HANXING AGI LAB
研究智能体时代的企业
我们研究智能体如何改变产业、组织与个人，并把结论带回企业现场。
RESEARCH
研究、产品与实践
判断先在真实企业里跑通，再写成能被引用的结论——研究、产品与实践互为证据。
从超级个体到超级团队：AI时代组织变革的涌现路径腾讯研究院基于多家团队一线访谈的组织变革观察：组织竞争力 = 人才密度 × AI 杠杆 ÷ 组织摩擦。多数企业只给个体配了 AI 工具，却从未触及「组织摩擦」…
未接入实盘龙擎高风险决策的驾驶舱，判断可倒推。
投资多智能体AI安全研究Google DeepMind 联合四家机构发起的多智能体安全研究资助计划，最高 1,000 万美元。核心判断是现有安全评估几乎都在孤立地分析单个模型，而风险…
企业AI现状报告 2025OpenAI 基于超过 100 万家企业客户使用数据与 9,000 名员工调研的年度报告。核心判断是：组织的主要约束已不再是模型性能或工具，而是组织准备度。覆…- 鲲界 · 企业本地部署底座已经交付，后续的 Agent 应用可以在同一套安全边界内继续长出来。
从AGI到ASI：通向超级智能的四条路径Google DeepMind 十四位研究者的 57 页论文，为「AGI 之后会发生什么」给出理论框架。它的价值不在预言而在摩擦地图：四条并行路径与六个可能卡…
企业信号：前沿企业与典型企业的AI应用差距OpenAI 基于自有企业客户使用数据的信号报告：企业 AI 正从「问答」转向「执行」。前沿企业与典型企业的人均输出差距五个月内从 2.6 倍扩大到 8.3 …
演示数据拓擎从线索到跟进，销售团队管得起来。
构建有效的AI智能体Anthropic 工程团队与数十个跨行业团队实践后总结的智能体构建方法论：按「路径由谁决定」把系统分成工作流与智能体，主张能用确定性工作流就不要上智能体，给…
Anthropic 经济指数报告：经济原语Anthropic 经济指数第四版，首次用「经济原语」量表衡量 AI 的真实使用方式。核心发现：增强式使用重新超过自动化（52% 对 45%）、美国各州差距快…- 内容生产数字员工 · 多智能体协同数字员工已经在承担日常内容生产，团队按周迭代它的工作方式。
创始人手册：打造AI原生创业公司Anthropic 官方 36 页创业方法论，把 AI 原生创业拆成构思、MVP、发布、扩展四阶段，逐阶段给出退出标准与失败模式。核心判断是创始人从执行者变成…
智能体广告经济：从注意力到行动麦肯锡关于 AI 如何改写媒体与广告价值链的研究：网络经济正从注意力经济转向行动经济。传统数字广告依赖的三个前提——清晰分段的漏斗、人类决策、数据不对称——正…
演示数据千里马 AI招聘全流程在一个后台，原件私有。
2026年人工智能指数报告斯坦福 HAI 第九版《人工智能指数报告》。能力没有停滞但呈锯齿状，中美顶尖模型差距收窄至 2.7%，而三条曲线正在分叉：能力与投资在涨，透明度（指数从 58…
以智能体为中心的企业：为什么2–10倍生产力提升需要彻底的流程重设计发表于《哈佛数据科学评论》的同行评审文章：把 AI 叠加到以人为中心的工作流上只能拿到边际收益，围绕智能体重新设计才可能释放 2 到 10 倍——一家全球工业…- 供应链智能 · 灯塔项目模型与 Agent 已进入日常运营，正在从仓端向门店场景扩展。
1Q26大模型行业复盘：智能体化与B端突围招银国际 2026 年 4 月的大模型季度复盘：中美顶尖模型差距收窄至 6 分，中高智能区间推理成本一年下降约 75% 到 87.5%，国内厂商的估值驱动已从…
a16z Big Ideas 2026：12个前沿趋势判断a16z 基础设施、增长、生物健康与 Speedrun 四个团队对 2026 年的 14 条判断。对企业最有约束力的三条是：智能体原生基础设施（单个任务可在毫…
鲲界私有化智能底座，数据不出内网。
AI 竞争的下一条护城河：不是渠道数量，而是可复制的交付网络Anthropic 与 OpenAI 扩张企业交付能力时，选择的不是签更多渠道，而是分别嫁接金融资本和头部咨询公司，把交付能力做成可复制的网络。真正的护城河是…
AI 转型不是一次上线：从场景、平台到组织的三级跃迁把 AI 转型当成一次上线，是多数项目卡住的原因。正确的路径是三级跃迁：先用一个场景验证可行性，再把验证过的能力沉淀成可复用的平台，最后让平台推动岗位、流程与…- 龙擎 · 高风险决策驾驶舱系统跟着真实行情跑，但不下单、不交易；每一个判断都留痕、可复盘。可预约演示，看完整的决策流程本身。
CAIO 的第一职责，不是采购模型，而是重构工作CAIO 如果把自己定位成模型选型和采购的负责人，这个岗位就会被虚化。BCG 与 McKinsey 的数据指向同一个结论：企业AI的真正瓶颈是领导层是否重构了…
FDE 为什么会成为企业 AI 时代最稀缺的角色Anthropic 与 OpenAI 的官方发布都在强调同一件事：FDE 是业务、数据、模型与现场交付的交界角色。汉兴提出 FDE 能力四象限，并标注这一角色…
内容生产数字员工Hummer 平台上的内容生产数字员工。
从 PoC 到利润表：企业 AI 为什么总卡在最后一公里麦肯锡、BCG、OpenAI 的三份官方报告分别指向数据、流程与组织三层缺口。汉兴提出规模化四关框架：流程关、数据关、责任关、平台关。
为什么 AI 治理不能在上线之后再补Deloitte 与微软的官方研究都指出，智能体一旦拥有行动权，身份、权限、审批与停止机制就必须同时存在。汉兴提出治理前置四件套，并给出中国企业情境与适用边界。- 拓擎 · 增长 Agent已经形成三档商业套餐，以及顾问确认、签约、开通、培训的交付流程。
本地部署不是「数据不出门」：它是企业 AI 的控制权设计本地部署的价值不是数据存放地点，是身份、策略、数据、运行、升级五项控制权的组合设计。只谈数据不出门的本地化项目，只解决了最容易过审的那一层。
MCP × A2A：智能体时代为什么需要开放协议专有连接层的集成成本随系统与智能体数量呈乘法增长，开放协议把它压成加法增长。拒绝开放协议的企业，正在为自己搭建下一轮系统孤岛。- 天命AI 原生实验室：复杂知识与隐私治理。
AgentOS：把模型能力变成企业执行力的那一层企业缺的不是更好的模型，是编排、护栏、权限、观测和人工复核这五层执行系统。少了任何一层，agent 都只是运气好才不出事的演示。
大多数 Agent 项目，最后死在数据地基上DataOS 的四层地基——接入、语义、权限、血缘——是 Agent 项目能否从试点走向规模化的前提，不是加分项。- 千里马 AI · 招聘智能与私有归档归档链路已经跑通，简历原件全部留在企业自己的 NAS 里；可预约演示看后台。
企业为什么需要一支 Agent Workforce，而不是一堆 CopilotCopilot 优化的是个人任务，Agent Workforce 承接的是端到端结果。企业需要知道自己现在处在哪一级，以及跨到下一级需要补上什么。
AI Agent 最先改写的，不是某个行业，而是六类工作流判断 Agent 机会应该看工作流的三个特征——状态是否可追踪、验收标准是否明确、是否要跨系统调用，而不是看这份工作属于哪个行业。- GEO 引擎优化当客户向 AI 提问，让品牌成为可信答案。
当每个人都开始管理智能体：企业需要的下一种通用领导力管理智能体由三项职责构成：任务设计、异常判断、结果署名。署名不因工作由 AI 完成而转移。它该写进岗位职责与晋升标准，而不是培训课时。
从超级个体到超级组织：新的生产单位，是「人 × 智能体系统」组织因素对 AI 成效的解释力是个人因素的两倍以上，而多数预算投在个人侧。个体杠杆只有进入组织的上下文、工作流与质量标准，才会变成企业能力。- 天命 · AI 原生产品实验室作为 AI 原生实验室项目继续验证多模块编排与隐私治理的设计。
- 蓝血菁英 · 人才与任务生态平台作为增长生态的人才引擎持续运营，正在把真实任务一批批放进来。
「智能体不会取代组织，它会重写组织。」
分工、节奏与边界都会被重新写一遍。我们在真实企业里观察这场重写，并把它做成可以运行的系统。
OUTCOMES·OPEN CAIO DRIVES EVOLUTION·ONTOLOGY DEFINES REALITY·DATAOS CONNECTS INTELLIGENCE·AGENTOS ORCHESTRATES ACTION·AGENT WORKFORCE DELIVERS OUTCOMES·
TOOLS
工具会换，能力留在团队里
AI 的差距不在采购清单上，在有多少人真的把它用进日常工作。这几本手册，是这条路的起点。
- 01 · ANTHROPIC · TERMINALClaude Code把项目规矩带在身上的终端搭档适合谁每天在终端里改代码的人学习起点在自己机器上把 Claude Code 装好、登录成功，跑通第一个真实任务，并能说清它每一步动了哪个文件。入门上手3–4 小时独立交付6–8 小时精通治理8–10 小时打开手册
- 02 · OPENAI · RUSTCodex CLI先立围栏再放手的终端 Agent适合谁想把长任务整段交出去的人学习起点装好 Codex CLI、完成登录、在默认沙箱下跑通第一个任务，并能用自己的话说清 sandbox_mode 与 approval_policy 各自管什么。入门上手3–4 小时独立交付6–8 小时精通治理8–10 小时打开手册
- 03 · OPEN SOURCE · GATEWAYOpenClaw住在聊天窗口里的自托管助手适合谁想把助手交到非技术同事手上的人学习起点在自己的机器上装好 OpenClaw，跑起 Gateway，接通一个真实聊天渠道，并从手机上收到助手的第一条回复。入门上手3–4 小时独立交付6–8 小时精通治理10–14 小时打开手册
- 04 · AGENT · TWO VOLUMESHermes会自己长出技能的终端 Agent适合谁想系统学一遍 Agent 全流程的人学习起点装好 Hermes，配好第一个模型供应商，在终端里跑通一次会真正调用工具的对话，并看懂它每一步在做什么。入门上手2–3 小时独立交付6–8 小时精通治理12–16 小时打开手册
NEXT STEP
把一个真实问题带到现场
带一个真实的经营问题来，驻场团队和你的人一起把它拆开、跑通、交回去。