世界人工智能大会（WAIC2026）7月17日到20日在上海举行。展馆里，关于大模型的讨论不再停留于参数和榜单，取而代之的，是一个个看得见、摸得着的智能体落地场景。从法律合同审查到出版审校，从工厂改造方案到桌面文件整理，AI Agent正在走出实验室，进入真实的生产环境。
智能体提效有据可依
“智能体进入生产，确实显著提高了效率。”在WAIC 2026现场，蜜度研发副总裁张晓娟明确告诉记者。蜜度此次发布了文修大模型V5.0与校对通智能体2.0，用可量化的数据支撑了这一论断——自发布以来，文修大模型已累计服务客户超1万家，2026年上半年，文修的累计校对字数超过了300亿字，日均校对超过2亿字。
“它其实是一个人的助手，一定不能替代人，”她强调，“它能把那些基础性、重复性的工作快速处理完成，让人去处理更有价值的事情。”她进一步解释，对于出版、媒体、政务这三个内容质量要求高的行业，智能体可以承担第一审校环节，把编辑的精力从“逐字核验”中解放出来。
同样的提效故事，也发生在每日互动的展台上。每日互动总裁刘宇在采访中谈到，AI Agent本身是提效工具，但学习成本和场景错配往往是落地壁垒，“当人机协同足够自然、用户体验足够好时，AI Agent才能真正成为效率杠杆。”每日互动的个知·智能工作站采用“云-边-端-库”协同架构，已在全国17个省市地区的科研、制造、法律、财会等行业落地。一个典型数字是：某客户通过其办公套件结合知识库进行注册申请资料编制，节省了55%的人效，每年节省开支超300万元。
每日互动展位
网易有道展出的LobsterAI，则把提效场景延伸到桌面级任务。一位传统实木家具工厂老板希望做一份AI改造方案，LobsterAI没有直接输出，而是先追问产品定位、目标客群、团队预算等问题，逐项确认后再调用专家套件，输出包含战略定位、客户画像等内容的完整方案。此外，LobsterAI还能直接处理本地文件——帮用户把桌面上的截图按类型重命名、归类到子文件夹，并生成索引说明，“这类工作并不难，但很容易被人为拖延，因为它需要反复打开文件、改名、建文件夹，整个过程没有什么创造性，却会持续消耗注意力。”一位使用者分享了自己的使用感受。
底层平台让智能体“用得起、用得稳”
智能体要大规模落地，光有场景还不够，算力成本和数据安全是两道绕不过的门槛。PPIO联合创始人兼CEO姚欣在WAIC期间提出了一个核心判断：“Agent时代最重要的变化，就是云的第一客户从人变成了Agent。过去的云计算是为人使用软件而设计，而Agentic Cloud是为Agent自主运行而生。”基于这一理念，PPIO发布了智能模型网关，目标是为Agent的每一步决策动态匹配最合适的模型，同时控制成本。
姚欣用一个比喻解释智能模型网关的价值：“不是卖最贵的超级模型，也不是卖最便宜的乞丐模型，而是用工程化手段（混合模型MoM），把模型的智商稳定在头部梯队，同时把价格打到了中低梯队。”据测算，这一方案可将智能水平提升20%，成本降低50%—60%。而在调度层面，PPIO会根据任务复杂性自动路由——简单问答用轻量模型，复杂推理用强模型，并对冗余上下文进行压缩。姚欣透露，目前PPIO日均Token调用量已超1.2万亿，较去年同期增长超8倍。
安全层面，无问芯穹带来的InfiniClaw AI Box给出了另一条路径。这是一款专为高敏行业设计的端云一体安全智能移动终端，内置独创的“端云一体三段式脱敏”技术。现场工作人员演示了操作流程：用户在本地自定义设置需脱敏的个人信息、公司信息、资金信息后，数据全部在本地替换成无意义标签，再上传云端模型处理，处理完成后再自动回填真实信息。“中小企业要的不是绝对安全，而是成本、安全与顶级算力三者的权衡，”工作人员解释，“动辄几百万的一体机小企业承受不了，但这个千元级设备插上就能用，模型更新了随时适配，既能合规使用云端顶级算力，又不会泄露敏感数据。”目前该产品已在法律等场景取得落地成果。
记者走访多家企业发现，智能体不再停留于演示，而是正在以可量化、可核算的方式，嵌入真实的生产流程。正如业内人士所言，“AI正从一件工具，长成一套工作流，再变成组织级的协作底座。”而这场变革的最终衡量标准，也落到了最朴素的数字上——省了多少时间、降了多少成本、交出了多少可用的成果。
文、图/广州日报新花城记者：陈庆辉
广州日报新花城编辑：龙嘉丽
