衡宇 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

最近和幾家公司的技術(shù)負責人閑聊，兜兜轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)都會聊到Agent話題。

給出的反饋幾乎一致：智能體確實已經(jīng)嵌進了不少工作流，但實際水平，最好也就是個實習生水平。

能做些自動化處理，偶爾還能讓團隊眼前一亮。但很多團隊還是會下意識地把它排除在主要職責之外。用是會用，說完全放心肯定談不上。

更別提把它當成自己團隊可信賴的數(shù)字員工了。

與此同時，行業(yè)的關(guān)注重心已經(jīng)發(fā)生轉(zhuǎn)移，僅依靠模型性能領(lǐng)先，已無法支撐AI應(yīng)用的企業(yè)級落地，工程紅利和場景紅利開始上桌。這堪稱AI行業(yè)在2025年最大的心態(tài)變化之一。

在這樣的背景下，無問芯穹給出了版本答案：無問芯穹智能體服務(wù)平臺。

這個平臺旨在幫助企業(yè)應(yīng)對智能體落地過程中會反復(fù)遇到的一系列問題，包括從0到1的基礎(chǔ)效果不佳、規(guī)?；渴鹋c運行難、成本節(jié)節(jié)攀升以及商業(yè)閉環(huán)遲遲建立不起來等挑戰(zhàn)。

智能體時代的基礎(chǔ)設(shè)施，第一次帶著全棧能力、工程化經(jīng)驗與商業(yè)落地方法論，正式亮相。

企業(yè)跑智能體，普遍卡在哪四個坑？

過去一年，智能體幾乎成了企業(yè)智能化的標配，技術(shù)部門和業(yè)務(wù)部門都勇于嘗鮮。

然而整體落地情況并不順利，真正能在生產(chǎn)環(huán)境穩(wěn)定運行、持續(xù)產(chǎn)生價值的智能體項目數(shù)量，比預(yù)期少得多。

幾乎每一家企業(yè)都踩過好幾個共性很強的坑。

最先暴露的是效果問題。

智能體使用起來，模型選擇、提示詞、檢索鏈路、工具調(diào)用邏輯……每一個環(huán)節(jié)都有可能成為影響效果的因素。

即使一開始表現(xiàn)不錯，隨著業(yè)務(wù)更新或數(shù)據(jù)變化，效果也常常出現(xiàn)衰減。

很多項目組為了維持效果，不得不配置專人維護，省下來的效率很快又被新的人力成本吃回去。

緊接著出現(xiàn)的是規(guī)?；瘯r的穩(wěn)定性問題。

一個智能體在小規(guī)模試用時狀態(tài)良好，可一旦進入真實業(yè)務(wù)流，全鏈路上各種因素疊加，系統(tǒng)的穩(wěn)定性問題就會暴露出來。

任務(wù)處理堆積、延遲抖動、工具調(diào)用出錯，甚至出現(xiàn)任務(wù)鏈條斷裂，這些情況在不少企業(yè)內(nèi)部都發(fā)生過。

第三個挑戰(zhàn)來自成本。

從智能體這件事出現(xiàn)那天起，它身上就烙著“能幫助降本增效”的tag。

但成本真的降下來了嗎？

相信很多人的答案都是否定的。

尤其是現(xiàn)階段，哪怕大家覺得大模型的token單價已經(jīng)被行業(yè)卷到很低了，但是一旦放在智能體中調(diào)用的時候，還是無法忽視的昂貴，DeepResearch一次，消耗上百萬token，成本能高達20-50元。

模型調(diào)用費用，以及開發(fā)團隊為優(yōu)化效果投入的時間成本，如果再加上后期上下文長度不斷增長，還有工具組合愈加復(fù)雜時，成本更難壓住。

最后是商業(yè)化閉環(huán)。

要想用智能體為用戶提供增值服務(wù)，真正帶來業(yè)務(wù)增長，光會執(zhí)行任務(wù)不夠，它得能進入“產(chǎn)品流量鏈路——具備真實的觸達能力——能完成支付與結(jié)算——形成持續(xù)運營”的正循環(huán)。

這背后，工具鏈、渠道、支付能力都少不了。

可大多數(shù)智能體原生的組織雖然創(chuàng)意策劃能力很強，但卻沒有足夠的人力，必須經(jīng)歷知識庫自己接、工具鏈自己調(diào)、渠道自己開發(fā)等并不擅長的過程。不同系統(tǒng)之間兼容性有限，導(dǎo)致商業(yè)轉(zhuǎn)化難以形成穩(wěn)定路徑。

當企業(yè)的智能體數(shù)量開始從試水時的個位數(shù)，逐步增加時，這四個問題的復(fù)雜度會指數(shù)級放大。

這都已經(jīng)到年底了，大家或多或少都醒悟過來：

智能體落地這件事，已經(jīng)從單點技術(shù)，變成了全?；A(chǔ)設(shè)施能力的綜合考試。

這句來自真實痛點的總結(jié)，幾乎已經(jīng)成為了業(yè)內(nèi)共識。

無問芯穹智能體服務(wù)平臺，補上企業(yè)智能體的“地基”

無問芯穹智能體服務(wù)平臺正是基于這些系統(tǒng)性缺口設(shè)計的。

其核心思路可以概括成一句話：如果企業(yè)想讓智能體真正承擔生產(chǎn)責任，需要一條可靠的生產(chǎn)線，或者說，需要一塊穩(wěn)固的運行底座。

這一平臺首先解決的是效果問題。

無問芯穹智能體服務(wù)平臺將大量行業(yè)經(jīng)驗與算法能力模板化，提供了包括代碼、研究、多模態(tài)在內(nèi)的5類以上智能體能力模板，讓企業(yè)在從0到1的階段不用再靠自己一遍遍試錯。

而模板化的另一核心價值在于，無問芯穹將以往服務(wù)眾多大型行業(yè)客戶所積累的經(jīng)驗與不同領(lǐng)域的行業(yè)知識，進行標準化、模塊化封裝，并提前植入工程化邏輯，持續(xù)沉淀為可供各行各業(yè)中小型客戶直接復(fù)用的標準模板。借此，成熟的行業(yè)經(jīng)驗得以源源不斷賦能到中小企業(yè)里。

配合Day 0級的模型追蹤能力，系統(tǒng)可以動態(tài)適配合適的模型組合——無論是什么模態(tài)、什么版本，系統(tǒng)始終圍繞目標業(yè)務(wù)效果，幫你尋求最佳的模型方案。

定制化的提示詞優(yōu)化以及工具調(diào)用也會被整合進平臺體系，可以基于企業(yè)特定需求，來為客戶進一步提升智能體的應(yīng)用效果。

無問芯穹智能體服務(wù)平臺的第二項核心能力是穩(wěn)定性與可靠的規(guī)模化。

依托無問芯穹遍布全國的算力儲備及技術(shù)服務(wù)，企業(yè)的每個智能體都能獲得穩(wěn)定托管。

平臺的系統(tǒng)韌性通過彈性擴縮容和自動化排障體現(xiàn)得很充分，能夠把原本百毫秒級的沙箱調(diào)度壓縮到十毫秒級，在多個關(guān)鍵指標上都領(lǐng)先行業(yè)約50%。

平臺還提供全鏈路可觀測大盤，實現(xiàn)100%數(shù)據(jù)追蹤。這讓排障、擴展、迭代都變得清晰透明——這是企業(yè)級AI工程能力中最不容易做好的部分之一。

第三項能力圍繞成本展開。

無問芯穹智能體服務(wù)平臺將模型集成、推理優(yōu)化和軟硬協(xié)同做到深度整合，使企業(yè)能夠靈活控制智能體的使用成本。

平臺支持超過20種主流模型，自研與開源并行，并長期對頂尖開源模型進行深度推理優(yōu)化。

例如在千億、萬億級模型如DeepSeek、Kimi-K2-Instruct等模型服務(wù)中，通過大規(guī)模PD分離方案使推理效率相比傳統(tǒng)服務(wù)模式，提升3至5倍。

而平臺原生的全棧式的軟硬件協(xié)同優(yōu)化能力則使定制化模型服務(wù)成為可能。

根據(jù)場景靈活調(diào)優(yōu)性能與開銷，幫助企業(yè)找到“效果—成本”的最佳平衡點。

第四項能力面向商業(yè)化落地。

智能體部署、推廣、變現(xiàn)之間并非孤立存在，而是三條緊密連接的鏈路：

• 工具鏈
• 升級鏈
• 推廣鏈

無問芯穹智能體服務(wù)平臺支持智能體接入豐富的社區(qū)或自研工具集，可減少70%的集成和重復(fù)勞動。

復(fù)雜流程被拆解成可獨立升級的模塊，為長期維護提供路徑。

更關(guān)鍵的是，平臺支持接入微信、小紅書等外部渠道，以及支付與結(jié)算能力，使智能體可打通現(xiàn)實的商業(yè)化路徑。因為多數(shù)平臺不包含“分享”與“變現(xiàn)”這兩層服務(wù)，所以這一能力在當前競品里仍屬稀缺。

無問芯穹智能體服務(wù)平臺通過效果、穩(wěn)定、成本、閉環(huán)的四重保障，為企業(yè)提供從定制調(diào)優(yōu)、部署托管、社交分享到支付接入的全鏈路式的商業(yè)化閉環(huán)陪伴服務(wù)。

而平臺的價值并不限于系統(tǒng)與指標，案例往往更能說明問題。

今天在2025 INFINI DAY無問芯穹智能體生態(tài)論壇展示的企業(yè)系統(tǒng)開發(fā)智能體“SysCoding Agent”，就是一個典型案例。

該智能體可通過自然語言生成企業(yè)系統(tǒng)的主流程與邏輯，其首次生成的主流程完整性超過95%，規(guī)范遵從度超過90%，堵塞性bug發(fā)生率低于3%。

大白話翻譯一下，也就是說用上SysCoding Agent的用戶，通過一次輸入，就能獲得高度可用的系統(tǒng)雛形。

更令人印象深刻的是其效率——

企業(yè)內(nèi)部測試表明，1人投入1周即可上線一個生產(chǎn)級系統(tǒng)，單系統(tǒng)建設(shè)成本最低只要5元。

毫不夸張地說，這些數(shù)字對任何關(guān)注工程效率的企業(yè)都有很強沖擊力，因為這樣的能力在以前，往往需要跨部門協(xié)作至少數(shù)周乃至數(shù)月才能完成。

無問芯穹技術(shù)總裁李伯勛在發(fā)布會上透露道，無問芯穹智能體服務(wù)平臺正在被旅游、求職、教育等更多行業(yè)采用，幫助企業(yè)實現(xiàn)行業(yè)know-how向智能化業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化和積累。

Agent Infra，智能體時代的分水嶺

大家都在說，即將過去的2025年是AI Agent元年。

隨著更多項目進入實際生產(chǎn)環(huán)境，話題自然轉(zhuǎn)向了“如何規(guī)模化”“如何穩(wěn)定運行”“如何控制成本”“如何形成閉環(huán)”。這背后本質(zhì)上是企業(yè)開始意識到智能體與組織結(jié)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)性。

是的，智能體進企業(yè)，第一階段拼概念，第二階段拼效果，往后多半要拼組織和基礎(chǔ)設(shè)施。

按照這個趨勢，未來的企業(yè)組織一定會出現(xiàn)一些結(jié)構(gòu)性的變化。

智能體將成為最小的生產(chǎn)單元，通過協(xié)作承擔大量重復(fù)性與結(jié)構(gòu)性任務(wù)，人類的角色會更偏向決策、判斷與創(chuàng)造性工作。

無論是內(nèi)容生產(chǎn)、代碼開發(fā)，還是系統(tǒng)運維與業(yè)務(wù)設(shè)計，智能體都會以某種形式參與其中。

對于企業(yè)來說，關(guān)鍵不再是做出/用上智能體，而是如何讓幾十個、上百個智能體在組織里穩(wěn)定運行，而且還能讓它們相互協(xié)作，共同提升整體生產(chǎn)力。

正如無問芯穹CEO夏立雪所言：

• 我們相信，未來每個企業(yè)都會是Agentic（智能代理化）的。
  而當每個企業(yè)里都活躍著10個、100個、乃至1000個智能體，一個組織的創(chuàng)造能力將會被無限放大。即使是最微小的團隊，也能釋放出最強大的影響力。

這是一個行業(yè)判斷，也是一種組織學上的趨勢推演。

這意味著企業(yè)的競爭力將更多來自“擁有多少個高質(zhì)量智能體及其協(xié)作體系”。

智能體基礎(chǔ)設(shè)施，將成為智能體時代企業(yè)間拉開差距的主要因素。

如果把模型比作發(fā)動機，智能體比作車輛，那么Agent Infra就像道路、能源和交通系統(tǒng)。

沒有這層建設(shè)，再好的智能體也跑不遠。

無問芯穹選擇把自己放在這一層，用智能體服務(wù)平臺提供企業(yè)級的智能體底座設(shè)施。

平臺的能力并非憑空而來。無問芯穹之所以能把Agent Infra做成體系，不只是產(chǎn)品切得準，還因為它同時具備跨越應(yīng)用、模型與硬件多層棧的軟硬件聯(lián)合優(yōu)化與工程能力。

它們疊在一起才構(gòu)成了企業(yè)級智能體的可落地條件。

過去幾年，AI行業(yè)的主角先是各種各樣的模型，然后是各式各樣的智能體。

當行業(yè)開始從純技術(shù)驅(qū)動轉(zhuǎn)向工程化驅(qū)動，智能體的大航海時代已然啟航。

表層的浪花會很熱鬧，但真正決定企業(yè)能走多遠的，是水面下是否有足夠牢固的結(jié)構(gòu)。

企業(yè)要借智能體駛?cè)肷钏畢^(qū)，需要一套能穩(wěn)住長周期的底層結(jié)構(gòu)，而無問芯穹智能體服務(wù)平臺就在嘗試把這件事做得足夠扎實。未來，這種基礎(chǔ)設(shè)施型角色會越來越頻繁地出現(xiàn)在臺前。

更現(xiàn)實的目標很清晰，也很簡單：

讓所有企業(yè)在嘗試智能體的時候，犯的錯少一點，走回頭路的次數(shù)少一點。

這種變化往往比口號重要。