6月29日，之织生港股AI应用板块迎来强势反弹。间的技明略科技（2718.HK）走出低开高走行情，互联盘中涨幅一度逼近8%。网明截至上午收盘，略科股价报226港元，从个成组产力涨幅约3.6%。人助自6月11日以来，手变该公司股价累计涨幅已突破30%，之织生市场关注度显著提升。间的技

同日，互联明略科技正式开源发布Octo。网明官方将其定义为“全球首个基于Apache 2.0协议的略科可信Agent协作网络”。

这一发布的从个成组产力战略意义远超单一AI工具层面，直击当前企业AI落地的人助核心痛点：当内部AI Agent数量从个位数激增至成百上千时，各自为政、信息孤岛导致的组织混乱已成为新瓶颈。AI的竞争范式正从“打造单一超级大脑”转向“构建大脑互联网络”。明略科技通过Octo以开源、中立、私有化的路径切入，与海外巨头闭源、锁生态的策略形成鲜明对比，为“Agent互联网”底层协议提供了企业自主可控的新选项。

一、规模化困境：成百上千个AI Agent如何协同？

过去两年，AI行业的焦点集中在模型参数的军备竞赛。然而，随着企业级应用深入，一个严峻现实浮出水面：当组织内部部署数百甚至数千个AI Agent时，它们拥有独立的记忆和工作流，彼此间缺乏连接与协作机制，导致效率反而下降。

这并非个别企业的难题。工信部在2026年6月发布的《“人工智能+信息通信”创新发展实施意见》中，首次将“智能体”纳入国家级产业路线图，标志着政策层面已确认AI下一阶段的核心在于“连接”而非单纯“算力”。业界将此趋势形象地称为构建“Agent之间的互联网”。

二、巨头博弈：殊途同归的协作路线

全球头部AI玩家近期动作均指向“从个人助手向组织协作”转型，但具体路径差异显著：

• Anthropic：Claude Tag入驻Slack，打造“始终在线的AI队友”。其运行于Anthropic云端，深度绑定Slack生态，且为闭源模式。其开源的MCP（模型上下文协议）成为重要参照，截至2026年3月，MCP SDK月下载量飙升至约9700万次，被业界誉为“AI智能体版的USB-C”。
• Salesforce：提出“数字劳动力”概念，CEO马克·贝尼奥夫直言“AI即员工”。其Agentforce业务在2026财年年化经常性收入达8亿美元，至2026年5月财报显示该数字增至12亿美元，同比增长205%。然而，其Agent作为封闭系统内的员工，数据与编排权完全由Salesforce掌控。
• 微软：Copilot Studio聚焦多Agent编排，采用云端加订阅制模式。
• 字节跳动：Coze升级为“新一代AI团队”，依托豆包生态构建平台聚合能力。
• Google：在Cloud Next大会上将Vertex AI升级为“Gemini Enterprise Agent Platform”。

纵观上述布局，海外巨头虽均涉足Agent协作，但普遍遵循闭源、云端、锁定自家生态的逻辑。更致命的痛点在于，各家通信标准互不兼容，导致绝大多数企业自建的Agent无法跨系统连接，难以形成真正的协作网络。

三、Octo方案：开源、中立与私有化的破局之道

针对上述市场缺口，明略科技推出了Octo，旨在连接真人、数字分身Agent及外部工具，推动AI从孤立助手向可协同、可编排的组织级数字劳动力演进。

核心功能架构

1. Channel/Thread（频道/线程）：模拟项目工作群与聚焦子区，实现人与Bot的实时意图对齐与任务派发，确保讨论自然收敛，避免信息流干扰。
2. Matter（事项）：从对话中自然衍生的工作单元，具备明确的负责人、交付物及验收标准，实现从需求到验收的全流程留痕。
3. Bot（数字同事）：兼容OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code等主流Agent，生成具备专属名片与工作记录的数字分身，权责清晰。
4. 六种协作模式：支持Solo、Roundtable、Critic、Pipeline、Split、Swarm。通过精准控制上下文在不同Bot间的可见性，实现分布式协作。

落地验证与商业表现

Octo已在明略科技内部完成验证：覆盖约1400名员工，实际工作流中运行超过2900个AI Agent。财报数据显示，2025年明略科技Agentic Services业务首年收入突破1亿元。

差异化优势

相较于海外巨头，Octo具备三大核心差异化：

1. 中立性：不绑定任何特定AI厂商，Bot可灵活调用Claude、GPT或开源模型。这打破了字节、微信、Google等入口型巨头必然导向自家模型的结构性限制。
2. 数据主权与私有化：基于Apache 2.0协议开源，支持私有化部署。对话、知识、偏好数据均存储于企业自有服务器，满足金融、政务、医疗等对数据合规性要求极高的行业准入门槛。
3. “我品故我在”的组织护城河：
4. Context（上下文）：AI理解任务的土壤，包括团队历史讨论、项目背景及决策记录，解决“我们在做什么”的问题。
5. Taste（品味/偏好）：校准方向的罗盘，源于人类每一次验收、批注及风格选择，解决“什么算做得好”的问题。
6. 这两者的沉淀构成了组织独有的护城河——非模型参数，而是组织的上下文与偏好资产。

四、商业逻辑：模型贬值，协作网络增值

资本市场的积极反应背后，隐藏着更深层的商业逻辑：模型终将 commoditize（商品化/白菜价），但协作网络具有不可替代性。

因为协作网络中生长着企业独有的上下文、偏好及工作流，这些资产无法被轻易复制。明略科技的开源策略旨在通过开源获取客户，通过私有化部署实现付费，通过沉淀的组织资产实现持续续费。这标志着其业务本质是一个具有网络效应的ToB基础设施，而非一次性模型销售。

Octo的开源发布，是明略科技在私有化AI与可信AI领域的重要落地，旨在保障用户对数据、上下文、判断信号及部署方式的完全控制权，确保组织智慧不因人员流动而流失，业务风格不因大模型底座更迭而改变。