Agent协作新篇章：明略科技(2718.HK)开源Octo，引领AI从个人助手到组织生产力变革

6月29日，港股市场中的AI应用板块整体呈现出强劲的上涨态势。其中，明略科技（2718.HK）的表现尤为引人注目，其股价在低开后迅速走高，盘中涨幅一度逼近8%。截至当天上午交易结束，公司股价报于226港元，较前一交易日上涨约3.6%。值得注意的是，自6月11日以来，明略科技的股价已经累计上涨超过30%，显示出市场对其的高度认可和期待。

就在同一天，明略科技正式宣布开源发布Octo，这一举措被官方定义为“全球首个开源可信的Agent协作网络”，并且基于Apache 2.0协议进行开源。这一发布不仅为AI领域带来了新的技术突破，更引发了业界对于AI未来发展方向的深入思考。

Octo的发布之所以备受瞩目，不仅仅因为它是一款全新的AI工具，更重要的是，它直接回应了当前AI落地过程中面临的一个现实难题：随着企业内部的AI Agent数量从个位数激增至成百上千个，这些Agent之间如何实现有效协作、信息共享，避免陷入新的混乱状态，成为了亟待解决的问题。

AI技术的下一阶段竞争，正逐渐从“打造一个更强大的人工智能大脑”转向“将众多大脑连接成一张协同工作的网络”。而明略科技的Octo选择以开源、中立、私有化的方式切入这一领域，与海外巨头普遍采取的闭源、锁生态路线形成了鲜明的对比。这相当于在“Agent互联网”的底层协议层，为企业提供了一个可以自主掌控的解决方案。

一、成百上千个AI Agent在组织内部如何实现高效协作？

回顾过去两年，AI行业的主线无疑是模型参数的激烈竞争。然而，一个不容忽视的现实问题逐渐浮现：当组织内部涌现出成百上千个AI Agent时，它们各自拥有独立的记忆和执行能力，如何实现它们之间的有效连接和协作，成为了一个亟待解决的挑战。

这一问题并非某一家企业所独有。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，这标志着政策层面已经认识到，AI的下一阶段竞争将聚焦于如何将众多的人工智能大脑连接成一张协同工作的网络。业内人士开始将这张网络形象地称为“Agent之间的互联网”。

二、巨头们虽同向而行，但路线选择大相径庭

观察全球头部AI玩家的近期动态，不难发现它们似乎都在朝着同一个方向迈进——即从个人助手向组织协作转型。然而，在具体的实现路径上，各家的选择却存在着显著的差异。

以Anthropic为例，其Claude Tag入驻Slack，使得Agent能够成为“始终在线的AI队友”，为用户提供实时的协助。这一服务运行在Anthropic的云平台上，与Slack生态紧密绑定，且采取闭源策略。尽管如此，Anthropic开源的MCP（模型上下文协议）仍然成为了业界关注的焦点。截至2026年3月，MCP的SDK月下载量已达到约9700万次，这一数字从发布时的每月约10万次迅速增长而来，被一些观察者视为“AI智能体版的USB-C”。

Salesforce则提出了“数字劳动力”的概念，其CEO马克·贝尼奥夫更是直言不讳地表示“AI就是员工”。根据财报数据，其Agentforce业务的年化经常性收入在2026财年已达到约8亿美元，到2026年5月更是增长至12亿美元，同比增长高达205%。然而，这些AI员工都是Salesforce平台内的封闭成员，其数据和编排权均掌握在Salesforce手中。

微软的Copilot Studio也在向多Agent编排的方向发展，采取的是云端加订阅制的商业模式。字节跳动的Coze则升级为“新一代AI团队”，依托豆包生态进行发展。Google在Cloud Next大会上更是将Vertex AI升级为“Gemini Enterprise Agent Platform”，进一步巩固了其在AI领域的地位。

将这些动作综合起来看，一个清晰的坐标系逐渐浮现：Salesforce将AI视为员工，微软专注于云端编排，Anthropic致力于对话跟踪，字节跳动则打造平台聚合。海外巨头们都在积极探索Agent协作的可能性，但无一例外地选择了闭源、云端、锁自家生态的路线。

然而，一个更为现实的问题是：各家的Agent通信标准各不相同，互不相通。这导致绝大多数企业自行搭建的Agent无法跨越系统边界，难以形成有效的协作网络。

三、Octo的解决方案：开源、中立、私有化

正是在这样的背景下，明略科技给出了另一条截然不同的路径。

Octo的核心设计理念在于连接真人、数字分身Agent以及各类外部工具，推动AI从孤立的个人助手向可协同、可编排的组织级数字劳动力转变。

具体来看，Octo包含了以下几个关键设计元素：

Channel/Thread——通过项目工作群和聚焦子区的设置，实现人和Bot之间的实时意图对齐和任务派发，确保讨论能够自然收敛而不被信息流所冲散。

Matter（事项）——从对话中自然衍生出的工作单元，具备明确的负责人、交付物和验收标准。整个过程从需求提出到验收结论都全程留痕，确保可追溯性。

Bot（数字同事） ——支持OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code等主流Agent的接入，用户可以生成专属的数字分身，这些分身拥有独立的名片和工作记录，权责清晰明确。

此外，Octo还提供了六种协作模式——Solo、Roundtable、Critic、Pipeline、Split、Swarm。这些模式通过精准控制上下文在不同Bot间的可见性来实现编排，使得各有所长的Bot能够分布式协作，共同完成任务。

这些设计元素在明略科技内部已经经过了一段时间的实践验证。公开信息显示，Octo已经在公司内部约1400名员工中得到了部署应用，超过2900个AI Agent在实际工作流中发挥着作用。根据财报数据，2025年明略科技的Agentic Services业务首年收入就超过了1亿元人民币。

与海外巨头的路线相比，Octo的差异化主要体现在以下三个层面：

第一，中立性。 Octo不绑定任何特定的AI厂商，Bot可以运行Claude、GPT等闭源模型，也可以运行开源模型。这是字节跳动、微信、Google等入口型巨头所无法做到的，因为它们必然会倾向于将调用导向自家产品。

第二，数据主权加私有化。 Octo采用Apache 2.0开源协议，并支持私有部署。这意味着对话、知识、偏好等敏感信息全部存储在企业自己的服务器上，确保了数据的安全性和可控性。对于金融、政务、医疗等对数据安全性要求极高的行业来说，这不仅仅是加分项，更是进入市场的准入门槛。

第三，“我品故我在”。当海外巨头普遍宣扬“AI替代人”的理念时，明略科技却给出了另一种分工模式：让Agent去执行具体任务，让人类回归判断与品鉴的角色。Context是AI理解任务的土壤，它包含了团队的历史讨论、项目背景、决策记录等信息；而Taste则是持续校准方向的罗盘，它体现了人类每一次验收打回、批注、风格选择等主观判断。前者让AI知道“我们在做什么”，后者让AI知道“什么算做得好”。这两样东西沉淀下来，就构成了组织独有的护城河——不是模型参数的数量，而是组织的上下文与偏好。

四、商业逻辑：模型价格将趋于平民化，但协作网络的价值将持续攀升

将视角拉回到资本市场，当天市场给出的涨幅信号背后，可能隐藏着一条更为深刻的逻辑。

随着技术的不断进步和市场竞争的加剧，模型的价格将逐渐趋于平民化。然而，协作网络的价值却不会因此降低，反而会持续攀升。因为协作网络中蕴含着企业自己的上下文、偏好和做事方法，这些东西是无法被轻易复制或搬走的。明略科技选择开源Octo，实际上是将开源作为获客手段，将私有化部署作为付费场景，将沉淀下来的组织资产作为续费理由。这对应的是一个具有网络效应的ToB基础设施业务，而非一次性卖模型的简单商业模式。

Octo的开源发布，是明略科技在私有化AI与可信AI方向上的一次重要落地实践。它保障了用户对数据、上下文、判断信号、部署方式等方面的控制权，使得组织智慧不会因人员流转而流失，业务风格也不会因大模型底座的更迭而改变。这无疑为AI技术的未来发展提供了新的思路和方向。