文章核心观点 - 2025年AI行业重心已从模型性能转向工程与场景落地，智能体（Agent）的规模化、稳定、低成本及商业化闭环成为企业面临的核心挑战[4] - 无问芯穹推出的智能体服务平台旨在作为智能体时代的基础设施，通过提供全栈能力、工程化经验与商业落地方法论，系统性解决企业智能体落地过程中的四大共性难题[5][7] - 智能体基础设施（Agent Infra）将成为决定企业未来竞争力的关键因素，其角色类似于为智能体车辆提供道路、能源和交通系统，无问芯穹正定位于此层，为企业提供稳固的运行底座[61][62][63] 企业智能体落地面临的四大挑战 - 效果问题：智能体实际水平有限，效果受模型选择、提示词、检索链路等多环节影响，且易随业务更新而衰减，为维持效果常需专人维护，抵消了效率收益[2][11][12][13] - 规模化稳定性问题：智能体在小规模试用时良好，但进入真实业务流后，全链路因素叠加易导致任务堆积、延迟抖动、工具调用出错甚至链条断裂等稳定性问题[14][15] - 成本挑战：智能体调用成本高昂，例如一次DeepResearch可能消耗上百万token，成本高达20-50元人民币，加上开发优化时间、增长的上文长度及复杂工具组合，成本难以控制[17][18] - 商业化闭环缺失：实现从产品流量、触达、支付结算到持续运营的商业正循环需要完整的工具链、渠道和支付能力，但多数智能体原生组织缺乏相应人力与系统兼容性，导致转化路径不稳定[19][20] 无问芯穹智能体服务平台的核心能力 - 解决效果问题：平台提供超过5类智能体能力模板（如代码、研究、多模态），将大型行业客户经验标准化、模块化，赋能中小企业；具备Day 0级模型追踪能力，动态适配最佳模型组合；支持定制化提示词与工具调用优化[28][29][30] - 保障稳定性与可靠规模化：依托全国算力储备提供稳定托管；通过弹性扩缩容和自动化排障，将百毫秒级沙箱调度压缩至十毫秒级，多个关键指标领先行业约50%；提供全链路可观测大盘，实现100%数据追踪[32][33][35] - 优化成本控制：平台深度整合模型集成、推理优化和软硬协同，支持超过20种主流模型，并对顶尖开源模型进行深度推理优化；通过大规模PD分离方案，使千亿、万亿级模型（如DeepSeek、Kimi-K2-Instruct）推理效率相比传统模式提升3至5倍；全栈式软硬件协同优化帮助企业找到效果与成本的最佳平衡点[36][37][38][39] - 赋能商业化落地：平台支持接入丰富的社区或自研工具集，可减少70%的集成和重复劳动；支持接入微信、小红书等外部渠道及支付结算能力，打通商业化路径，此能力在当前竞品中仍属稀缺[41][42] 平台价值与案例 - 全链路服务：平台通过效果、稳定、成本、闭环的四重保障，提供从定制调优、部署托管、社交分享到支付接入的全链路商业化闭环陪伴服务[45] - 典型案例-SysCoding Agent：该智能体可通过自然语言生成企业系统主流程与逻辑，首次生成的主流程完整性超过95%，规范遵从度超过90%，堵塞性bug发生率低于3%；企业内部测试表明，1人投入1周即可上线一个生产级系统，单系统建设成本最低仅需5元人民币[47][49][50] - 行业应用：平台正被旅游、求职、教育等行业采用，帮助企业实现行业知识向智能化业务的转化和积累[50] 行业趋势与未来展望 - 发展阶段演变：智能体进企业已从拼概念、拼效果，进入拼组织和基础设施的阶段[53] - 组织结构性变化：智能体将成为最小的生产单元，承担重复性与结构性任务，人类角色更偏向决策与创造性工作；企业关键是如何让数十至上百个智能体稳定运行并相互协作以提升整体生产力[55][56] - 基础设施成为分水岭：智能体基础设施（Agent Infra）将成为智能体时代企业间拉开差距的主要因素，其重要性如同为车辆提供道路、能源和交通系统[61][62] - 工程化驱动时代：AI行业正从纯技术驱动转向工程化驱动，企业需要能稳住长周期的底层结构（如无问芯穹平台）才能借智能体驶入深水区[66][67]