近日，國家網(wǎng)信辦、國家發(fā)展改革委、工業(yè)和信息化部聯(lián)合印發(fā)《智能體規(guī)范應用與創(chuàng)新發(fā)展實施意見》，《意見》提出要積極穩(wěn)妥推動智能體典型場景應用，牽引技術(shù)產(chǎn)品優(yōu)化提升，探索形成可復制、可推廣的智能體落地應用模式。并明確在工業(yè)、消費等多領(lǐng)域開展試點示范，這代表著智能體技術(shù)正成為推動數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合的關(guān)鍵力量。

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

過去三年，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、上下文長度展開。但當AI真正進入企業(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、金融等復雜場景后，一個越來越現(xiàn)實的問題開始浮現(xiàn)：為什么很多模型看起來很強，卻遲遲無法真正成為企業(yè)里的AI員工？

滴普科技創(chuàng)始人、執(zhí)行董事、董事會主席兼CEO趙杰輝將問題指向了一個長期被行業(yè)低估的變量：記憶機制。

在他看來，大模型本質(zhì)上是無狀態(tài)的，企業(yè)AI真正進入深水區(qū)后，比拼的不再只是模型生成能力，而是誰能讓智能體真正記住一家企業(yè)，按照企業(yè)的自有邏輯進入經(jīng)營環(huán)節(jié)。從會話級記憶、任務級記憶，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)智能體平臺的競爭，可能將從模型能力競爭轉(zhuǎn)向記憶機制競爭。

從卷模型到做AI員工

趙杰輝認為，企業(yè)AI產(chǎn)業(yè)化，本質(zhì)上是一道經(jīng)濟學題。每一個token創(chuàng)造的生產(chǎn)力價值，能不能大于它消耗的算力成本。

在他看來，過去行業(yè)普遍低估了一個變量——記憶機制，“大模型本質(zhì)上是無狀態(tài)的。每一次API調(diào)用都是獨立的——它不記得上一次的對話，不記得用戶是誰，不記得這家公司的業(yè)務，不記得你昨天告訴它的那條業(yè)務規(guī)則。”趙杰輝認為，一個無狀態(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，滴普科技并沒有沿著通用模型公司的路徑前進，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。其中，F(xiàn)astAGI又進一步衍生出多個面向不同場景的智能體體系，包括面向工業(yè)場景的DeepSense工業(yè)智能體、面向運營場景的DataSense運營智能體、面向企業(yè)基礎能力的DeepClaw企業(yè)基礎智能體、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于企業(yè)AI競爭格局的判斷：未來企業(yè)AI競爭，不只是模型能力競爭，而是誰能真正構(gòu)建企業(yè)級長期記憶，讓AI按照企業(yè)的邏輯完成工作。

趙杰輝認為，企業(yè)真正需要的，不是一個會聊天的AI，而是一個知道自己在公司里扮演什么角色的AI員工。在這一過程中，智能體開始逐漸從單點工具演化為企業(yè)級協(xié)作系統(tǒng)，滴普科技則試圖進一步往前推進一步：不是讓Agent只完成一次任務，而是讓它長期沉淀企業(yè)知識、持續(xù)積累經(jīng)驗，并在業(yè)務運行中不斷演進。

而要具備這種能力，則來自對記憶機制的重新定義。

下一代智能體平臺競爭轉(zhuǎn)向記憶機制

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

第一代是以LangChain、早期Dify為代表的會話級記憶，解決的是對話連續(xù)性；第二代是Manus、DeepResearch式的任務級記憶，解決任務的連續(xù)性問題；第三代則是OpenClaw、Hermes Agent等帶來的持久化記憶，開始讓智能體跨任務長期保存知識。

但滴普科技認為，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)知識本身并不是天然以文檔形式存在，企業(yè)真實運行依賴的是實體、關(guān)系、規(guī)則與因果鏈條：產(chǎn)品有SKU層級、工藝有流程約束、設備有故障邏輯、組織有權(quán)限結(jié)構(gòu)。換句話說，企業(yè)知識天然具有本體結(jié)構(gòu)。

“讓記憶載體本身就是‘企業(yè)知識的真實形態(tài)’”，是趙杰輝對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），并不是簡單增加知識庫，而是嘗試讓企業(yè)知識本身成為AI系統(tǒng)里的可推理結(jié)構(gòu)，其核心機制是Deepexi企業(yè)大模型負責承載靜態(tài)本體記憶，F(xiàn)astAGI智能體工程負責承載動態(tài)演進記憶。

前者解決的是企業(yè)穩(wěn)定知識，包括行業(yè)本體、業(yè)務規(guī)則、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、規(guī)程框架；后者則負責實時業(yè)務變化，包括工單、故障、客戶、運營事件等動態(tài)信息，并通過本體一致性校驗、知識圖譜寫回、權(quán)限審計等方式持續(xù)演進。這意味著，F(xiàn)astAGI并不是簡單讀取知識，而是試圖建立一種記憶與認知協(xié)同的機制。

趙杰輝認為，這種變化會直接影響企業(yè)AI落地的經(jīng)濟模型?！斑^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，而是Token創(chuàng)造的價值依然不夠。”本體范式記憶，恰恰是在提高Token價值密度。

在制造業(yè)場景中，這種能力尤其重要。例如工業(yè)故障診斷，并不只是識別發(fā)生了什么，而是需要進一步回答：為什么發(fā)生、和哪些歷史故障相關(guān)、未來可能引發(fā)什么問題。這類知識密集型場景，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，滴普科技認為，本體范式天然適合復雜企業(yè)知識結(jié)構(gòu)。這也讓FastAGI開始具備一些傳統(tǒng)Agent平臺較難實現(xiàn)的能力，包括可治理、可審計、可解釋，以及更低的token消耗。

未來智能體平臺的競爭，本質(zhì)上將是記憶機制的競爭。趙杰輝表示，企業(yè)AI真正進入深水區(qū)后，比拼的不再只是模型生成能力，而是企業(yè)知識沉淀能力，尤其是在強合規(guī)行業(yè)，這一點會更加明顯。就像制造、醫(yī)療、政務、金融等行業(yè)，對知識治理、審計與可解釋性有天然要求。很多復雜業(yè)務場景過去難以真正AI化，一個重要原因就在于知識無法結(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)基礎設施的定位。

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)營銷，而是深入工業(yè)生產(chǎn)體系。

這種客戶群結(jié)構(gòu)，在當前AI公司中并不常見。制造業(yè)的復雜性決定了，企業(yè)AI并不只是調(diào)用一個大模型接口，而是需要深入理解設備、工藝、供應鏈、質(zhì)量體系與工業(yè)知識。也因此，制造業(yè)AI最大的壁壘，往往不是模型本身，而是長期積累的行業(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個業(yè)務本體，覆蓋五大行業(yè)語義數(shù)據(jù)集。這些本體并非公開互聯(lián)網(wǎng)知識，而是來自現(xiàn)場工程師Know-how與多年客戶場景沉淀；與此同時，F(xiàn)astAGI平臺還沉淀了280多個Skills。

在滴普科技的體系里，Deepology負責“懂業(yè)務”，Skills負責“能執(zhí)行”。本體范式具有天然擴展性，每新增一個客戶、每深入一個行業(yè)，系統(tǒng)都會進一步沉淀新的本體知識，進而增強下一輪智能體能力。

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

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

這也是滴普科技反復強調(diào)先發(fā)優(yōu)勢的原因。

從行業(yè)視角看，目前全球范圍內(nèi)，能夠同時完成“企業(yè)大模型+本體范式+智能體平臺+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，正是這一相對稀缺的位置，更重要的是，這種路徑與當前企業(yè)AI產(chǎn)業(yè)演進方向正在形成共振。

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，滴普科技過去幾年的技術(shù)演進，其實始終圍繞同一件事展開：如何讓AI真正理解企業(yè)。

在趙杰輝看來，未來企業(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。“再過一段時間回頭看，2026年這個時間點上，決定Token是否經(jīng)濟的，也許不僅是模型——還有記憶，智能體的‘靈魂’。”

（本文不構(gòu)成任何投資建議，投資者據(jù)此操作，風險自擔。）