一、案例背景
1.1 从大模型到智能体：AI产业的范式迁移
2023年以来，以大语言模型为核心的生成式AI技术经历了爆发式增长。然而，进入2025年后，产业界逐渐形成共识：大模型本身的能力提升正面临边际效益递减，AI产业的竞争焦点正从“模型参数竞赛”转向“智能体（AI Agent）落地能力”的比拼。AI Agent不再是简单的单轮问答工具，而是能够自主进行任务拆解、规划决策、工具调用和结果反馈的复杂系统。异步并行、多智能体协同、长上下文推理以及高频工具调用，逐渐成为AI应用的主流形态。
这一转变对底层基础设施提出了全新的要求。Agent在运行过程中需要持续进行长序列推理和频繁的KV Cache读写，对算力平台的稳定性、吞吐能力和响应速度构成了严峻挑战。正如业界所言，“智能体的价值不仅取决于模型能力，更依赖于模型、工具、工作流与算力基础设施之间的协同效率。”
1.2 360集团：从安全巨头到智能体基础设施提供商
360集团是中国领先的互联网安全企业，近年来积极向人工智能领域转型。其核心AI产品“360智能体工厂”承担智能体生成与编排职能，支持通过自然语言快速生成智能体并组建多智能体协作蜂群。其首创的“蜂群多智能体协作技术”支持多智能体多层嵌套、灵活组队与共享协作记忆，实现任务自主规划与协同执行。据内测数据，该技术使原本需要2小时的多角色协作任务缩短至20分钟，效率提升达6倍。在超过1000步的复杂任务连续执行测试中，任务成功率达到95%以上。
360智能体工厂还采用透明化人机协同机制，将智能体的思考过程、任务规划路径和执行状态全程可视化，使用户能够实时掌握任务进展与执行结果。
1.3 昇腾AI：国产算力底座的崛起
昇腾AI是华为打造的国产AI算力平台，涵盖芯片、框架、开发工具链等全栈能力。在中美科技竞争加剧、高端AI芯片出口受限的背景下，昇腾AI承载着国产算力自主可控的战略使命。针对智能体场景中的长序列推理和频繁KV Cache读写等挑战，昇腾AI进行了针对性性能优化，通过长序列优化、吞吐优化、运行时优化及算子优化等能力提升，有效降低首Token时延，提升整体吞吐效率。在搭载DeepSeek、Qwen、GLM等主流模型时，昇腾AI已具备良好的开箱性能。
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