随着人工智能从"模型竞赛"进入"应用落地"的新阶段，AI Agent正成为2026年资本市场最热门的叙事之一。在此之前，我们看过定位基础大模型的智谱、MiniMax，也关注过AI制药的晶泰控股和英矽智能。今天，让我们把目光投向另一家港股上市的科技公司——明略科技（02718.HK），一家正在从传统数据智能向Agentic Service转型的"AI原生"企业。
Agentic Service：不卖软件，卖"数字劳动力"
明略科技最核心的战略转向，是从传统SaaS软件提供商转型为Agentic Service公司。
什么是Agentic Service？按照吴明辉的表述，未来不再按人月、人天收费，而是按"token成本加管理费"计价。企业无需购买一套软件，而是直接订阅某种数字劳动力服务——无论是生成广告素材、做数据分析，还是内容生产，都由AI Agent完成。
这一模式的价值在于，明略不再只是工具提供者，而是直接参与客户业务结果。吴明辉举了一个例子：传统广告公司帮客户花一亿广告费，收5%-10%管理费；未来的Agentic Service同样帮客户达成目标，但背后干活的是模型和Agent。当服务效果可量化、可追踪时，客户付费意愿和客户粘性都会显著提升。
更关键的是，明略选择了一条差异化路径——不做通用大模型的Scaling Up，而是做细分场景的Scaling Out。其自研的Mano模型专注于GUI（图形界面操作）任务，在出海电商等具体场景中实现了99.9%的操作准确率，远超通用模型"十次错三次"的水平。这种"小而专"的模型策略，让明略在垂直赛道里建立了基础模型公司难以复制的壁垒。
章鱼与龙虾：重新定义组织协作
明略科技最具想象力的产品，是开源Agent协作平台Octo（章鱼）。
这不是一个简单的"AI版飞书"。章鱼的核心创新在于两点：一是多Agent混合架构（MoA），让不同专长的AI Agent（吴明辉称之为"龙虾"）在统一空间中动态协作，形成集体智慧；二是"品鉴信用"机制，用贡献度取代职级权威，让组织决策由透明化的价值数据驱动。
一个不到10人的工程师团队，借助龙虾的开发辅助，在两个多月内生产了近百万行代码——这在传统开发模式下需要上千人投入十年。吴明辉本人更是"重度用户"，他拥有18只各有专长的龙虾，两周内个人token消耗就达1万美元，但创造的价值"怎么着也有十亿"。
章鱼将以完全开源的形式发布。吴明辉的判断很坚决："闭源必死，软件本身的价值已接近于零。"开源越彻底，用的人越多，模型场景数据积累越快，护城河反而越深。这是一种反直觉但符合AI时代逻辑的商业选择——靠模型和数据赚钱，而非靠软件授权。
Octic：从软件到硬件的AI Native延伸
2026年，明略科技进一步将触角延伸至硬件领域，推出首款AI Native录音设备Octic。
这款设备基于明略自研的端侧个性化模型与分层记忆架构，主打"会中知己"概念——不是会后总结，而是在会议进行中实时提供洞察。它具备3种人设（支持者/质疑者/观察者）和7种会中Skill（事实查验、反方质疑、论点强化等），并能与Octo平台深度集成，让会议决策直接流转为可执行任务。
Octic的推出，标志着明略科技正从从软件向硬件延伸。目前该产品已在京东开启预售，这是明略将Agent能力产品化、消费品化的第一次尝试。
"我品故我在"：人的价值与组织的韧性
在众多AI公司鼓吹"替代人类"的声浪中，明略科技反其道而行之——吴明辉明确表示不裁员，要给每个愿意认真干活的人一张"AI时代的船票"。
他的哲学是：AI可以替代"思"（基于确定性前提的推理），但无法替代"品"（基于人生经验的品味与判断）。笛卡尔说"我思故我在"，吴明辉说现在是"我品故我在"。这种对"人"的价值的坚守，不仅是一种人文立场，也是一种商业判断——所有公司都大裁员，谁来消费？需求从哪儿来？
从组织层面看，明略正在用章鱼平台重构内部协作：全员在章鱼上工作，贡献透明可追溯，激励与价值创造直接挂钩。这种人和龙虾的混合网络实验，如果成功，将成为明略区别于其他AI公司的独特组织能力。
写在最后
明略科技的故事，不是一家"AI新贵"的横空出世，而是一家历经20年沉浮、在挫折中完成认知升级的老牌科技公司的二次创业。它有数据积累的底子，有敢开源的魄力，有"不裁员"的定力，也有从软件到硬件、从服务到生态的野心。
当然，Agentic Service的商业模式仍处于早期验证阶段，开源策略能否形成可持续的盈利闭环，Octic硬件能否打开C端市场，都需要时间检验。但正如吴明辉所说："希望本身会产生力量。"当一家公司的创始人能在凌晨两点因为"龙虾干得太快"而兴奋得睡不着觉时，至少说明一件事——他们正站在一个值得押注的方向上。
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