360与昇腾AI联合发布智能体方案，任务效率提升6倍

在刚刚结束的第十一届华为全联接大会上，360集团与昇腾AI联合发布了一套面向AI Agent场景的解决方案。这不是又一个概念性的"AI+"贴牌，而是一次国产智能体基础设施的硬核升级。 核心亮点：蜂群多智能体协作技术 360智能体工厂首创的"蜂群多智能体协作技术"，支持多智能体多层嵌套、灵活组队与共享协作记忆。简单来说，就是让多个AI智能体像真实蜂群一样具备分层协作、动态组队、自主任务拆解的能力。 实际效果如何？原本需要2小时完成的多角色协作任务，现在缩短至20分钟，效率提升6倍。这不是实验室数据，而是经过内测验证的结果。 技术底座：昇腾AI的针对性优化 AI Agent从单轮问答迈向复杂任务执行，对底层算力平台提出了更高要求。昇腾AI针对智能体场景中的长序列推理和频繁KV Cache读写等挑战，进行了长序列优化、吞吐优化、运行时优化及算子优化，有效降低首Token时延，提升整体吞吐效率。 在深度理解、通用理解和智能体执行等典型场景中，昇腾AI已适配DeepSeek、Qwen、GLM等主流国产大模型，实现开箱即用的良好性能。 内测成果：1000步连续执行，成功率95%+ 基于昇腾AI算力支撑，360智能体工厂在内测过程中已实现超过1000步复杂任务连续执行不中断，任务成功率达到95%以上。这个数据意味着什么？意味着AI Agent已经具备了处理真实业务场景中长链条、多步骤任务的能力。 更值得关注的是其"透明化人机协同机制"——所有智能体的思考路径、任务拆解树、当前执行状态、遇到的卡点，全部以可视化流程图实时呈现。老板不用猜"AI到底干到哪一步了"，IT管理员可追溯某次失败调用究竟源于API权限还是token超限。这种"可解释、可干预、可审计"的设计，直击企业AI落地最深的恐惧：失控感。 行业趋势：从大模型竞争走向智能体竞争 当前AI产业正从"大模型竞争"逐步走向"智能体竞争"。智能体的价值不仅取决于模型能力，更依赖于模型、工具、工作流与算力基础设施之间的协同效率。 360与昇腾AI的这次合作，正是智能体基础设施与国产AI算力协同发展的又一次实践探索。未来，随着更多企业加速迈向AI时代，这种"国产模型+国产算力+国产智能体框架"的组合，可能会成为企业AI落地的主流选择。 你怎么看国产智能体的发展前景？欢迎在评论区分享你的观点。