2026年2月，阿联酋迪拜。透过会议室的窗户，远处高耸入云的哈利法塔清晰可见，直线距离只有不到2 公里。就在这间会议室，一家中国内地控股的香港人工智能公司与伯克希尔·哈撒韦 HomeServices海湾地产完成了合作框架的签约。
这家公司名为AHS，源自其母公司爱化身科技（北京）有限公司，“爱化身”拼音首字母的缩写。爱化身亦有AI在物理世界的化身的意思，指向公司对企业级AGI的长期判断：
爱化身以世界行为模型为理论底座，面向超大型企业构建企业级AGI能力体系，推动智能体具备业务理解、任务执行与持续进化能力，并深入客户核心场景，打造具备明确职位描述、职责边界和业务指标的千百种数字员工。
换言之，爱化身瞄准的并不是那些仍在AI门外观望的企业，而是已经完成战略判断、正在寻找系统性落地路径的超大型企业。对于后者，真正的问题已经不是“能不能用AI”，而是如何让AI尽快进入业务主流程，承接真实任务，参与决策与执行闭环，并最终成为组织中的新型生产力。
“北大系”打造的一体化三层架构智能体平台
爱化身的解法，是一个采用三层架构的一体化智能体平台AHS Agentrix。
Data OS是它的底座基层，负责让AI理解企业的业务流程和组织机构。在大多数企业的AI实践中，数据与AI之间存在鸿沟。分散在不同系统、不同岗位、不同设备里的企业原始数据——在AI眼里，表现为“格式不统一”、“语义不清晰”、“关系不明确”。
Data OS将这些原始数据抽取、向量化后，重新组织，转化为大模型和智能体能够理解、调用和推理的统一语言。
这是爱化身所说的“超级对齐”：让企业内部的人、货、场、设备、流程和决策逻辑，在同一套智能系统中重新建立对应关系。它像侦探片里总会出现的那面证据墙：照片、资料卡、票据和便签被逐一钉上墙面，一条条红线把孤立的人物、事件和地点连接起来，原本散落的信息开始显现关系。
企业内部数以千计的变量在“超级对齐”后进入同一张智能关系网络，它们之间的关联与因果关系也清晰浮现。
Agentrix的中层Agent OS和顶层Agent Workforce，分别为企业打造“中枢决策大脑”和进入业务一线的数字员工。
Agent OS负责调度数百乃至上万个智能体，让它们在同一套组织逻辑下协同工作。基于对数字世界和物理世界事件的充分感知，智能体可以完成一套业务闭环：发现问题→分析问题→决策建议→人确认→执行执行→监督→结果反馈。
Agent Workforce让AI从“工具”升级为岗位清晰、受权限与规则约束的数字员工。它们可以是智能体电话营销专员、智能体财务对账专员，也可以是智能体区域调货专员、智能体异常监测专员，成为企业中持续在线、可被调度的数字劳动力。
支撑Agentrix系统架构搭建的，是爱化身背后一支带有北大基因的技术团队。资料显示，爱化身80%以上的研发人员来自北京大学。
爱化身核心技术负责人、CTO郭林曾任北大软微学院硕士生导师，他长期深耕计算机图形学、计算机视觉、高性能计算、AI数据治理等方向，是爱化身公司世界行为模型与系统工程架构落地的关键操盘者。郭林此前连续创业12年，多次从零到1搭建技术平台，服务过微软、西门子等大型企业客户。
郭林也是爱化身FDE（前线部署工程师）+FSE（前线解决方案工程师）前线部署作战小队的重要推动者。
在爱化身的技术体系里，工程师不是单纯的研发岗位，而是一种被部署到复杂系统中的行动单元。他们在客户需求、技术约束和业务目标之间折返，担当客户业务现场与智能体平台之间的“模型化”接口的角色，把混乱的数据、流程和决策链条重新编排成可执行的软件系统。
AHS Agentrix 深入金融、医疗、服务等场景
从产品图谱和面向客户来看，爱化身在美国市场有一个值得对照的参照系：Palantir。
2025年，这家长期服务政府与大型机构的数据软件公司，在成立二十余年后突然站上AI时代的聚光灯：Palantir市值一度逼近5000亿美元。它提供了一个稀缺样本，随着企业级AI落地需求升温，AI不再只是研发投入和估值叙事，表现为商业客户扩张和收入规模递增。
Palantir的产品体系本质上也是三层闭环：数据与语义底座（Foundry / Ontology）、AI Agent与业务应用层（AIP）、部署、运维与持续交付层（Apollo）。
不过，相似不等于成立。中国市场并不缺少讲Palantir故事的公司。真正难的是，谁能把这个故事从架构图里拖出来，放进客户现场。
国内需求缺口，率先在央国企和超大型企业群体中被打开。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，首次为AI应用普及设定明确时间表：到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超过70%；到2030年，这一比例进一步提升至90%以上。政策信号由此从“发展AI能力”，转向“推动AI进入真实场景”。
能源、制造、通信、交通这些行业恰恰拥有最复杂的组织结构、最庞大的数据资产，也承担着最刚性的效率、安全和治理任务。
中国首家上市城市服务企业侨银股份，联合爱化身以合资公司的模式，接入“空、天、地、水、生活、生产”全域数据,整合侨银的城市服务实践经验与爱化身的智能体三层架构，双方构建形成“平台+场景+服务”协同生态，侨银的城市服务由此实现全链路数智化重构。AI基础设施与城市治理纵深融合，标志着传统的城乡环境服务、环卫工程、市政管养向智能化、精细化跨越式发展。
地产物业行业，上市公司综合开发运营服务商招商蛇口与爱化身围绕智慧物业与空间运营场景展开合作，将智能体嵌入物业管家与客户服务全触点，打通报事报修、访客通行、咨询响应、缴费提醒、社区通知与智能家居控制等高频链路，提升服务响应效率与交互准确性，推动物业服务从被动受理向主动感知、智能协同升级。
金融数字科技企业东岸科技,基于爱化身Agentrix智能体架构，构建其金融信贷场景中不良资产的全自动化管理。而在医疗、政务和服务业场景，Agentrix还被用于儿童医院的智能语音诊间听译，政府热线中心的服务智能体，海外导游公司的跨语种导览等。
“中国版Palantir”的一次本土化、超越式演进
“Agentrix更适合数字化底座成熟度处于60分至70分区间的超大型企业。”郭林说。
在他看来，这类企业通常已经完成基础系统建设和关键数据沉淀，具备接入AI的前置条件。但在业务协同、流程自动化、智能决策和岗位执行上，仍有大量可被智能体重构和释放价值的空间。
这也是爱化身选择合作企业的边界。数字化底座成熟度低于60分的企业，往往尚未完成数据采集、系统打通和流程线上化，AI很难嵌入业务流。而数字化底座成熟度高于80分的企业，比如BAT大厂，自身已经具备较强的AI与数据工程能力，外部智能体平台反而可能与其内部能力“互相踩脚”甚至形成竞争。
Agentrix的“通用基座”，是在特定行业中抽象出的可复用专业认知内核，再面向不同客户场景进行适配。一套Agentrix解决方案，约为“80%行业通用认知内核 + 20%客户场景适配参数”。
这背后是一套从通用知识、行业知识到场景智能的迁移机制。“行业通用知识被抽象、建模并转化为高维向量后，就能在更具体的垂直场景中释放价值。”郭林说。
因此，Agentrix的进化是一个自我强化的闭环：行业知识、业务规则和执行反馈被沉淀为结构化资产，再反哺优化“决策大脑”的判断能力和平台的场景复用能力。
从组织形态和技术路径的角度，爱化身也并非是另一个“中国版Palantir”。在智能体成为行业新基础设施的转折点上，它指向的，是中国企业级AGI平台的一次本土化、超越式的演进。
对外输出企业级AGI能力的同时，爱化身也把自己推进了一场AI原生化改造。
郭林表示，经过两年重构，除使命愿景、企业文化，这类仍需由人做载体和传递的“组织共识”，爱化身全部的业务环节，都已接近实现智能化调度与自动化闭环。“内部生产力的提升，反过来也会更高效地支撑为客户企业打造数字生产力。”
