企業(yè)級(jí)智能體落地，誰沒踩這四種大坑？無問芯穹的系統(tǒng)性解法來了

衡宇 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

最近和幾家公司的技術(shù)負(fù)責(zé)人閑聊，兜兜轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)都會(huì)聊到Agent話題。

給出的反饋幾乎一致：智能體確實(shí)已經(jīng)嵌進(jìn)了不少工作流，但實(shí)際水平，最好也就是個(gè)實(shí)習(xí)生水平。

能做些自動(dòng)化處理，偶爾還能讓團(tuán)隊(duì)眼前一亮。但很多團(tuán)隊(duì)還是會(huì)下意識(shí)地把它排除在主要職責(zé)之外。用是會(huì)用，說完全放心肯定談不上。

更別提把它當(dāng)成自己團(tuán)隊(duì)可信賴的數(shù)字員工了。

與此同時(shí)，行業(yè)的關(guān)注重心已經(jīng)發(fā)生轉(zhuǎn)移，僅依靠模型性能領(lǐng)先，已無法支撐AI應(yīng)用的企業(yè)級(jí)落地，工程紅利和場(chǎng)景紅利開始上桌。這堪稱AI行業(yè)在2025年最大的心態(tài)變化之一。

在這樣的背景下，無問芯穹給出了版本答案：無問芯穹智能體服務(wù)平臺(tái)。

這個(gè)平臺(tái)旨在幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)智能體落地過程中會(huì)反復(fù)遇到的一系列問題，包括從0到1的基礎(chǔ)效果不佳、規(guī)模化部署與運(yùn)行難、成本節(jié)節(jié)攀升以及商業(yè)閉環(huán)遲遲建立不起來等挑戰(zhàn)。

智能體時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施，第一次帶著全棧能力、工程化經(jīng)驗(yàn)與商業(yè)落地方法論，正式亮相。

企業(yè)跑智能體，普遍卡在哪四個(gè)坑？

過去一年，智能體幾乎成了企業(yè)智能化的標(biāo)配，技術(shù)部門和業(yè)務(wù)部門都勇于嘗鮮。

然而整體落地情況并不順利，真正能在生產(chǎn)環(huán)境穩(wěn)定運(yùn)行、持續(xù)產(chǎn)生價(jià)值的智能體項(xiàng)目數(shù)量，比預(yù)期少得多。

幾乎每一家企業(yè)都踩過好幾個(gè)共性很強(qiáng)的坑。

最先暴露的是效果問題。

智能體使用起來，模型選擇、提示詞、檢索鏈路、工具調(diào)用邏輯……每一個(gè)環(huán)節(jié)都有可能成為影響效果的因素。

即使一開始表現(xiàn)不錯(cuò)，隨著業(yè)務(wù)更新或數(shù)據(jù)變化，效果也常常出現(xiàn)衰減。

很多項(xiàng)目組為了維持效果，不得不配置專人維護(hù)，省下來的效率很快又被新的人力成本吃回去。

緊接著出現(xiàn)的是規(guī)模化時(shí)的穩(wěn)定性問題。

一個(gè)智能體在小規(guī)模試用時(shí)狀態(tài)良好，可一旦進(jìn)入真實(shí)業(yè)務(wù)流，全鏈路上各種因素疊加，系統(tǒng)的穩(wěn)定性問題就會(huì)暴露出來。

任務(wù)處理堆積、延遲抖動(dòng)、工具調(diào)用出錯(cuò)，甚至出現(xiàn)任務(wù)鏈條斷裂，這些情況在不少企業(yè)內(nèi)部都發(fā)生過。

第三個(gè)挑戰(zhàn)來自成本。

從智能體這件事出現(xiàn)那天起，它身上就烙著“能幫助降本增效”的tag。

但成本真的降下來了嗎？

相信很多人的答案都是否定的。

尤其是現(xiàn)階段，哪怕大家覺得大模型的token單價(jià)已經(jīng)被行業(yè)卷到很低了，但是一旦放在智能體中調(diào)用的時(shí)候，還是無法忽視的昂貴，DeepResearch一次，消耗上百萬token，成本能高達(dá)20-50元。

模型調(diào)用費(fèi)用，以及開發(fā)團(tuán)隊(duì)為優(yōu)化效果投入的時(shí)間成本，如果再加上后期上下文長(zhǎng)度不斷增長(zhǎng)，還有工具組合愈加復(fù)雜時(shí)，成本更難壓住。

最后是商業(yè)化閉環(huán)。

要想用智能體為用戶提供增值服務(wù)，真正帶來業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，光會(huì)執(zhí)行任務(wù)不夠，它得能進(jìn)入“產(chǎn)品流量鏈路——具備真實(shí)的觸達(dá)能力——能完成支付與結(jié)算——形成持續(xù)運(yùn)營”的正循環(huán)。

這背后，工具鏈、渠道、支付能力都少不了。

可大多數(shù)智能體原生的組織雖然創(chuàng)意策劃能力很強(qiáng)，但卻沒有足夠的人力，必須經(jīng)歷知識(shí)庫自己接、工具鏈自己調(diào)、渠道自己開發(fā)等并不擅長(zhǎng)的過程。不同系統(tǒng)之間兼容性有限，導(dǎo)致商業(yè)轉(zhuǎn)化難以形成穩(wěn)定路徑。

當(dāng)企業(yè)的智能體數(shù)量開始從試水時(shí)的個(gè)位數(shù)，逐步增加時(shí)，這四個(gè)問題的復(fù)雜度會(huì)指數(shù)級(jí)放大。

這都已經(jīng)到年底了，大家或多或少都醒悟過來：

智能體落地這件事，已經(jīng)從單點(diǎn)技術(shù)，變成了全棧基礎(chǔ)設(shè)施能力的綜合考試。

這句來自真實(shí)痛點(diǎn)的總結(jié)，幾乎已經(jīng)成為了業(yè)內(nèi)共識(shí)。

無問芯穹智能體服務(wù)平臺(tái)，補(bǔ)上企業(yè)智能體的“地基”

無問芯穹智能體服務(wù)平臺(tái)正是基于這些系統(tǒng)性缺口設(shè)計(jì)的。

其核心思路可以概括成一句話：如果企業(yè)想讓智能體真正承擔(dān)生產(chǎn)責(zé)任，需要一條可靠的生產(chǎn)線，或者說，需要一塊穩(wěn)固的運(yùn)行底座。

這一平臺(tái)首先解決的是效果問題。

無問芯穹智能體服務(wù)平臺(tái)將大量行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與算法能力模板化，提供了包括代碼、研究、多模態(tài)在內(nèi)的5類以上智能體能力模板，讓企業(yè)在從0到1的階段不用再靠自己一遍遍試錯(cuò)。

而模板化的另一核心價(jià)值在于，無問芯穹將以往服務(wù)眾多大型行業(yè)客戶所積累的經(jīng)驗(yàn)與不同領(lǐng)域的行業(yè)知識(shí)，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化封裝，并提前植入工程化邏輯，持續(xù)沉淀為可供各行各業(yè)中小型客戶直接復(fù)用的標(biāo)準(zhǔn)模板。借此，成熟的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)得以源源不斷賦能到中小企業(yè)里。

配合Day 0級(jí)的模型追蹤能力，系統(tǒng)可以動(dòng)態(tài)適配合適的模型組合——無論是什么模態(tài)、什么版本，系統(tǒng)始終圍繞目標(biāo)業(yè)務(wù)效果，幫你尋求最佳的模型方案。

定制化的提示詞優(yōu)化以及工具調(diào)用也會(huì)被整合進(jìn)平臺(tái)體系，可以基于企業(yè)特定需求，來為客戶進(jìn)一步提升智能體的應(yīng)用效果。

無問芯穹智能體服務(wù)平臺(tái)的第二項(xiàng)核心能力是穩(wěn)定性與可靠的規(guī)模化。

依托無問芯穹遍布全國的算力儲(chǔ)備及技術(shù)服務(wù)，企業(yè)的每個(gè)智能體都能獲得穩(wěn)定托管。

平臺(tái)的系統(tǒng)韌性通過彈性擴(kuò)縮容和自動(dòng)化排障體現(xiàn)得很充分，能夠把原本百毫秒級(jí)的沙箱調(diào)度壓縮到十毫秒級(jí)，在多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)上都領(lǐng)先行業(yè)約50%。

平臺(tái)還提供全鏈路可觀測(cè)大盤，實(shí)現(xiàn)100%數(shù)據(jù)追蹤。這讓排障、擴(kuò)展、迭代都變得清晰透明——這是企業(yè)級(jí)AI工程能力中最不容易做好的部分之一。

第三項(xiàng)能力圍繞成本展開。

無問芯穹智能體服務(wù)平臺(tái)將模型集成、推理優(yōu)化和軟硬協(xié)同做到深度整合，使企業(yè)能夠靈活控制智能體的使用成本。

平臺(tái)支持超過20種主流模型，自研與開源并行，并長(zhǎng)期對(duì)頂尖開源模型進(jìn)行深度推理優(yōu)化。

例如在千億、萬億級(jí)模型如DeepSeek、Kimi-K2-Instruct等模型服務(wù)中，通過大規(guī)模PD分離方案使推理效率相比傳統(tǒng)服務(wù)模式，提升3至5倍。

而平臺(tái)原生的全棧式的軟硬件協(xié)同優(yōu)化能力則使定制化模型服務(wù)成為可能。

根據(jù)場(chǎng)景靈活調(diào)優(yōu)性能與開銷，幫助企業(yè)找到“效果—成本”的最佳平衡點(diǎn)。

第四項(xiàng)能力面向商業(yè)化落地。

智能體部署、推廣、變現(xiàn)之間并非孤立存在，而是三條緊密連接的鏈路：

• 工具鏈
• 升級(jí)鏈
• 推廣鏈

無問芯穹智能體服務(wù)平臺(tái)支持智能體接入豐富的社區(qū)或自研工具集，可減少70%的集成和重復(fù)勞動(dòng)。

復(fù)雜流程被拆解成可獨(dú)立升級(jí)的模塊，為長(zhǎng)期維護(hù)提供路徑。

更關(guān)鍵的是，平臺(tái)支持接入微信、小紅書等外部渠道，以及支付與結(jié)算能力，使智能體可打通現(xiàn)實(shí)的商業(yè)化路徑。因?yàn)槎鄶?shù)平臺(tái)不包含“分享”與“變現(xiàn)”這兩層服務(wù)，所以這一能力在當(dāng)前競(jìng)品里仍屬稀缺。

無問芯穹智能體服務(wù)平臺(tái)通過效果、穩(wěn)定、成本、閉環(huán)的四重保障，為企業(yè)提供從定制調(diào)優(yōu)、部署托管、社交分享到支付接入的全鏈路式的商業(yè)化閉環(huán)陪伴服務(wù)。

而平臺(tái)的價(jià)值并不限于系統(tǒng)與指標(biāo)，案例往往更能說明問題。

今天在2025 INFINI DAY無問芯穹智能體生態(tài)論壇展示的企業(yè)系統(tǒng)開發(fā)智能體“SysCoding Agent”，就是一個(gè)典型案例。

該智能體可通過自然語言生成企業(yè)系統(tǒng)的主流程與邏輯，其首次生成的主流程完整性超過95%，規(guī)范遵從度超過90%，堵塞性bug發(fā)生率低于3%。

大白話翻譯一下，也就是說用上SysCoding Agent的用戶，通過一次輸入，就能獲得高度可用的系統(tǒng)雛形。

更令人印象深刻的是其效率——

企業(yè)內(nèi)部測(cè)試表明，1人投入1周即可上線一個(gè)生產(chǎn)級(jí)系統(tǒng)，單系統(tǒng)建設(shè)成本最低只要5元。

毫不夸張地說，這些數(shù)字對(duì)任何關(guān)注工程效率的企業(yè)都有很強(qiáng)沖擊力，因?yàn)檫@樣的能力在以前，往往需要跨部門協(xié)作至少數(shù)周乃至數(shù)月才能完成。

無問芯穹技術(shù)總裁李伯勛在發(fā)布會(huì)上透露道，無問芯穹智能體服務(wù)平臺(tái)正在被旅游、求職、教育等更多行業(yè)采用，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)行業(yè)know-how向智能化業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化和積累。

Agent Infra，智能體時(shí)代的分水嶺

大家都在說，即將過去的2025年是AI Agent元年。

隨著更多項(xiàng)目進(jìn)入實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境，話題自然轉(zhuǎn)向了“如何規(guī)模化”“如何穩(wěn)定運(yùn)行”“如何控制成本”“如何形成閉環(huán)”。這背后本質(zhì)上是企業(yè)開始意識(shí)到智能體與組織結(jié)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)性。

是的，智能體進(jìn)企業(yè)，第一階段拼概念，第二階段拼效果，往后多半要拼組織和基礎(chǔ)設(shè)施。

按照這個(gè)趨勢(shì)，未來的企業(yè)組織一定會(huì)出現(xiàn)一些結(jié)構(gòu)性的變化。

智能體將成為最小的生產(chǎn)單元，通過協(xié)作承擔(dān)大量重復(fù)性與結(jié)構(gòu)性任務(wù)，人類的角色會(huì)更偏向決策、判斷與創(chuàng)造性工作。

無論是內(nèi)容生產(chǎn)、代碼開發(fā)，還是系統(tǒng)運(yùn)維與業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)，智能體都會(huì)以某種形式參與其中。

對(duì)于企業(yè)來說，關(guān)鍵不再是做出/用上智能體，而是如何讓幾十個(gè)、上百個(gè)智能體在組織里穩(wěn)定運(yùn)行，而且還能讓它們相互協(xié)作，共同提升整體生產(chǎn)力。

正如無問芯穹CEO夏立雪所言：

我們相信，未來每個(gè)企業(yè)都會(huì)是Agentic（智能代理化）的。
而當(dāng)每個(gè)企業(yè)里都活躍著10個(gè)、100個(gè)、乃至1000個(gè)智能體，一個(gè)組織的創(chuàng)造能力將會(huì)被無限放大。即使是最微小的團(tuán)隊(duì)，也能釋放出最強(qiáng)大的影響力。

這是一個(gè)行業(yè)判斷，也是一種組織學(xué)上的趨勢(shì)推演。

這意味著企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力將更多來自“擁有多少個(gè)高質(zhì)量智能體及其協(xié)作體系”。

智能體基礎(chǔ)設(shè)施，將成為智能體時(shí)代企業(yè)間拉開差距的主要因素。

如果把模型比作發(fā)動(dòng)機(jī)，智能體比作車輛，那么Agent Infra就像道路、能源和交通系統(tǒng)。

沒有這層建設(shè)，再好的智能體也跑不遠(yuǎn)。

無問芯穹選擇把自己放在這一層，用智能體服務(wù)平臺(tái)提供企業(yè)級(jí)的智能體底座設(shè)施。

平臺(tái)的能力并非憑空而來。無問芯穹之所以能把Agent Infra做成體系，不只是產(chǎn)品切得準(zhǔn)，還因?yàn)樗瑫r(shí)具備跨越應(yīng)用、模型與硬件多層棧的軟硬件聯(lián)合優(yōu)化與工程能力。

它們疊在一起才構(gòu)成了企業(yè)級(jí)智能體的可落地條件。

過去幾年，AI行業(yè)的主角先是各種各樣的模型，然后是各式各樣的智能體。

當(dāng)行業(yè)開始從純技術(shù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向工程化驅(qū)動(dòng)，智能體的大航海時(shí)代已然啟航。

表層的浪花會(huì)很熱鬧，但真正決定企業(yè)能走多遠(yuǎn)的，是水面下是否有足夠牢固的結(jié)構(gòu)。

企業(yè)要借智能體駛?cè)肷钏畢^(qū)，需要一套能穩(wěn)住長(zhǎng)周期的底層結(jié)構(gòu)，而無問芯穹智能體服務(wù)平臺(tái)就在嘗試把這件事做得足夠扎實(shí)。未來，這種基礎(chǔ)設(shè)施型角色會(huì)越來越頻繁地出現(xiàn)在臺(tái)前。

更現(xiàn)實(shí)的目標(biāo)很清晰，也很簡(jiǎn)單：

讓所有企業(yè)在嘗試智能體的時(shí)候，犯的錯(cuò)少一點(diǎn)，走回頭路的次數(shù)少一點(diǎn)。

這種變化往往比口號(hào)重要。