無問芯穹近日宣布推出基礎(chǔ)設(shè)施智能體蜂群，這一創(chuàng)新方案基于其在AI原生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域的長期積累，通過多智能體協(xié)同架構(gòu)深度融合行業(yè)場景需求，為新一代基礎(chǔ)設(shè)施智能化提供了全新路徑。該方案旨在打破傳統(tǒng)工具鏈與人力運維的局限，解決智能體生產(chǎn)中資源閑置、故障中斷、運維低效等核心痛點。

智能體（AI Agent）作為AI技術(shù)演進的關(guān)鍵方向，正成為人機協(xié)同與機器自主決策的核心載體。然而，當前基礎(chǔ)設(shè)施支撐仍依賴大量“膠水代碼”機械拼合各環(huán)節(jié)，導(dǎo)致智算資源利用率低下、運維成本高昂。傳統(tǒng)模式已難以應(yīng)對智能體生產(chǎn)的動態(tài)性與復(fù)雜性，行業(yè)亟需更高效的解決方案。

基礎(chǔ)設(shè)施智能體蜂群通過封裝多個專業(yè)智能體模塊，構(gòu)建了高度自治的協(xié)同體系。其中，SOTA模型篩選智能體扮演“技術(shù)哨兵”角色，持續(xù)跟蹤模型能力與系統(tǒng)需求，自動匹配最優(yōu)模型與運行環(huán)境，避免“盲目堆算力”的低效模式；基礎(chǔ)設(shè)施平臺管家智能體則作為“日常管家”，負責環(huán)境初始化、容器編排等IaaS+PaaS層運維，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行。

資源運營智能體從“成本與收益”視角出發(fā)，實時評估算力利用率、隊列等待時間等指標，動態(tài)調(diào)度資源池，實現(xiàn)供需平衡。這一設(shè)計使GPU閑置率大幅降低，同時避免了高峰期資源擠兌。對于運營方而言，這意味著在相同投入下，運維能力可實現(xiàn)百倍拓展。

在運維層面，答疑排障智能體與智算集群運維智能體形成“前臺+后臺”組合。前者通過自然語言接口快速響應(yīng)用戶需求，提供排障建議或觸發(fā)診斷流程；后者則作為“深度醫(yī)生”，結(jié)合日志與監(jiān)控信息進行根因分析，甚至預(yù)判潛在風險并自動修復(fù)。這種分工顯著提升了運維效率，降低了人工干預(yù)需求。

無問芯穹提出的Agentic Infra范式，將智能體作為自治核心，重構(gòu)了傳統(tǒng)IaaS→PaaS→MaaS→Agent應(yīng)用的堆疊模式。通過構(gòu)建閉環(huán)系統(tǒng)，該范式實現(xiàn)了從靈感到交付的全流程自動化與智能化，為AI基礎(chǔ)設(shè)施提供了更具彈性的架構(gòu)。

二次元創(chuàng)作平臺“捏TA”創(chuàng)始人胡修涵表示，與無問芯穹的合作顯著減少了算力適配、模型集成等環(huán)節(jié)的資源消耗。通過端到端自動化調(diào)度，平臺迭代速度提升了5倍，開發(fā)模式從工程密集型轉(zhuǎn)向目標導(dǎo)向型，釋放了更多創(chuàng)新空間。

社交平臺Soul App創(chuàng)始人張璐則指出，智能體蜂群使創(chuàng)新周期大幅壓縮，試錯成本顯著下降。此前因技術(shù)門檻或資源限制擱置的想法，如今得以快速落地。她認為，這一發(fā)布不僅是工具升級，更標志著AI應(yīng)用生態(tài)的重構(gòu)。

無問芯穹強調(diào)，未來用戶使用AI應(yīng)用時，將無需關(guān)注底層模型或算力類型。正如打開水龍頭無需知曉水源，AI應(yīng)用的透明化調(diào)用將成為常態(tài)。公司將繼續(xù)堅持AI原生基礎(chǔ)設(shè)施的核心主張，推動技術(shù)普惠化發(fā)展。