团等机构。杨劲松说，公司当前产品毛利率保持在72%左右，未来将通过行业复制和规模化应用进一步提升商业价值。

从“能问答”到“能办事”，从辅助工具到数字劳动力，智能体正在成为AI产业化落地的重要方向。未来式智能的探索，也折射出科创企业在人工智能商业化进程中的新路径：把模型能力转化为行业能力，让AI真正进入生产流程。