衡宇 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

最近和几家公司的技术负责人闲聊，兜兜转转都会聊到Agent话题。

给出的反馈几乎一致：智能体确实已经嵌进了不少工作流，但实际水平，最好也就是个实习生水平。

能做些自动化处理，偶尔还能让团队眼前一亮。但很多团队还是会下意识地把它排除在主要职责之外。用是会用，说完全放心肯定谈不上。

更别提把它当成自己团队可信赖的数字员工了。

与此同时，行业的关注重心已经发生转移，仅依靠模型性能领先，已无法支撑AI应用的企业级落地，工程红利和场景红利开始上桌。这堪称AI行业在2025年最大的心态变化之一。

在这样的背景下，无问芯穹给出了版本答案：无问芯穹智能体服务平台。

这个平台旨在帮助企业应对智能体落地过程中会反复遇到的一系列问题，包括从0到1的基础效果不佳、规模化部署与运行难、成本节节攀升以及商业闭环迟迟建立不起来等挑战。

智能体时代的基础设施，第一次带着全栈能力、工程化经验与商业落地方法论，正式亮相。

企业跑智能体，普遍卡在哪四个坑？

过去一年，智能体几乎成了企业智能化的标配，技术部门和业务部门都勇于尝鲜。

然而整体落地情况并不顺利，真正能在生产环境稳定运行、持续产生价值的智能体项目数量，比预期少得多。

几乎每一家企业都踩过好几个共性很强的坑。

最先暴露的是效果问题。

智能体使用起来，模型选择、提示词、检索链路、工具调用逻辑……每一个环节都有可能成为影响效果的因素。

即使一开始表现不错，随着业务更新或数据变化，效果也常常出现衰减。

很多项目组为了维持效果，不得不配置专人维护，省下来的效率很快又被新的人力成本吃回去。

紧接着出现的是规模化时的稳定性问题。

一个智能体在小规模试用时状态良好，可一旦进入真实业务流，全链路上各种因素叠加，系统的稳定性问题就会暴露出来。

任务处理堆积、延迟抖动、工具调用出错，甚至出现任务链条断裂，这些情况在不少企业内部都发生过。

第三个挑战来自成本。

从智能体这件事出现那天起，它身上就烙着“能帮助降本增效”的tag。

但成本真的降下来了吗？

相信很多人的答案都是否定的。

尤其是现阶段，哪怕大家觉得大模型的token单价已经被行业卷到很低了，但是一旦放在智能体中调用的时候，还是无法忽视的昂贵，DeepResearch一次，消耗上百万token，成本能高达20-50元。

模型调用费用，以及开发团队为优化效果投入的时间成本，如果再加上后期上下文长度不断增长，还有工具组合愈加复杂时，成本更难压住。

最后是商业化闭环。

要想用智能体为用户提供增值服务，真正带来业务增长，光会执行任务不够，它得能进入“产品流量链路——具备真实的触达能力——能完成支付与结算——形成持续运营”的正循环。

这背后，工具链、渠道、支付能力都少不了。

可大多数智能体原生的组织虽然创意策划能力很强，但却没有足够的人力，必须经历知识库自己接、工具链自己调、渠道自己开发等并不擅长的过程。不同系统之间兼容性有限，导致商业转化难以形成稳定路径。

当企业的智能体数量开始从试水时的个位数，逐步增加时，这四个问题的复杂度会指数级放大。

这都已经到年底了，大家或多或少都醒悟过来：

智能体落地这件事，已经从单点技术，变成了全栈基础设施能力的综合考试。

这句来自真实痛点的总结，几乎已经成为了业内共识。

无问芯穹智能体服务平台，补上企业智能体的“地基”

无问芯穹智能体服务平台正是基于这些系统性缺口设计的。

其核心思路可以概括成一句话：如果企业想让智能体真正承担生产责任，需要一条可靠的生产线，或者说，需要一块稳固的运行底座。

这一平台首先解决的是效果问题。

无问芯穹智能体服务平台将大量行业经验与算法能力模板化，提供了包括代码、研究、多模态在内的5类以上智能体能力模板，让企业在从0到1的阶段不用再靠自己一遍遍试错。

而模板化的另一核心价值在于，无问芯穹将以往服务众多大型行业客户所积累的经验与不同领域的行业知识，进行标准化、模块化封装，并提前植入工程化逻辑，持续沉淀为可供各行各业中小型客户直接复用的标准模板。借此，成熟的行业经验得以源源不断赋能到中小企业里。

配合Day 0级的模型追踪能力，系统可以动态适配合适的模型组合——无论是什么模态、什么版本，系统始终围绕目标业务效果，帮你寻求最佳的模型方案。

定制化的提示词优化以及工具调用也会被整合进平台体系，可以基于企业特定需求，来为客户进一步提升智能体的应用效果。

无问芯穹智能体服务平台的第二项核心能力是稳定性与可靠的规模化。

依托无问芯穹遍布全国的算力储备及技术服务，企业的每个智能体都能获得稳定托管。

平台的系统韧性通过弹性扩缩容和自动化排障体现得很充分，能够把原本百毫秒级的沙箱调度压缩到十毫秒级，在多个关键指标上都领先行业约50%。

平台还提供全链路可观测大盘，实现100%数据追踪。这让排障、扩展、迭代都变得清晰透明——这是企业级AI工程能力中最不容易做好的部分之一。

第三项能力围绕成本展开。

无问芯穹智能体服务平台将模型集成、推理优化和软硬协同做到深度整合，使企业能够灵活控制智能体的使用成本。

平台支持超过20种主流模型，自研与开源并行，并长期对顶尖开源模型进行深度推理优化。

例如在千亿、万亿级模型如DeepSeek、Kimi-K2-Instruct等模型服务中，通过大规模PD分离方案使推理效率相比传统服务模式，提升3至5倍。

而平台原生的全栈式的软硬件协同优化能力则使定制化模型服务成为可能。

根据场景灵活调优性能与开销，帮助企业找到“效果—成本”的最佳平衡点。

第四项能力面向商业化落地。

智能体部署、推广、变现之间并非孤立存在，而是三条紧密连接的链路：

工具链升级链推广链

无问芯穹智能体服务平台支持智能体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。

复杂流程被拆解成可独立升级的模块，为长期维护提供路径。

更关键的是，平台支持接入微信、小红书等外部渠道，以及支付与结算能力，使智能体可打通现实的商业化路径。因为多数平台不包含“分享”与“变现”这两层服务，所以这一能力在当前竞品里仍属稀缺。

无问芯穹智能体服务平台通过效果、稳定、成本、闭环的四重保障，为企业提供从定制调优、部署托管、社交分享到支付接入的全链路式的商业化闭环陪伴服务。

而平台的价值并不限于系统与指标，案例往往更能说明问题。

今天在2025 INFINI DAY无问芯穹智能体生态论坛展示的企业系统开发智能体“SysCoding Agent”，就是一个典型案例。

该智能体可通过自然语言生成企业系统的主流程与逻辑，其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%。

大白话翻译一下，也就是说用上SysCoding Agent的用户，通过一次输入，就能获得高度可用的系统雏形。

更令人印象深刻的是其效率——

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只要5元。

毫不夸张地说，这些数字对任何关注工程效率的企业都有很强冲击力，因为这样的能力在以前，往往需要跨部门协作至少数周乃至数月才能完成。

无问芯穹技术总裁李伯勋在发布会上透露道，无问芯穹智能体服务平台正在被旅游、求职、教育等更多行业采用，帮助企业实现行业know-how向智能化业务转化和积累。

Agent Infra，智能体时代的分水岭

大家都在说，即将过去的2025年是AI Agent元年。

随着更多项目进入实际生产环境，话题自然转向了“如何规模化”“如何稳定运行”“如何控制成本”“如何形成闭环”。这背后本质上是企业开始意识到智能体与组织结构之间的关联性。

是的，智能体进企业，第一阶段拼概念，第二阶段拼效果，往后多半要拼组织和基础设施。

按照这个趋势，未来的企业组织一定会出现一些结构性的变化。

智能体将成为最小的生产单元，通过协作承担大量重复性与结构性任务，人类的角色会更偏向决策、判断与创造性工作。

无论是内容生产、代码开发，还是系统运维与业务设计，智能体都会以某种形式参与其中。

对于企业来说，关键不再是做出/用上智能体，而是如何让几十个、上百个智能体在组织里稳定运行，而且还能让它们相互协作，共同提升整体生产力。

正如无问芯穹CEO夏立雪所言：

我们相信，未来每个企业都会是Agentic（智能代理化）的。
而当每个企业里都活跃着10个、100个、乃至1000个智能体，一个组织的创造能力将会被无限放大。即使是最微小的团队，也能释放出最强大的影响力。

这是一个行业判断，也是一种组织学上的趋势推演。

这意味着企业的竞争力将更多来自“拥有多少个高质量智能体及其协作体系”。

智能体基础设施，将成为智能体时代企业间拉开差距的主要因素。

如果把模型比作发动机，智能体比作车辆，那么Agent Infra就像道路、能源和交通系统。

没有这层建设，再好的智能体也跑不远。

无问芯穹选择把自己放在这一层，用智能体服务平台提供企业级的智能体底座设施。

平台的能力并非凭空而来。无问芯穹之所以能把Agent Infra做成体系，不只是产品切得准，还因为它同时具备跨越应用、模型与硬件多层栈的软硬件联合优化与工程能力。

它们叠在一起才构成了企业级智能体的可落地条件。

过去几年，AI行业的主角先是各种各样的模型，然后是各式各样的智能体。

当行业开始从纯技术驱动转向工程化驱动，智能体的大航海时代已然启航。

表层的浪花会很热闹，但真正决定企业能走多远的，是水面下是否有足够牢固的结构。

企业要借智能体驶入深水区，需要一套能稳住长周期的底层结构，而无问芯穹智能体服务平台就在尝试把这件事做得足够扎实。未来，这种基础设施型角色会越来越频繁地出现在台前。

更现实的目标很清晰，也很简单：

让所有企业在尝试智能体的时候，犯的错少一点，走回头路的次数少一点。

这种变化往往比口号重要。