11月4日上午，在以“发展新质生产力，强劲增量看 AI”为主题的2026世界互联网大会乌镇峰会浙江分论坛上，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，并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。
段毓铮在演讲中表示，今年一个明显的变化是，AI 正从技术突破加速走向产业深处，企业谈 AI 的方式也从“模型有多强”“用什么 Agent”，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 正在从‘技术验证’走向‘生产力验证’。”他说。
随着模型能力不断增强并逐渐普及，企业 AI 的价值不再只取决于采用什么模型，更取决于 AI 能否理解企业自身的业务、组织、知识、经验、流程、规则和做事方式。
这些在企业经营和协作过程中长期形成的信息与经验，共同构成一家企业自己的“企业上下文”。与可以共享的模型能力相比，企业自身积累的业务逻辑更难被简单复制，也将越来越直接地影响 AI 在真实业务中的工作效果。
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。
智能工牌，让线下业务信息进入 AI
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。
“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。
此次发布的知识引擎“万典”，可以围绕具体任务，将来自不同系统、不同类型、不同时间的信息动态组织起来，持续查找、补证和核验，并理解不同信息和事件之间的逻辑关系与时序变化。
比如，一项客户需求可能先出现在拜访录音中，随后进入 CRM、邮件或工单，并进一步影响方案、报价和交付。万典不仅要找到这些信息，还要判断哪些是最新事实、哪些可以相互印证、还缺哪些依据。
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 还可以继续调用业务工具，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。
万典要解决的不是让 AI“更会搜”，而是让 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。
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，帝王蟹此次推出了 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。
段毓铮表示，多 Agent 协作一方面可以让不同专业视角共同参与复杂问题的判断，在相互讨论和校验中提升决策质量;另一方面，也可以推动原本依赖人工协调的长链路流程持续推进，提高流程的自动化和自主执行能力。
在关键判断和重要决策环节，仍由人保留授权和最终决策。
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，三项升级实际上在串联 AI 进入真实业务所需要的信息、知识与执行链路。
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”。
网易智企长期服务企业通信与协作场景，即时通信与音视频服务月均消息量超过3400亿条，接入企业开发者235万。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。
随着 AI 进入更多业务环节，其能够接触到的一线信息、企业知识和业务过程也会更加完整。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”。段毓铮表示，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。