基础设施进入 Agent 时代:无问芯穹的“蜂群式”尝试

智能体(ai agent)正在成为人工智能演进的核心方向。它既是人机协同的桥梁,也是机器自主决策的载体,未来甚至可能成为智能社会的基础单元。

然而,今天支撑智能体的基础设施依旧停留在一种“机械拼装”的状态:大量的胶水代码勉强将分散的环节拼接在一起,算力资源在静默中闲置,昂贵的训练任务可能因一次突发故障而瞬间中断,庞大的运维团队则日复一日地陷入告警与排障的泥潭。

传统 IaaS 与 PaaS 的工具链加人工模式已经无法承载智能体生产的复杂性与动态性。

为了突破这一局限,我们需要基础设施本身实现一次范式级的进化,让它能够具备自主决策、协同和演化的能力,凭借智能体的主动性和智能性,做出比人工更快、更精准、更优的判断,承担过去依赖专家经验才能完成的复杂任务,从而实现更高效、更稳定、更普惠的 AI 创新。

正是在这样的背景下,无问芯穹推出了“基础设施智能体蜂群”。

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基础设施进入 Agent 时代:无问芯穹的“蜂群式”尝试

这一体系基于其多年在 AI-Native 基础设施的技术积累和服务经验,融合多智能体协同架构与行业实际场景需求,构建出一种新一代基础设施智能化方案。

蜂群通过封装模型筛选、平台管家、资源运营、答疑排障、智算运维等模块,形成了一个高度自治、动态协作的体系,打造了覆盖基础设施全生命周期的智能感知、智能决策与智能执行闭环,显著提升资源利用率和运维效率,以同样的投入实现百倍规模的运维能力扩展。

在传统模式中,算力平台的使用与运维往往是割裂的,开发、运维和运营团队各自为战,流程繁琐而低效。而在无问芯穹的蜂群体系中,这一切被统一在一个智能化的闭环中。

无论是算力池化后的弹性调度,还是跨地域集群的统一运营,亦或是高性能网络、存储与安全的协同管控,蜂群架构都能自适应地进行动态优化。这使得算力平台不再只是被动的资源提供者,而是以自治化的方式主动服务于研发任务和业务目标,最终带来资源利用率、能效比和可靠性的全面提升。

蜂群内部的不同智能体各司其职却又相互协作:模型筛选智能体扮演“技术哨兵”,持续监测前沿模型和任务需求,从而帮助集群自动匹配最优的运行环境,避免算力的盲目堆叠;

平台管家智能体承担日常管理,确保 IaaS+PaaS 环境的有序运行,能够理解用户的任务意图,并自动完成环境初始化、容器编排和安全策略下发;

资源运营智能体则更关注效率与成本的平衡,它能够实时评估 GPU 的利用率、排队时长与能耗状况,在供需之间找到最佳调度方案,从而减少闲置浪费并避免高峰期的资源挤兑;

答疑排障与智算运维智能体形成“前台+后台”的组合,前者通过自然语言接口成为用户的第一接触点,能够即时给出排障建议并触发诊断流程,而后者则是集群的“深度医生”,能够分析日志与 Trace 信息,完成根因定位与自动修复,甚至在任务执行前预判潜在风险并提前规避。

无问芯穹称这一架构为 Agentic Infra。这是一种以智能体为自治核心的新范式,试图打破传统 IaaS → PaaS → MaaS → Agent 应用之间层层割裂的模式,转而构建一个高度协同的闭环系统。

基础设施进入 Agent 时代:无问芯穹的“蜂群式”尝试

在这种架构下,异构算力资源、云原生组件和 AI 平台能力都被统一纳入智能体可调用的范围。蜂群体系能够自主拆解任务,动态组合链路中所需的算力、模型、工具与外部 API,并实现从算力适配到安全管控再到最终部署的端到端智能化执行。

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它让“一句话,一个 Agent”成为可能,使得任何人都能够以极低的门槛调用复杂的 AI 能力,快速完成过去需要专家手动配置的工作。

这一体系并非纸上谈兵,而是已经在实际的客户业务中得到验证。以拥有百万月活的二次元创作社区“捏 TA”为例,其团队在传统开发模式中,超过 30% 的资源消耗在通用组件的重构和流程维护上,而引入无问芯穹蜂群体系之后,从算力适配到模型集成再到安全部署,都实现了自动化,研发迭代速度提升了五倍,摆脱了高度依赖工程与重复劳动的困境。

基础设施进入 Agent 时代:无问芯穹的“蜂群式”尝试

再比如 Soul App,这家以年轻人社交为核心的平台,正在多模态 AI Bot 和虚拟人方向上不断探索。通过与蜂群体系的打磨,Soul 的创新周期被显著压缩,试错成本大幅降低,那些过去因资源门槛限制而搁置的创意如今可以快速落地。Soul 创始人兼 CEO 张璐坦言,这不是一次单纯的工具升级,而是一场生态级的重构。

基础设施进入 Agent 时代:无问芯穹的“蜂群式”尝试

无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪曾提出一个形象的比喻:我们打开水龙头时,不需要知道水从哪条河流而来。同样,未来我们使用 AI 应用时,也不必知道背后调用了哪些基座模型或哪一种算力资源。

Agentic Infra 所体现的正是这一理想,它不仅意味着多模型与多芯片的无感适配,更代表着从灵感到交付的全过程智能化和自动化。这种范式降低了 AI 应用开发与运维的门槛,让中小团队也能以极高的效率参与到智能体生态的构建中来。

当然,这一愿景也面临新的挑战。如何在自治与安全合规之间找到平衡?如何保证蜂群能够跟上模型和硬件迭代的速度?如何确保这一能力不仅服务于头部企业,也能以普惠的方式提供给中小团队?这些问题将在很大程度上决定 Agentic Infra 是否能成为行业的共识。

无问芯穹的智能体蜂群不仅是一套基础设施运维的工具集,更是一种对未来基础设施形态的宣言。在智能体无处不在的时代,基础设施本身也必须进化为智能体。倘若这一范式得以成功落地,AI 的开发方式将从“重工程”转变为“轻创造”,基础设施也将从幕后走向前台,成为智能社会不可或缺的关键角色。

无问芯穹联合创始人、CEO 夏立雪曾在一次发布会上介绍了无问芯穹构建 AI Native 基础设施的核心主张:“打开水龙头前,我们不需要知道水是从哪条河里来的。同理,未来我们用各种 AI 应用时,也不会知道它调用了哪些基座模型,用到了哪种加速卡的算力。”

无问芯穹提出的下一代Agentic Infra范式同样内生于这一理念,不仅是“M(多种模型)×N(多种芯片)”的无感化,更是从灵感到交付的自动化、智能化。

在智能体无处不在的时代,无问芯穹希望让每一个企业都有能力成为这场变革的参与者——尤其是中小规模但具备领域知识的团队,能够以更低门槛、更高效率的方式构建高质量智能体应用。

技术越先进,灵感与自动化、智能化之间的距离越短。对于开发者而言,这将是一次比“低代码”更彻底的价值解放。它允许人类将更多的重复劳动交给机器,将想象力与战略价值留给自己,人的角色正重新回归创造力本身。

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