智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | ZeR0
編輯 | 漠影
智東西9月23日報道，今日，無問芯穹正式推出基礎(chǔ)設(shè)施智能體蜂群——基于無問芯穹長期的AI-Native基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成果及經(jīng)驗沉淀，深度融合多智能體協(xié)同架構(gòu)與行業(yè)場景需求，所提供的新一代基礎(chǔ)設(shè)施智能化解決方案。
該方案通過封裝SOTA模型篩選、基礎(chǔ)設(shè)施平臺管家、資源運營、答疑排障、智算集群運維等多個智能體模塊，構(gòu)建高度自治、動態(tài)協(xié)作的“基礎(chǔ)設(shè)施智能體蜂群”體系，打造對基礎(chǔ)設(shè)施全生命周期的智能感知、決策與執(zhí)行閉環(huán)，顯著提升資源利用率、運維效率與人工智能（AI）系統(tǒng)的可靠性，以相同的投入實現(xiàn)運維能力100倍拓展。
智能體（AI Agent）是AI演進的關(guān)鍵方向，正逐漸成為人機協(xié)同與機器自主決策的核心載體，并有望演進為未來智能社會的基本單元。然而，傳統(tǒng)的工具鏈和人力運維模式，已無法應對智能體生產(chǎn)的動態(tài)性與復雜性。
智能體基礎(chǔ)設(shè)施需要進行一次范式上的革新，讓基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)本身擁有自主決策、協(xié)同和進化的能力，憑借智能體的主動性和智能性，做出比人類手動操作更優(yōu)、更快、更精準的決策，完成原本依賴頂尖專家高級腦力勞動才能完成的復雜工作，實現(xiàn)超越人類經(jīng)驗的運營，以支持更高效、穩(wěn)定、普惠的智能體創(chuàng)新。
以傳統(tǒng)的智算集群基礎(chǔ)設(shè)施使用運營運維方式為例，無問芯穹基礎(chǔ)設(shè)施智能體蜂群通過多智能體協(xié)同，把傳統(tǒng)分散在開發(fā)、運維、運營團隊的割裂流程，統(tǒng)一在一個智能化的“感知—決策—執(zhí)行”閉環(huán)中。
無論是算力池化后的彈性調(diào)度、集群跨地域統(tǒng)一運營，還是高性能網(wǎng)絡、存儲與安全的協(xié)同管控，蜂群架構(gòu)都能實現(xiàn)動態(tài)優(yōu)化與自適應調(diào)整。
這種整體性能力讓算力平臺不再只是被動提供資源，而是以自治化的方式主動服務于研發(fā)任務和業(yè)務目標，實現(xiàn)集群資源利用率、能效比和可靠性的全面提升。
基礎(chǔ)設(shè)施智能體蜂群是無問芯穹對新一代AI基礎(chǔ)設(shè)施范式Agentic Infra給出的具體答案和落地實踐。
Agentic Infra以智能體為自治核心，將改變傳統(tǒng)IaaS → PaaS → MaaS → Agent應用之間層層堆疊、相互割裂的生產(chǎn)模式，構(gòu)建出一個高度協(xié)同的閉環(huán)系統(tǒng)。
這一架構(gòu)將異構(gòu)算力資源、云原生組件及AI平臺能力統(tǒng)一納入Agents可調(diào)用范圍，依托無問芯穹基礎(chǔ)設(shè)施智能體蜂群自主拆解任務，動態(tài)組織鏈路中所需的算力資源、模型、工具與外部API，并實現(xiàn)端到端的執(zhí)行、監(jiān)控與排障，覆蓋從算力適配、模型選型、安全管控到最終部署的全鏈路智能化生產(chǎn)，真正實現(xiàn)“一句話，一個Agent ”，讓每個人都能開發(fā)AI及智能體。
在蜂群內(nèi)部，SOTA模型篩選智能體首先承擔了“技術(shù)哨兵”的角色。它會持續(xù)跟蹤最新的模型能力和系統(tǒng)需求，幫助集群根據(jù)不同任務自動匹配最優(yōu)的模型與運行環(huán)境，從而避免“盲目堆算力”的低效方式。
基礎(chǔ)設(shè)施平臺管家智能體則是集群的“日常管家”，負責環(huán)境初始化、容器編排、配額管理和安全策略下發(fā)，確保整個IaaS+PaaS的運行有條不紊。其優(yōu)勢在于能夠感知用戶的任務意圖，并將復雜的底層操作自動化，例如為一次RLHF訓練任務自動準備分布式容器組和數(shù)據(jù)緩存。
資源運營智能體更偏向“成本與收益”的視角，它能夠?qū)崟r評估算力利用率、隊列等待時間、能耗和計費模式，動態(tài)調(diào)度資源池，實現(xiàn)資源供需的最優(yōu)平衡。對于運營方而言，這意味著GPU不再會長時間閑置，同時有效避免了高峰期的資源擠兌。
在運維層面，答疑排障智能體和智算集群運維智能體形成了“前臺+后臺”的組合：前者通過自然語言接口，成為用戶和運維團隊的第一接觸點，能夠快速給出排障建議或自動觸發(fā)診斷流程；后者則是整個集群的“深度醫(yī)生”，可以結(jié)合日志、監(jiān)控和Trace信息進行根因分析、自動修復，甚至在任務執(zhí)行前預判潛在風險并進行規(guī)避。
過去，無問芯穹通過服務大量的高校、科研機構(gòu)及企業(yè)客戶，在多元異構(gòu)算力的納管調(diào)度、訓練及推理優(yōu)化領(lǐng)域擁有了深厚積淀，也在算力服務商業(yè)化落地中構(gòu)建了端到端技術(shù)?！獜拇竽Ｐ托阅軆?yōu)化、分布式訓練加速、強化學習框架，到多租戶異構(gòu)調(diào)度、RDMA網(wǎng)絡拓撲優(yōu)化、高性能存儲及GPU集群運維，形成了全鏈路技術(shù)解決方案，使得智能體得以更快地被結(jié)合到無問芯穹實際的智能體業(yè)務生產(chǎn)過程中。
通過與諸多重點文生文、文生圖智能體客戶的共同打磨，無問芯穹的基礎(chǔ)設(shè)施智能體蜂群已在一些重點客戶的真實業(yè)務流程中取得了實際有效的落地效果。
具有超百萬月活的捏TA被稱為二次元愛好者的天堂，用戶可以盡情發(fā)揮想象，通過AI技術(shù)輕松創(chuàng)作二次元風格的角色和故事，展現(xiàn)角色化的個人表達。
其創(chuàng)始人兼CEO胡修涵談道：“在傳統(tǒng)的智能體開發(fā)中，我們有大約超過30%的資源消耗于通用組件重構(gòu)與流程維護，而經(jīng)過與無問芯穹的合作， 通過端到端的自動化調(diào)度與資源編排，顯著減少了我們在算力適配、模型集成、安全部署等方面的投入，同時還將迭代速度提升了5倍。智能體開發(fā)得以從一個高度工程依賴、重復勞動密集型的困境中解脫出來，轉(zhuǎn)變?yōu)橐阅繕藶閷?、智能自動實現(xiàn)的新范式?！?/p>
作為年輕人社交的創(chuàng)新平臺頭部企業(yè)，Soul App從最初的社交連接到AI bot的創(chuàng)建，再到對話、語音、視覺和虛擬人等維度多模態(tài)端到端技術(shù)的推進，正在持續(xù)通過AI技術(shù)重新定義“人機關(guān)系”的邊界。
其創(chuàng)始人兼CEO張璐分享說：“在共同打磨的過程中，無問芯穹的智能體蜂群讓我們的創(chuàng)新周期實現(xiàn)了極大壓縮，試錯成本大幅下降，那些曾因技術(shù)門檻或資源限制而被迫擱置的想法，如今已能夠快速落地。我們認為，無問芯穹此次的發(fā)布，不僅是一次工具層面的升級，更是一場生態(tài)級重構(gòu)的開端。”
無問芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO夏立雪曾在一次發(fā)布會上介紹了無問芯穹構(gòu)建AI Native基礎(chǔ)設(shè)施的核心主張：“打開水龍頭前，我們不需要知道水是從哪條河里來的。同理，未來我們用各種AI應用時，也不會知道它調(diào)用了哪些基座模型，用到了哪種加速卡的算力。”
無問芯穹提出的下一代Agentic Infra范式同樣內(nèi)生于這一理念，不僅是“M（多種模型）×N（多種芯片）”的無感化，更是從靈感到交付的自動化、智能化。
在智能體無處不在的時代，無問芯穹希望讓每一個企業(yè)都有能力成為這場變革的參與者，尤其是中小規(guī)模但具備領(lǐng)域知識的團隊，能夠以更低門檻、更高效率的方式構(gòu)建高質(zhì)量智能體應用。
