摘要：艾氪智能亮相2026深圳国际通用人工智能大会，从Human API、JovaAI Nomos到产业级Agentic OS，系统阐释智能体如何进入真实产业，并从工具走向组织、制度与跨企业协同网络
图：艾氪智能集团董事长兼CEO段丰元发表主题演讲
1956年，达特茅斯会议为人工智能写下序章。七十年后，人工智能正在走进真实生产系统。8月26日，AGIC 2026深圳国际通用人工智能产业博览会暨GERX全球具身智能机器人产业博览会在深圳国际会展中心（宝安）开幕。大会以“人机协同·无界未来”为主题，8.1万平方米展区汇聚1012家企业、1200余件可订货展品，吸引7000余名海外采购商，同期举办48场产业论坛。
国家广播电视总局原副局长乐玉成，广西壮族自治区党委统战部副部长、自治区工商联党组书记邓国忠等嘉宾在开幕式致辞。作为大会重要专题活动，2026 Token经济发展大会集中讨论芯片、模型、算力调度、Token基础设施、智能体与产业商业模式。
艾氪智能集团董事长兼CEO段丰元发表《从Human API到JovaAI Nomos：集群智慧正在走向分布式AGI》主题演讲，从“到底谁在使用谁”的追问出发，系统阐释Human API、JovaAI Nomos与产业级Agentic OS如何连接成一条通往Agent-Native产业网络的路径；艾氪智能集团CPO贺炎参加“Token经济重塑AI商业模式：基础设施价值与产业商业新范式”圆桌论坛，以研发组织重构与制造业POC说明Token如何进入真实生产系统并交付业务结果。
一、当智能体开始调用人类，谁来为新的生产力建立秩序？
图：艾氪智能集团董事长兼CEO段丰元发表主题演讲
01 谁在使用谁：当人类也成为Human API
在主题演讲中，艾氪智能集团董事长兼CEO段丰元分享了一件艾氪内部的小事。面对CRM中的几万条记录，总裁办主任让JovaAI平台上的企业秘书核查暂停的销售项目。几分钟后，企业秘书与CRM智能体“元元”找出3个项目。此后，总裁办又让企业秘书核查CRM录入，却被销售同事反问：情况早已告诉自己的企业秘书，为什么不让智能体之间直接沟通？
“就是这么一个很小的争论，让我们突然意识到：CRM智能体元元并不再与任何人类进行沟通了。”段丰元说，“如果智能体不再是工具，而是直接交付结果的AI员工，那么智能体就不应该设计成给人类用的，因为同事从进入公司起就不是给其他同事用的。”
在佛山门窗行业，一份报价要结合尺寸、规格、渠道等级、库存、订单、加工工艺和铝材动态价格，覆盖产品、渠道、供应链、仓储、供应商等角色。这里需要一群智能体协同；在付款、商务关系维护、验厂等环节，智能体又会调用人类。
艾氪提出“一切皆为Space”后，团队一度判断JovaAI前端架构需要重写，却在代码中发现，AI在一年前立项时已自主预埋Surface架构。段丰元由此质疑“人类做决策、AI来执行”的传统分工。
“那么讲到这里，到底谁在使用谁呢？”从人类使用软件、使用智能体，到软件退化为CLI和Skill工具、智能体使用软件，再到智能体使用智能体，甚至使用人类。段丰元提出，人类可能逐渐成为智能体可以调用的工具，成为一种Human API。人类通过企业秘书、管家类智能体接触智能体社会；反过来，人类也可能成为智能体社会接触物理世界的传感器。
图：JovaAIOS界面
02 智能体越自主，越需要新的制度
调用主体变化的背后，是生产力主体的变化。段丰元说：“就像工业革命远远不是农业社会加一堆机器，AI革命也不会是传统企业简单的加一群智能体。”每一次技术革命，更重要的是围绕新的生产力主体构建全新的制度和运营体系。
他认为，安全固然重要，但控制不是唯一答案：“砸机器是解决不了问题的，按下暂停键已经阻挡不了由于地缘竞争和生存选择的AI技术的发展。安全固然重要，但与其去想尽办法去控制，不如去研究如何创造一个共生共存的适应性的新制度体系。”
新制度首先要面对权责利对等。智能体被制造、雇佣、训练、授权并设定目标，随后自己找客户、询报价、定折扣、谈商务、下订单。“那么未来是，人类替智能体承担一切责任？还是智能体替人类承担一切责任呢？”在段丰元看来，Agent与人类需要各自承担责任；训练、授权与监督错误，应分别承担相应责任。
汽车社会真正重要的制度创新，不只是刹车，而是道路、红绿灯、驾照、保险和交通规则。基于这一思考，艾氪创建JovaAI Nomos。“我们用三元组织动态域算法构建一个分布式的场，Nomos不替任何智能体去思考，只是让智能体在这个分布式的场内可以按照制度体系自主适应、自主决策、自主执行、自主进化。”
制度起初由人类设定，随后演进到人与智能体共同设定；目前，艾氪也在探索由Nomos自主设定制度的场景。段丰元强调，Nomos构建的不是一个场，而是分布式场的集群，可以从几个智能体的对话延伸到组织、企业乃至跨企业的制度体系。“因为没有任何一家企业只跟自己做生意！”供应商、渠道、客户以及金融、物流、法务、财务、税务等生态伙伴的协作，决定了智能体生产力必然跨越企业边界。
图：艾氪智能集团董事长兼CEO段丰元发表主题演讲
03 不是更多Agent，而是一张产业电网
段丰元说，企业老板真正焦虑的，并不是文档写得多好、会议开得多智能、表格填得多漂亮，而是AI会不会像当年电商冲击线下实体店一样，重构原有资源和生意。
“所以，我们认为，AItoB时代真正缺的，并不是更多的Agent，而是一层新的基础设施层。”在他的比喻中，大模型像发电厂，Agent像电器，真正改变现代社会的是中间的电网，它解决标准、网络和调度三件事。面向产业世界的这张“电网”，就是产业级Agentic OS。
产业基础设施最难的是理解生意。产业交易穿透企业内外部供应链、采购、营销与经营系统，是多层级、多主体、多规则、多权责、多对象、多目标、多标准的动态组合。正如千变万化的化合物可以解构为有限的化学元素，产业交易也需要拆解商品、订单、客户、报价、权限、交易、商业逻辑和规则，再进行重组。
段丰元在演讲中介绍，艾氪用6年时间，与300多个行业的3000多家龙头打磨，通过600亿元真实产业交易，构建出全球第一个可以跨企业实时交易的产业交易算法ICB。“如果说大模型让AI会思考，那么ICB就是让AI会做生意。”
由此形成的JovaAI五层架构包括：承载身份、权限、治理、协同和组织关系的JovaAI OS；让Agent理解真实产业世界的JovaAI ICB；构建产业级智能体和团队的JovaAI Studio；连接企业内协同与跨企业博弈的JovaAI独立站；探索智能体雇佣、交易及生态网络的JovaAI世界树。
现场展示的JovaAI平台，不再只有聊天框，而是由无限画布为底的桌面、人和智能体混合的聊天列表与底部Dock栏构成。企业最终看到的不是抽象的ICB或Nomos，而是能够解决问题、交付结果的专业智能体团队。
图：艾氪智能集团JovaAI专业智能体团队（部分）
04 从效率走向交易，从交易走向网络
“场景是入口，ICB是产业语言，OS是承载底座，产业交易网络才是终局。”在产业中，每一次报价博弈、招标博弈都有真实结果。当智能体跨越企业边界，在交易网络中完成博弈和协同，这些结果就能成为持续反馈的训练场。越早融入网络的企业，有效数据积累越多、规则越成熟，协同能力和竞争优势也可能随之增长。这是一个从企业内走向企业外、从效率走向交易、从交易走向网络的过程。
段丰元在演讲中指出，以淘宝、京东、美团、抖音电商等为代表的B2C消费互联网规模约为51万亿元，而中国产业级交易网络规模超过260万亿元。“如果说互联网是toC的时代，那么AI就是toB的时代。因为AI能够直接给结果，所以AI时代不再是一个流量和注意力的经济，而是一个全新的生产力经济的时代。”
微信连接人与人，淘宝连接B2C交易，艾氪希望通过产业交易连接企业及其上下游资源，形成Agent-Native Business Network。回到“谁在使用谁”，问题进一步变成“谁在制定制度”：从人类制定制度，到人与AI共同制定制度，再到探索AI自主制定制度与自进化型组织。段丰元保留了一个开放问题：“如果未来，人类制定的规则成为了Agent社会最大的生产力瓶颈。那么，我们是否仍然有权要求，一个有多种智慧共同参与的世界，还依然会以人类的规则为中心运转么？”
二、从180名程序员到不足20名：当Token真正进入生产系统
图：艾氪智能集团CPO贺炎在大会圆桌论坛发言
段丰元回答了产业为什么需要新的制度和网络；在随后的圆桌论坛上，贺炎则以艾氪自身的研发变革说明，当Token真正进入生产系统，组织究竟会发生什么变化。
围绕“Token经济重塑AI商业模式”这一主题，贺炎把讨论从Token的调用价格推进到企业生产系统：当代码、流程和行业知识被专业智能体承接，Token不再只是模型侧的计量单位，也开始成为企业配置智能生产力的一项基础资源。衡量这种资源的关键，不是调用次数本身，而是它能否进入研发和产业流程，形成可复用、可调度、可交付的专业能力。
贺炎表示，艾氪成立初期约有180名算法工程师和程序员，截至大会前不足20人。这是研发生产方式的重构：一名程序员可以指导8—10个专业智能体协同开发，程序员一天完成约450次有效代码提交。人的角色由逐行完成编码，进一步转向提出目标、拆解任务、判断架构并验收智能体交付。
Token成为这套生产系统的重要资源。贺炎现场披露，2026年7月25日至8月25日，一名程序员使用约780亿Token。这些数字提出了一个资源配置的问题：复杂推理和架构设计需要能力更强的模型，标准化信息处理适合更具性价比的模型；企业需要根据任务动态识别、路由和分配模型、算力与Token。
图：艾氪智能集团CPO贺炎在大会圆桌论坛发言
贺炎还以两家制造企业的CKD出口关务POC为例：从BOM拆解、物料匹配，到装箱、报关与清关，原本需要多个岗位接力处理。人工通常需要1—2天，智能体可以缩短到10—20分钟。这里的价值不是生成一份看似完整的答案，而是组织跨专业流程并交付可执行结果。
Token经济真正需要度量的，不只是消耗了多少Token，而是这些Token是否进入正确的生产环节、组织起正确的专业能力，并最终交付可以执行的业务结果。
三、人机协同的下一程：从工具革命走向制度与网络重构
图：艾氪智能集团董事长兼CEO段丰元发表主题演讲
人工智能诞生七十周年，产业的关注点正从模型能力走向真实场景和生产力；下一阶段还将比拼智能体如何形成组织、制度与跨企业网络。
艾氪此次讨论的，不只是再增加一个Agent，而是新生产力主体出现后，人和智能体如何重新分工；多个智能体共同工作时，制度和权责如何建立；企业智能体跨越组织边界后，产业网络如何形成。
由此，“人机协同”不再只是人与单个AI的配合，而开始指向由多种智慧共同参与的组织方式与产业秩序。
从一个Agent，到分布式Workspace，到Agentic Organization，再到Agent-Native Business Network，段丰元给出判断：“我们看到，这个世界可能根本就不会是单一AGI，而是正在从集群智慧，可能终将走向分布式AGI。”
艾氪智能希望与更多企业共同探索Agent-Native产业交易网络。
附录
《从Human API到JovaAI Nomos：集群智慧正在走向分布式AGI》
——艾氪智能集团董事长兼CEO段丰元演讲全文
各位嘉宾，大家好，我是艾氪智能的CEO段丰元。今天我先想从艾氪内部发生的一件小事讲起。
前段时间，我们想查一件事：最近有哪些销售项目，是因为产品团队或者研究院来不及支持，导致项目停下来了？但是CRM里有几万条记录，人工一条条翻，太慢。
于是我们的总裁办主任没有自己去查，她让自己在JovaAI平台上的企业秘书帮她处理。几分钟后，企业秘书与CRM智能体元元沟通后直接给出结果：有3个这样的项目发生。
大家第一反应可能是：AI提效了。但真正有意思的事情发生在后面。
因为这个经历，总裁办原本核查CRM录入情况的工作，就直接交给企业秘书去处理了。
结果销售同学不干了：“为什么是你的企业秘书来催我？我每天见了谁、聊了什么客户、有哪些商机、沟通记录、会议纪要、下一步准备怎么推进，我早就全部告诉我的企业秘书了。我让我的企业秘书去跟CRM智能体沟通，你们想了解情况，你的企秘直接去找CRM智能体元元就好啦。如果再聊不明白，你的企秘找我的企秘就好了，我会跟我的企秘沟通。”
就是这么一个很小的争论，让我们突然意识到：CRM智能体元元并不再与任何人类进行沟通了。
于是我们在思考，如果智能体不再是工具，而是直接交付结果的AI员工，那么智能体就不应该设计成给人类用的，因为同事从进入公司起就不是给其他同事用的。
而这个思考让我们看到，人类社会与智能体社会之间开始有了边界，很多智能体只跟智能体沟通，根本不会再接触任何人类。
这样的场景在toC领域不多见，因为toC领域是AI服务于人的，是类似贾维斯的管家模式设计的；但是在真实的toB产业领域，这样的场景反而是主流。
比如，我们在佛山门窗行业调研的过程中发现，他们最痛的场景是询报价。这并不稀奇，因为在真实的产业世界，超过一半的产业交易都是通过询报价驱动的。但这个场景与传统的toC客服有着本质区别。toC客服智能体的核心，是把产品和服务整理成知识库，用大模型驱动智能问答。
佛山的中大型门窗厂都有上百个终端合作门店，会高频地跟总部进行询价，所以总部会有一二十人甚至几十人的团队进行报价。根据客户需求的尺寸、规格计算价格以外，还要看渠道等级、圈层价、库存情况、订单情况，甚至还要考虑弯折工艺、喷涂方式，乃至与铝型材供应商沟通铝的动态价格，进行报价计算。一份报价要覆盖产品、渠道管理、供应链、订单、仓储、供应商等多个环节、多个团队、多个角色，需要的不再是一个智能体，而是一群智能体进行协同和互动。这期间大量的智能体只与智能体进行沟通，只要有人参与的地方，效率就会大幅下降。
而与此同时，我们发现另外一个很有意思的现象，就是在与客户维护商务关系的环节，反而是智能体需要跟人类沟通，由人类去处理。
这样的场景非常多，比如供应链智能体团队协同好发货，给人类发付款指令，由人类来付款；供应商智能体评估好，派人类去验厂。
哪怕是复杂的决策，现在很多时候也是智能体在完成。比如我们前段时间提出“一切皆为Space”的理念，而这可能需要JovaAI平台的前端整体架构重写。结果，在分析代码的时候，我们惊讶地发现，其实在去年JovaAI立项的时候，AI已经帮我们预埋了一个Surface架构，就是我们现在要用的架构，而这个决策过程完全是AI当时做的。
那么，我们不禁想要问：大家一直讲的“人类做决策、AI来执行”，或者说“人类的品味AI学不到”，这些所谓的人类最后的护城河还存在吗？还是已经变成了人类安慰大众情绪的说辞呢？
那么讲到这里，到底谁在使用谁呢？
从最初的人类使用软件，到人类使用智能体；软件退化为CLI、Skill工具，智能体开始使用软件；再到智能体使用智能体，到现在可能是智能体在使用人类？
那可不可以这么理解：人类已经可能逐渐变成智能体可以调用的众多工具中的一种，人类其实也变成一种所谓的Human API了呢？
人类通过企业秘书智能体、管家类智能体接触智能体社会，这些智能体是人类社会与AI社会的接触面、传感器；那反过来，智能体社会是不是也用同样方式接触人类社会，这些人类是不是智能体社会接触物理世界的传感器呢？
那是否意味着，不仅仅是使用API的主体发生了变化，生产力的主体也已经发生了变化呢？
每一次技术革命不仅仅是技术的创新，更重要的是围绕新的生产力主体构建全新的制度和运营体系。
就像工业革命不是让马跑得更快，而是围绕机器构建全新的制度和体系。工业革命远远不是农业社会加一堆机器，AI革命也不会是传统企业简单地加一群智能体。
但是，新制度的构建逻辑非常重要。我们现在看到，大家更多是在控制，希望通过紧急刹车来控制一个不可控的力量。
但我们心里都清楚，砸机器是解决不了问题的，按下暂停键已经阻挡不了由于地缘竞争和生存选择而发展的AI技术。
安全固然重要，但与其想尽办法控制，不如研究如何创造一个共生共存、具有适应性的新制度体系。
新制度的建立，要面临的第一个问题就是权责利对等。
目前，智能体已经获得了行动权。它们被制造、被雇佣、被训练、被授权、被设定目标，然后开始自己找客户、询报价、定折扣、谈商务、下订单。这个过程中如果出了一点错，然后需要完全没有参与过程的人类来承担全部责任？
那人类怎么承担全部责任？还是承担部分责任？承担哪部分责任？承担多大的责任？
那么未来是人类替智能体承担一切责任，还是智能体替人类承担一切责任呢？
我们认为，在AI时代，只有权责利对等了，才能真正释放出Agent生产力。
Agent要承担Agent的责任，人类要承担人类的责任。训练错了，就要承担训练的责任；授权错了，就应该承担授权的责任；监督失职了，就应该承担监督失职的责任。
就像汽车体系一样，汽车社会真正伟大的制度创新，不是发明了更好的刹车，而是道路、红绿灯、驾照、保险、交通规则的全面建设。不然越多的车出来，社会会越混乱。这跟智能体社会的发展是完全一样的。
于是我们创建了JovaAI Nomos。我们用三元组织动态域算法构建一个分布式的场，Nomos不替任何智能体去思考，只是让智能体在这个分布式的场内可以按照制度体系自主适应、自主决策、自主执行、自主进化。
而新制度体系的设定起初是由人类完成的，由Nomos理解企业的规章制度，按照人类的想法设定制度。
但很快，我们就发现适应不了了。因为很多场景深度地有智能体参与后，人类设定的制度就不再适配了，于是需要人和智能体共同设定制度。
目前我们也在探索，在很多场景中完全由Nomos自主设定制度。
但我这里想强调一句，Nomos构建的不是一个场，而是一个分布式场的集群。小到几个智能体的对话，大到一个组织、一个企业，甚至是跨企业的规则制度体系建立。那为什么Nomos不能仅仅局限在企业内部呢？
因为没有任何一家企业只跟自己做生意！
每个企业都需要与上游供应商、下游渠道和客户，以及金融、物流、法务、财务、税务等不同的生态伙伴，通过把每家企业最核心的优势资源突破企业边界，与其他企业的资源一起碰撞、发生化学反应，才能构建出千行百业、千变万化的商业模式。
因此，如果Nomos仅仅局限在企业内部，是无法充分释放出智能体新生产力的。
现在市场上的智能体非常多，但不管是工具型AI软件、Copilot型AI助手，抑或是孤岛型Agent、办公Agent、Workflow型Agent，都太散、太乱、太薄。
我们跟很多企业老板沟通，发现大家真正的焦虑根本不在文档写得多好、会议开得多智能、表格填得多漂亮。大家真正焦虑的是，在AI技术飞速发展的时代，会不会像当年电商冲击线下实体店一样，釜底抽薪式地彻底颠覆这些企业原有的资源和生意。
所以这些老板真正需要的是，AI在降本提效的同时，如何重构他们的商业模式，保住他们的生意和资源，甚至进一步重构产业资源和网络，扩大生意和能力。
所以，我们认为，AItoB时代真正缺的，并不是更多的Agent，而是一层新的基础设施层。
现在智能体的大爆发就像当年家用电器大爆发的时代。如果Agent是电器，那么大模型更像是发电厂。
但真正改变现代社会的，不是每家工厂都买一台更好的发电机，而是中间那层电网。电网解决的不是某一个点的问题，而是更底层的三件事：标准、网络和调度。
AItoB时代真正缺失的，就是这样一张面向产业世界的电网。我们定义它为：产业级Agentic OS。
那为什么这层这么难做呢？
因为产业世界最复杂的地方，是理解生意。
产业交易不仅涵盖B2C、B2B，还穿透企业内外部的供应链、各种采购、营销、经营系统。
产业交易本身就是千行百业无法穷举的，多层级、多主体、多规则、多权责、多对象、多目标、多标准的交易规则和商业模式的持续动态组合。
那应该如何解决这个问题呢？
其实世界上的物质、化合物也是千变万化、无法穷举的，但是当把化合物解构成100多个化学元素，再重组出来，就可以创造更多的化合物。
于是我们用了6年的时间，与300多个行业的3000多家龙头打磨，通过600亿规模的真实产业交易，做了一件很笨拙的事情。
就是拆商品、拆订单、拆客户、拆报价、拆权限、拆交易、拆商业逻辑和规则，构建出了全球第一个可以跨企业实时交易的产业交易算法ICB。
而这也意外地成为在AItoB时代，我们对产业世界最底层的数据标注和规则建模。
如果说大模型让AI会思考，那么ICB就是让AI会做生意。
在这基础上，我们构建了JovaAI的五层架构。
第一层是JovaAI OS，承载身份、权限、治理、协同和组织关系。
第二层是JovaAI ICB，让Agent通过大量产业语义、产业Skill和CLI工具，理解真实产业世界。
第三层是JovaAI Studio，让大家都可以快速构建产业级的专业智能体和智能体团队。
第四层是JovaAI独立站，让每家企业既能独立、又能互联，让智能体进入每一家企业，实现企业内协同、跨企业博弈。
第五层是JovaAI世界树，让每家企业既可以雇佣新的智能体，又可以售卖自己创造出来的智能体，形成以智能体为核心的人才市场，形成全新的生态网络。
所以，JovaAI不是一个简单的Agent Builder，而是一个五层架构环环相扣、缺一不可的完整产业级智能体基础设施。
而每个企业最后看到的不是ICB、不是Nomos，而是一个个专业的智能体和智能体团队。
这是我昨天对JovaAI平台桌面的截图。大家可以看到，JovaAI OS的形态与传统只有聊天框的形态完全不同，有无限画布为底的桌面、人和智能体混合的聊天列表和底部的Dock栏。
具体是什么样子，我们一起来看一段JovaAI的小短片吧。
场景是入口，ICB是产业语言，OS是承载底座，产业交易网络才是终局。
现在全球很多观点认为，智能体的训练好坏没办法闭环，画画、做视频不如AI Coding，有明确的闭环，可以进行明确的反馈训练。
其实在产业中，每一次报价博弈、每一次招标博弈，都会有真实的闭环结果。只要跨越企业，通过交易在网络中实现智能体的博弈和协同，大量的产业场景就是智能体可以得到明确结果和反馈的训练场。
而且，越早融入交易网络的企业，有效数据积累得越多、规则越成熟、协同与智能程度越高、竞争优势越大，与后入局跟随者的差距也会指数级拉大。
而这个过程，就是一个从企业内走向企业外、从效率走向交易、从交易走向网络的过程。
那这个网络到底有多大呢？
相比于我们熟知的淘宝、京东、美团、抖音电商构建出来的B2C消费互联网的51万亿，产业级交易网络在中国就超过了260万亿。
而这个网络因为每个企业的数据孤岛、多租户账号隔离、中心化垂直行业平台的壁垒，在历史上的每一次技术浪潮中都很难真正被激活。
如果说互联网是toC的时代，那么AI就是toB的时代。
因为AI能够直接给结果，所以AI时代不再是一个流量和注意力的经济，而是一个全新的生产力经济时代。
微信通过连接人与人进行裂变，淘宝通过连接B2C交易进行裂变，而AItoB时代，艾氪就是通过产业交易，把企业与上下游的交易连接在一起，形成一个全新的、巨大的产业交易网络。
回到我的第一个问题：Who uses whom？我们看到的是人类、软件工具和智能体之间的关系，让我们看到人类可能成为一种全新的API，正在被智能体调用。
那么，在未来，到底是谁在定制度、定规则呢？
从人类定制度，到人和AI共同定制度，到AI自主定制度，再到AI自进化型的组织出现，那么人类的角色到底是什么？
于是我想在这里问一个问题：
如果未来，人类制定的规则成为Agent社会最大的生产力瓶颈，那么我们是否仍然有权要求，一个有多种智慧共同参与的世界，还依然会以人类的规则为中心运转呢？
我们也不知道答案，需要大家一起去探索。
最后，我们想说：
人类文明一直都是高度多元化、集群化、去中心化的。
AItoB时代，从一个Agent到分布式Workspace，到Agentic Organization，再到Agent-Native Business Network，
我们看到，这个世界可能根本就不会是单一AGI，而是正在从集群智慧，可能终将走向分布式AGI。
所以，我们希望能够伴随着AI技术的发展，陪伴千千万万企业一同探索，构建全球最大的Agent-Native产业交易网络。
让我们一起来看看JovaAI正在创造的全新产业世界吧。
