6月10日，据媒体报道，工业和信息化部印发《“人工智能+信息通信”创新发展实施意见（2026—2028年）》。这份立足未来三年的文件，围绕行业智能化升级、夯实算力底座、深化融合应用等维度部署了具体任务。其中有一处表述释放了极具风向标意义的信号：到2028年，形成30个以上高价值典型场景，打造一批典型应用和特色智能体。
“智能体”（Agent）走出了技术极客的讨论圈，被明确写入国家级产业路线图，成为衡量大模型落地成色的核心指标。这也意味着，在基础大模型的迭代之外，行业的关注点正在加速向具体的、高价值的商业场景转移。能够真正落地并解决实际问题的“特色智能体”，正成为下一阶段的技术焦点。
这种视线的转移，折射出的是AI应用的范式迁移。过去两年，行业的叙事中心多围绕模型的参数规模与榜单名次。但如今，AI正逐渐从云端走向更贴近用户的端侧，从偶尔调用的工具演变为深度协作的虚拟同事，并从孤立的单点应用向复杂的网络交织。在这个过程中，“特色”二字成为了关键分水岭——当基础的对话智能体趋于同质化，那些能够在具体场景中沉淀出独有数据、记忆与协作能力的系统，正逐渐构建起更深的技术与商业壁垒。
面对这种行业共识的变化，部分较早探索Agent商业化的企业提供了一个可供观察的样本。以明略科技（2718.hk）为例，其近期围绕“智能体互联网”（IoA）的布局，恰好映射了特色智能体在实际落地中需要跨越的几道门槛。
智能体的落地首先需要底层基础设施的支撑。在企业内部，明略部署了开源多Agent协作平台Octo，试图打通不同智能体之间的连接通道。目前，该平台已在内部约1400名员工中运行，超过2900个AI Agent被嵌入实际的日常工作流，人均协作数量仍在持续增长。与此同时，为了让智能体拥有长期的“个性与记忆”，明略在今年5月推出了AI原生录音硬件Octic。它试图解决的是将线下会议中的私域信息和暗默知识，安全地转译为智能体可读取的资产。通过内置支持者、质疑者、观察者等不同角色，AI的角色定位开始从会后的“总结秘书”向会中的“参与搭档”演进。
不过，底层的基础设施与硬件入口只是骨架，真正能体现政策中所指的“特色”二字的，是智能体在具体垂直行业里生长出的不可替代的能力。目前，明略的Agent Service服务已经在内容电商和品牌广告这两个对转化率要求极高的场景中，跑出了具备规模化特征的应用。
在内容电商领域，制造“爆款”曾长期依赖运营人员的直觉与经验。明略推出的投流素材一站式创作AI工具“妙啊”，尝试将这一过程工业化。它的核心逻辑并非单纯的“文生视频”，而是将全网的历史爆款视频逐帧拆解为结构化的标签体系。这使得运营人员能够用自然语言检索到这些“爆款基因”，一键生成模块化素材并自动完成合规预审。这种基于特定行业数据沉淀出的标签理解力，正是区别于通用模型的“特色”所在。
而在品牌广告这一长周期场景中，智能体的价值更多体现在对复杂决策的闭环优化上。明略自研了专为商业决策打造的超图多模态大语言模型HMLLM，尝试整合文本、视频，甚至是消费者的眼动追踪、脑电波等非标准模态数据，以此预测人类对广告的真实主观情绪。基于此模型，明略推出了全球化广告测试及优化产品AdEff。这款产品的特殊之处在于，它将创意生产与效果评估连成了一个无需人工干预的闭环——广告片生成后由系统自动打分评估，评估结果再实时反哺给生成端进行优化，形成了一个能够自我迭代的闭环智能体。
从内容电商的结构化拆解，到品牌广告里的自我进化系统，再到企业内部数千个活跃运行的Agent，明略科技以模型、Octo（平台）、Octic（硬件）构成的IoA体系，为当前行业从“造模型”到“用模型”的过渡提供了一个真实的切面。
工信部在路线图里勾勒了“30个以上高价值典型场景”和“一批特色智能体”的未来蓝图。当政策的指引与产业的微观实践在此时交汇，一个清晰的趋势已然浮现：在未来的AI竞争中，谁能率先在真实的组织与业务泥潭里跑通高价值的场景，或许谁就能真正拿到通往AI产业赋能的门票。
