今日,AI基礎設施領域迎來一項重要突破——無問芯穹正式發布其“基礎設施智能體蜂群”解決方案。該方案基于公司在AI原生基礎設施領域的長期實踐,通過多智能體協同架構,為行業提供了一整套智能化資源管理與運維體系,旨在重構傳統AI基礎設施的生產模式。
傳統AI基礎設施依賴分層堆疊的架構,從IaaS到PaaS再到MaaS,各環節割裂導致效率低下。無問芯穹提出的Agentic Infra范式,以智能體為核心構建閉環系統,將異構算力、云原生組件與AI平臺能力整合為可動態調用的資源池。通過自主任務拆解與鏈路組織,實現從算力適配到模型部署的全鏈路智能化,用戶僅需通過自然語言指令即可完成復雜操作。
該方案的核心在于“基礎設施智能體蜂群”體系,由五大智能體模塊組成:SOTA模型篩選智能體作為技術哨兵,實時匹配最優模型與運行環境;平臺管家智能體負責環境初始化與容器編排;資源運營智能體動態平衡成本與收益;答疑排障智能體提供自然語言交互的故障診斷;集群運維智能體執行根因分析與自動修復。五大模塊通過“感知-決策-執行”閉環協同工作,使算力平臺從被動資源提供者轉變為主動服務者。
在實踐層面,該方案已展現出顯著效能提升。以某擁有超百萬月活的二次元創作平臺為例,其創始人胡修涵透露,傳統開發模式下30%以上的資源消耗于通用組件重構,而引入智能體蜂群后,通過自動化調度與資源編排,算力適配、模型集成等環節的投入大幅減少,迭代速度提升5倍。平臺得以從重復勞動中解放,轉向以目標為導向的智能開發范式。
社交領域頭部企業Soul App的實踐進一步驗證了方案價值。其創始人張璐表示,在與無問芯穹的合作中,智能體蜂群將創新周期壓縮至原有水平的三分之一,試錯成本顯著下降。此前因技術門檻或資源限制擱置的創意,如今得以快速落地。張璐認為,這不僅是工具升級,更是AI生態的重構——通過降低開發門檻,使中小團隊也能高效構建高質量智能體應用。
無問芯穹聯合創始人夏立雪曾以“水龍頭”比喻其技術愿景:用戶使用AI應用時,無需知曉底層調用了哪些模型或算力卡。此次發布的Agentic Infra范式,正是這一理念的延伸——通過“M×N”無感化調用,實現從靈感到交付的全流程自動化。夏立雪強調,智能體時代的核心競爭力在于降低開發門檻,使具備領域知識的中小團隊也能參與AI變革。
目前,無問芯穹已形成覆蓋大模型優化、分布式訓練加速、多租戶調度等全鏈路技術棧。通過服務高校、科研機構及企業客戶,公司在異構算力納管、RDMA網絡優化等領域積累了深厚經驗。此次智能體蜂群的落地,標志著AI基礎設施從“資源供給”向“智能服務”的范式轉變,為行業提供了可復制的智能化解決方案。
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