近日，国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，《意见》提出要积极稳妥推动智能体典型场景应用，牵引技术产品优化提升，探索形成可复制、可推广的智能体落地应用模式。并明确在工业、消费等多领域开展试点示范，这代表着智能体技术正成为推动数字经济与实体经济深度融合的关键力量。
在此背景下，2026年的企业AI产业也感知到了政策导向与市场需求的双重转向，正在从模型竞赛转向落地竞赛。
过去三年，大模型行业的主要叙事几乎都围绕参数规模、推理能力、上下文长度展开。但当AI真正进入企业生产系统，尤其是制造业、大型品牌零售业、医疗、交通、金融等复杂场景后，一个越来越现实的问题开始浮现：为什么很多模型看起来很强，却迟迟无法真正成为企业里的AI员工？
滴普科技创始人、执行董事、董事会主席兼CEO赵杰辉将问题指向了一个长期被行业低估的变量：记忆机制。
在他看来，大模型本质上是无状态的，企业AI真正进入深水区后，比拼的不再只是模型生成能力，而是谁能让智能体真正记住一家企业，按照企业的自有逻辑进入经营环节。从会话级记忆、任务级记忆，到持久化记忆，再到滴普提出的本体范式记忆，智能体行业正在经历一次底层架构迁移。而下一代企业智能体平台的竞争，可能将从模型能力竞争转向记忆机制竞争。
赵杰辉认为，企业AI产业化，本质上是一道经济学题。每一个token创造的生产力价值，能不能大于它消耗的算力成本。
在他看来，过去行业普遍低估了一个变量——记忆机制，“大模型本质上是无状态的。每一次API调用都是独立的——它不记得上一次的对话，不记得用户是谁，不记得这家公司的业务，不记得你昨天告诉它的那条业务规则。”赵杰辉认为，一个无状态的系统，要想成为企业里的“员工”，就必须有记忆。
这也构成了滴普科技近几年技术路线演化的核心逻辑。
从最早的数据治理，到企业本体建模，再到企业大模型和企业智能体平台，滴普科技并没有沿着通用模型公司的路径前进，而是逐渐形成了一条更偏企业操作系统的路线。
目前，滴普科技构建的DeepexiOS--AI级企业操作系统，已经形成两大核心组件：Deepexi企业大模型与FastAGI企业智能体平台。其中，FastAGI又进一步衍生出多个面向不同场景的智能体体系，包括面向工业场景的DeepSense工业智能体、面向运营场景的DataSense运营智能体、面向企业基础能力的DeepClaw企业基础智能体、桌面智能体DeepNova，以及具身智能方向的Deepπ。
这些隐含着滴普科技对于企业AI竞争格局的判断：未来企业AI竞争，不只是模型能力竞争，而是谁能真正构建企业级长期记忆，让AI按照企业的逻辑完成工作。
赵杰辉认为，企业真正需要的，不是一个会聊天的AI，而是一个知道自己在公司里扮演什么角色的AI员工。在这一过程中，智能体开始逐渐从单点工具演化为企业级协作系统，滴普科技则试图进一步往前推进一步：不是让Agent只完成一次任务，而是让它长期沉淀企业知识、持续积累经验，并在业务运行中不断演进。
而要具备这种能力，则来自对记忆机制的重新定义。
在赵杰辉看来，智能体行业已经经历了三代记忆机制演进。
第一代是以LangChain、早期Dify为代表的会话级记忆，解决的是对话连续性；第二代是Manus、DeepResearch式的任务级记忆，解决任务的连续性问题；第三代则是OpenClaw、Hermes Agent等带来的持久化记忆，开始让智能体跨任务长期保存知识。
但滴普科技认为，前三代方案仍有共同局限：它们本质上都还停留在文档/向量/日志的通用记忆范式中。
而企业知识本身并不是天然以文档形式存在，企业真实运行依赖的是实体、关系、规则与因果链条：产品有SKU层级、工艺有流程约束、设备有故障逻辑、组织有权限结构。换句话说，企业知识天然具有本体结构。
“让记忆载体本身就是‘企业知识的真实形态’”，是赵杰辉对本体范式记忆的定义，也是FastAGI最核心的差异化。
滴普科技提出的本体范式记忆（Ontology-Paradigm Memory），并不是简单增加知识库，而是尝试让企业知识本身成为AI系统里的可推理结构，其核心机制是Deepexi企业大模型负责承载静态本体记忆，FastAGI智能体工程负责承载动态演进记忆。
前者解决的是企业稳定知识，包括行业本体、业务规则、产品结构、规程框架；后者则负责实时业务变化，包括工单、故障、客户、运营事件等动态信息，并通过本体一致性校验、知识图谱写回、权限审计等方式持续演进。这意味着，FastAGI并不是简单读取知识，而是试图建立一种记忆与认知协同的机制。
赵杰辉认为，这种变化会直接影响企业AI落地的经济模型。“过去三年大多数企业关于深度的专业岗位AI落地挑战，根本原因不是模型不够强，而是Token创造的价值依然不够。”本体范式记忆，恰恰是在提高Token价值密度。
在制造业场景中，这种能力尤其重要。例如工业故障诊断，并不只是识别发生了什么，而是需要进一步回答：为什么发生、和哪些历史故障相关、未来可能引发什么问题。这类知识密集型场景，要求AI具备因果推理与结构化理解能力。
传统文档式记忆，很难高效完成这一任务，滴普科技认为，本体范式天然适合复杂企业知识结构。这也让FastAGI开始具备一些传统Agent平台较难实现的能力，包括可治理、可审计、可解释，以及更低的token消耗。
未来智能体平台的竞争，本质上将是记忆机制的竞争。赵杰辉表示，企业AI真正进入深水区后，比拼的不再只是模型生成能力，而是企业知识沉淀能力，尤其是在强合规行业，这一点会更加明显。就像制造、医疗、政务、金融等行业，对知识治理、审计与可解释性有天然要求。很多复杂业务场景过去难以真正AI化，一个重要原因就在于知识无法结构化沉淀。
相比大量AI创业公司仍在寻找商业化路径，滴普科技正在形成一种更偏产业基础设施的定位。
而其特殊之处，恰恰在于制造业，2025年上半年，滴普科技制造业收入占比已经超过一半。这意味着，其大量AI能力并非停留在通用办公或互联网营销，而是深入工业生产体系。
这种客户群结构，在当前AI公司中并不常见。制造业的复杂性决定了，企业AI并不只是调用一个大模型接口，而是需要深入理解设备、工艺、供应链、质量体系与工业知识。也因此，制造业AI最大的壁垒，往往不是模型本身，而是长期积累的行业本体。
滴普科技将这种积累称为Deepology高质量数据集。目前，其已经沉淀108个业务本体，覆盖五大行业语义数据集。这些本体并非公开互联网知识，而是来自现场工程师Know-how与多年客户场景沉淀；与此同时，FastAGI平台还沉淀了280多个Skills。
在滴普科技的体系里，Deepology负责“懂业务”，Skills负责“能执行”。本体范式具有天然扩展性，每新增一个客户、每深入一个行业，系统都会进一步沉淀新的本体知识，进而增强下一轮智能体能力。
这也意味着，其商业模式并不只是单次项目交付，而更接近一种持续积累的知识飞轮。
赵杰辉表示，本体资产的积累，本质上是一个时间壁垒，“一个客户场景的本体建模、一类业务规则的精确刻画、一类故障因果的完整沉淀——都不是一个季度能完成的工作，是3至5年的累积。”
这也是滴普科技反复强调先发优势的原因。
从行业视角看，目前全球范围内，能够同时完成“企业大模型+本体范式+智能体平台+Skills沉淀”完整产品化的玩家并不多。而滴普科技希望占据的，正是这一相对稀缺的位置，更重要的是，这种路径与当前企业AI产业演进方向正在形成共振。
从数据治理，到本体建模，再到企业大模型与智能体平台，滴普科技过去几年的技术演进，其实始终围绕同一件事展开：如何让AI真正理解企业。
在赵杰辉看来，未来企业AI产业最终能否形成稳定商业模式，关键不只是模型能力，而是Token是否真正懂业务。“再过一段时间回头看，2026年这个时间点上，决定Token是否经济的，也许不仅是模型——还有记忆，智能体的‘灵魂’。”
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