终于有Agent，把刀捅到了老板真正痛的地方。

推荐语

Zleap-D1 Agent一体机专为管理层打造，直击企业信息碎片化痛点，让老板掌握真实的一线动态。

核心内容：
1. 企业管理层面临的信息失真与滞后问题
2. Zleap-D1 Agent一体机如何聚合清洗碎片化信息
3. 开箱即用的Agent系统与传统AI设备的本质差异

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

做过管理的人都知道，当公司还只有十几个人时，所有的信息几乎是透明的，大家都知道彼此在干什么。

可一旦过了五十人，信息就会开始碎掉，像玻璃渣一样散落在各个系统、各个群、各个人的脑子里……

等它们终于穿过层层筛选送到老板面前，往往已经被稀释、被包装、甚至被误读了。很多公司出问题，不是没人干活，而是管理层根本没掌握一手的信息。

过去两年，AI 工具铺天盖地，从写代码、做设计到写 PPT、改文案，几乎每一个岗位都在被提效。但说实话，这些改变只是让齿轮转得更快一点，而不是决定齿轮往哪转。

真正决定一家公司走向的，从来不是执行层的效率，而是管理层的判断力。而判断力这件事，有一个巨大的前提：你必须先拥有真实的信息。可这恰恰是当下所有企业管理者最缺的东西。

体验地址：

https://app.zleap.com.cn/

简单说，它不是给员工提效的工具，而是专为 CEO、创始人、管理层打造的信息中枢。

每天企业里成千上万条客服对话、销售反馈、研发进度、群聊记录，过去只能靠中层层层筛选、再打包成摘要的摘要送上来。

而 Zleap 直接把这些一线信息全都接进来，自己做清洗、提取、聚合，然后每天自动生成一份只给老板看的真相报告。

老板不用再去追着问进度，也不用担心被美颜后的数据误导。

Zleap Agent 一体机内置的 App，会把企业里分散的重要信息提炼出来，整理成信息流，像刷小红书或今日头条那样。

管理者每天翻一翻，就能大致掌握一线的动向，不至于完全被动地等汇报。

而这，也是第一次让我意识到：Agent 一体机，可能会成为企业未来的标配。

Agent 一体机，其实是 Zleap 首次提出的全新概念。可能有人会把它和「AI 一体机」混为一谈，但两者压根不是一类东西。

AI 一体机更多交付的是算力和运行环境，企业买回去，要自己去搭环境、接模型、做应用，它更像是一台跑模型的设备，提供的是资源。

而 Zleap 提出的「Agent 一体机」，走的是完全不同的路。它把硬件、算力、系统深度耦合，打包到一台机器里，重点不是提供资源，而是直接交付一个开箱即用的 Agent 系统。

无论是古代的皇帝，还是今天的企业老板，几千年来大家都在为同一个难题头疼：怎么高效地消化、处理团队里的各种信息，又怎么避免这些信息在一层层传递中被添油加醋、断章取义，等送到自己面前时已经面目全非。

我也一直挺纳闷的。按理说，AI 最大的优势就是能把复杂的信息理清楚。而 Transformer 之所以能引发这轮浪潮，本质上就是在信息处理方式上的一次革命。

所以，第一次看到 Zleap Agent 一体机时，我就非常兴奋。我觉得它是在为企业创造一种全新的信息基础设施。

它的意义，不在于替管理者做决策，而在于让决策第一次建立在完整、真实的上下文之上。那些本该传到管理者桌前却总是半路蒸发的信息，现在都能被系统性地收集、清洗、提炼，然后原封不动送到面前。

这意味着，管理层第一次拥有了一套真正属于自己的智能系统。

过去的管理，靠的是人际传递和经验判断，叙事占上风，事实常常姗姗来迟。而 Agent 一体机把组织的默认叙事拉回到可核查的事实层面，让管理从经验主导转向证据主导，从事后解释转向事前预警。

对管理层来说，这不是多了一套工具，而是多了一种看待公司的方式，一条独立于层级的观察路径。它不是来参与争论的，而是来提供一份不带情绪的底稿。

企业将第一次把一个非人的、持续在场的智能角色纳入治理体系，把它当作长期基础设施来运营。

谁先建立这种认知，谁就能率先把管理从主观叙事中抽离出来，回到可度量、可追踪、可迭代的轨道上。否则，就只能继续在二手信息里做一手决策。

之所以没有走常见的云端模式，而是选择做成一体机，是因为它要做的事太特殊了。

它要做的不是某个单点功能，而是把企业里所有的信息源，诸如IM 对话、项目进度、OA 流程、CRM 客户记录、技术文档、代码库提交……统统接进来，用连接器打通，再交给内置的小模型做深度分析。

如果是云端产品，一旦数据外泄就是灾难。

而一体机部署在企业内部，所有数据都留在公司本地，不上传、不出网，也不会被外部模型训练。对管理层来说，这不仅安全，而且是一次性支出，没有后续的算力成本侵蚀。

但要做到这件事，难度远超想象。

信息从来不是现成的答案，而是埋在成千上万条对话、文档、代码、工单里的碎片。要把这些碎片捞出来、拼起来，再提炼成能支撑判断的证据，本质上是一场复杂的上下文工程。

Zleap 选择了一条很不一样的路：不是把一切一股脑丢进大模型里让它自己总结，而是用小模型配合上下文工程，把复杂的信息处理拆成一连串清晰的步骤。

一台 Zleap Agent 一体机，会先通过内置的连接器，把企业里散落在各个系统里的信息都接进来，包括聊天记录、流程节点、客户数据、研发进度、代码提交等。

这些分散的数据会先被清洗、结构化，再喂进它自研的记忆系统……

这些被汇总进来的原始信息，会先被切分成一个个清晰的“人”“事”“物”等要素，再被打上语义标签，记录它们之间的因果、时间、上下文关系。

等需要生成报告时，系统就能像拼图一样，把相关的信息块动态地拼接起来，还原事情的全貌。