明略科技(2718.HK)发布WebRetriever：智能体商业化浪潮下，可靠性成竞争新焦点

AI智能体（AI Agent）领域正迎来一个至关重要的产业转折点。

近期，明略科技自主研发的大规模Web智能体综合评测基准WebRetriever取得重要突破，其相关研究成果被国际计算机视觉顶级会议ECCV 2026正式接收。该评测基准覆盖了800个真实在线网站和1550项复杂任务，专注于评估Web智能体在复杂互联网环境中的任务执行能力，旨在解答一个困扰整个行业的关键问题：当AI从单纯的“聊天助手”转变为“任务执行者”时，我们该如何准确判断其是否真正具备生产力价值。

随着智能体商业化进程的加速，这一问题的重要性愈发凸显。

过去，人工智能能力的评估主要围绕模型本身展开，如知识储备、推理能力和生成质量等。然而，智能体的价值逻辑正在发生深刻变化。它不再仅仅满足于输出信息，而是需要深入理解任务目标、精心规划执行路径、灵活调用各种工具，并在真实环境中高效完成任务。对于企业而言，未来决定AI应用价值的，将不仅仅是模型的聪明程度，更重要的是智能体能否稳定、可靠地完成业务流程。

以一个帮助用户完成线上采购的智能体为例，其真正的价值并非仅仅提供几个商品链接，而是能否准确理解用户需求、智能筛选符合条件的商品、熟练处理网页交互，并最终顺利完成购买。这表明，智能体时代需要一套全新的评价体系，衡量标准不再是“答对多少问题”，而是“完成多少真实、复杂的任务”。

正是在这样的背景下，WebRetriever应运而生。

智能体从演示迈向应用，行业亟需新的评价标准

近年来，全球科技巨头纷纷探索让AI具备计算机操作能力的新路径。OpenAI推出的Operator、ServiceNow AI Research推动的BrowserGym，以及WebArena、WebVoyager等研究项目，都致力于推动AI从文本交互向网页浏览、软件操作和任务执行阶段迈进。

然而，随着技术的不断进步，行业逐渐意识到，智能体距离大规模商业应用仍存在一道难以逾越的鸿沟：展示能力与生产能力之间存在显著差距。

在实验环境中，智能体或许能够完成一些简单任务，但真实互联网环境却复杂多变。网页结构可能随时变化，操作路径并不固定，业务流程往往涉及多个步骤，同时还存在权限、规则和异常情况等限制。许多智能体虽然能够完成信息检索，但却难以真正完成端到端的复杂任务。

这也是当前智能体商业化过程中面临的最关键问题之一：如何准确评估智能体的真实交付能力。

WebRetriever正是针对这一环节而设计的。与传统测试体系主要关注模型单点能力不同，该评测基准将智能体置于更加接近真实互联网的环境中，通过大规模任务测试，全面观察其在网页理解、路径规划、交互执行以及最终任务完成等方面的综合表现。

WebRetriever从数据集规模和多样性、自动化评估的可靠性以及面向部署的评估协议三个方面，解决了先前工作的关键局限性。从产业角度来看，这类评测体系的意义不仅在于为智能体“打分”，更重要的是帮助行业找到技术优化的方向，让企业能够清晰判断不同智能体产品距离实际应用还有多远。

评测基准正成为AI产业竞争的新基石

回顾人工智能的发展历程，我们可以发现，评价标准往往不仅是技术测试的工具，更会深刻影响产业的发展方向。

在计算机视觉时代，ImageNet推动了深度学习模型的飞速发展；在自然语言处理时代，GLUE等评测基准成为衡量语言模型能力的重要参考。对于智能体而言，类似的评价体系同样至关重要。因为企业需要的不仅仅是一个展示效果良好的AI助手，更是一个可以被验证、被管理、被持续优化的数字员工。

随着智能体逐渐渗透到企业场景中，市场对于评价体系的需求将越来越迫切。企业需要了解一个智能体能够承担哪些工作、任务完成率如何、在哪些环节仍需要人工介入，以及不同产品之间的能力差距在哪里。

因此，未来智能体的竞争维度可能不仅局限于模型能力，还包括围绕智能体形成的数据、工具、评测体系和开发生态等多个方面。

谁能够建立更有效的评价标准，谁就可能在一定程度上引领行业对于智能体能力的判断方式。

明略科技布局智能体评测，从应用向基础设施拓展

从产业布局的角度来看，明略科技此次推出WebRetriever，并非仅仅参与一次学术研究，而是深入切入智能体生态中的一个关键环节：能力评价。

目前，全球AI产业正形成不同方向的竞争路径。基础模型企业希望通过不断提升模型能力来增强智能体的表现；企业软件公司则希望结合业务流程打造垂直领域的智能体；而包括明略科技在内的一些企业，则开始探索如何建立连接技术能力和商业应用的基础设施。

这一方向的价值在于，智能体商业化真正面临的问题并非“有无能力”，而是“能力是否足够可靠”。

尤其是在金融、消费、企业管理等复杂业务场景中，智能体面对的不再是简单问答，而是长流程、高要求、高容错成本的任务环境。如何构建贴近真实业务的测试体系，成为决定智能体能否从实验室走向生产环境的关键因素。

长期积累的行业场景经验，为构建这类评测体系提供了坚实的基础。因为只有深入理解真实业务流程，才能设计出更接近企业需求的任务和评价方式。

与此同时，评测基准本身也能够形成技术优化的闭环：通过测试发现智能体的能力短板，进而推动模型、工具调用和任务规划能力的提升。这使得评测体系不仅是衡量工具，更可能成为智能体持续进化的重要基础设施。

AI下一阶段竞争，或将从“创造智能”转向“证明智能”

随着AI智能体逐渐进入商业化阶段，行业竞争正在发生深刻变化。

过去，企业关注的是谁拥有更强的大模型、更大的参数规模；未来，市场可能更加关注谁能够让AI真正融入工作流程，并证明这种智能能够稳定、持续地创造价值。

从这个角度来看，WebRetriever的意义不仅在于一次论文成果的发表，更在于回应了智能体产业发展的一个核心需求：当AI开始承担越来越多工作时，人类需要一套新的标准来判断它是否真正完成了任务。

对于明略科技而言，这意味着其探索方向正在从AI应用建设进一步延伸到智能体生态基础设施建设。在未来智能体商业化竞争中，真正重要的不仅仅是让AI变得更聪明，更重要的是让这种智能能够被验证、被复制，并最终转化为企业可持续使用的生产力。