企業級智能體落地，誰沒踩這四種大坑？無問芯穹的系統性解法來了

衡宇 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

最近和幾家公司的技術負責人閑聊，兜兜轉轉都會聊到Agent話題。

給出的反饋幾乎一致：智能體確實已經嵌進了不少工作流，但實際水平，最好也就是個實習生水平。

能做些自動化處理，偶爾還能讓團隊眼前一亮。但很多團隊還是會下意識地把它排除在主要職責之外。用是會用，說完全放心肯定談不上。

更別提把它當成自己團隊可信賴的數字員工了。

與此同時，行業的關注重心已經發生轉移，僅依靠模型性能領先，已無法支撐AI應用的企業級落地，工程紅利和場景紅利開始上桌。這堪稱AI行業在2025年最大的心態變化之一。

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平臺。

這個平臺旨在幫助企業應對智能體落地過程中會反復遇到的一系列問題，包括從0到1的基礎效果不佳、規模化部署與運行難、成本節節攀升以及商業閉環遲遲建立不起來等挑戰。

智能體時代的基礎設施，第一次帶著全棧能力、工程化經驗與商業落地方法論，正式亮相。

企業跑智能體，普遍卡在哪四個坑？

過去一年，智能體幾乎成了企業智能化的標配，技術部門和業務部門都勇于嘗鮮。

然而整體落地情況并不順利，真正能在生產環境穩定運行、持續產生價值的智能體項目數量，比預期少得多。

幾乎每一家企業都踩過好幾個共性很強的坑。

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、工具調用邏輯……每一個環節都有可能成為影響效果的因素。

即使一開始表現不錯，隨著業務更新或數據變化，效果也常常出現衰減。

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

緊接著出現的是規模化時的穩定性問題。

一個智能體在小規模試用時狀態良好，可一旦進入真實業務流，全鏈路上各種因素疊加，系統的穩定性問題就會暴露出來。

任務處理堆積、延遲抖動、工具調用出錯，甚至出現任務鏈條斷裂，這些情況在不少企業內部都發生過。

第三個挑戰來自成本。

從智能體這件事出現那天起，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。

尤其是現階段，哪怕大家覺得大模型的token單價已經被行業卷到很低了，但是一旦放在智能體中調用的時候，還是無法忽視的昂貴，DeepResearch一次，消耗上百萬token，成本能高達20-50元。

模型調用費用，以及開發團隊為優化效果投入的時間成本，如果再加上后期上下文長度不斷增長，還有工具組合愈加復雜時，成本更難壓住。

最后是商業化閉環。

要想用智能體為用戶提供增值服務，真正帶來業務增長，光會執行任務不夠，它得能進入“產品流量鏈路——具備真實的觸達能力——能完成支付與結算——形成持續運營”的正循環。

這背后，工具鏈、渠道、支付能力都少不了。

可大多數智能體原生的組織雖然創意策劃能力很強，但卻沒有足夠的人力，必須經歷知識庫自己接、工具鏈自己調、渠道自己開發等并不擅長的過程。不同系統之間兼容性有限，導致商業轉化難以形成穩定路徑。

當企業的智能體數量開始從試水時的個位數，逐步增加時，這四個問題的復雜度會指數級放大。

這都已經到年底了，大家或多或少都醒悟過來：

智能體落地這件事，已經從單點技術，變成了全棧基礎設施能力的綜合考試。

這句來自真實痛點的總結，幾乎已經成為了業內共識。

無問芯穹智能體服務平臺，補上企業智能體的“地基”

無問芯穹智能體服務平臺正是基于這些系統性缺口設計的。

其核心思路可以概括成一句話：如果企業想讓智能體真正承擔生產責任，需要一條可靠的生產線，或者說，需要一塊穩固的運行底座。

這一平臺首先解決的是效果問題。

無問芯穹智能體服務平臺將大量行業經驗與算法能力模板化，提供了包括代碼、研究、多模態在內的5類以上智能體能力模板，讓企業在從0到1的階段不用再靠自己一遍遍試錯。

而模板化的另一核心價值在于，無問芯穹將以往服務眾多大型行業客戶所積累的經驗與不同領域的行業知識，進行標準化、模塊化封裝，并提前植入工程化邏輯，持續沉淀為可供各行各業中小型客戶直接復用的標準模板。借此，成熟的行業經驗得以源源不斷賦能到中小企業里。

配合Day 0級的模型追蹤能力，系統可以動態適配合適的模型組合——無論是什么模態、什么版本，系統始終圍繞目標業務效果，幫你尋求最佳的模型方案。

定制化的提示詞優化以及工具調用也會被整合進平臺體系，可以基于企業特定需求，來為客戶進一步提升智能體的應用效果。

無問芯穹智能體服務平臺的第二項核心能力是穩定性與可靠的規模化。

依托無問芯穹遍布全國的算力儲備及技術服務，企業的每個智能體都能獲得穩定托管。

平臺的系統韌性通過彈性擴縮容和自動化排障體現得很充分，能夠把原本百毫秒級的沙箱調度壓縮到十毫秒級，在多個關鍵指標上都領先行業約50%。

平臺還提供全鏈路可觀測大盤，實現100%數據追蹤。這讓排障、擴展、迭代都變得清晰透明——這是企業級AI工程能力中最不容易做好的部分之一。

第三項能力圍繞成本展開。

無問芯穹智能體服務平臺將模型集成、推理優化和軟硬協同做到深度整合，使企業能夠靈活控制智能體的使用成本。

平臺支持超過20種主流模型，自研與開源并行，并長期對頂尖開源模型進行深度推理優化。

例如在千億、萬億級模型如DeepSeek、Kimi-K2-Instruct等模型服務中，通過大規模PD分離方案使推理效率相比傳統服務模式，提升3至5倍。

而平臺原生的全棧式的軟硬件協同優化能力則使定制化模型服務成為可能。

根據場景靈活調優性能與開銷，幫助企業找到“效果—成本”的最佳平衡點。

第四項能力面向商業化落地。

智能體部署、推廣、變現之間并非孤立存在，而是三條緊密連接的鏈路：

• 工具鏈
• 升級鏈
• 推廣鏈

無問芯穹智能體服務平臺支持智能體接入豐富的社區或自研工具集，可減少70%的集成和重復勞動。

復雜流程被拆解成可獨立升級的模塊，為長期維護提供路徑。

更關鍵的是，平臺支持接入微信、小紅書等外部渠道，以及支付與結算能力，使智能體可打通現實的商業化路徑。因為多數平臺不包含“分享”與“變現”這兩層服務，所以這一能力在當前競品里仍屬稀缺。

無問芯穹智能體服務平臺通過效果、穩定、成本、閉環的四重保障，為企業提供從定制調優、部署托管、社交分享到支付接入的全鏈路式的商業化閉環陪伴服務。

而平臺的價值并不限于系統與指標，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論壇展示的企業系統開發智能體“SysCoding Agent”，就是一個典型案例。

該智能體可通過自然語言生成企業系統的主流程與邏輯，其首次生成的主流程完整性超過95%，規范遵從度超過90%，堵塞性bug發生率低于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雛形。

更令人印象深刻的是其效率——

企業內部測試表明，1人投入1周即可上線一個生產級系統，單系統建設成本最低只要5元。

毫不夸張地說，這些數字對任何關注工程效率的企業都有很強沖擊力，因為這樣的能力在以前，往往需要跨部門協作至少數周乃至數月才能完成。

無問芯穹技術總裁李伯勛在發布會上透露道，無問芯穹智能體服務平臺正在被旅游、求職、教育等更多行業采用，幫助企業實現行業know-how向智能化業務轉化和積累。

Agent Infra，智能體時代的分水嶺

大家都在說，即將過去的2025年是AI Agent元年。

隨著更多項目進入實際生產環境，話題自然轉向了“如何規模化”“如何穩定運行”“如何控制成本”“如何形成閉環”。這背后本質上是企業開始意識到智能體與組織結構之間的關聯性。

是的，智能體進企業，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設施。

按照這個趨勢，未來的企業組織一定會出現一些結構性的變化。

智能體將成為最小的生產單元，通過協作承擔大量重復性與結構性任務，人類的角色會更偏向決策、判斷與創造性工作。

無論是內容生產、代碼開發，還是系統運維與業務設計，智能體都會以某種形式參與其中。

對于企業來說，關鍵不再是做出/用上智能體，而是如何讓幾十個、上百個智能體在組織里穩定運行，而且還能讓它們相互協作，共同提升整體生產力。

正如無問芯穹CEO夏立雪所言：

• 我們相信，未來每個企業都會是Agentic（智能代理化）的。
  而當每個企業里都活躍著10個、100個、乃至1000個智能體，一個組織的創造能力將會被無限放大。即使是最微小的團隊，也能釋放出最強大的影響力。

這是一個行業判斷，也是一種組織學上的趨勢推演。

這意味著企業的競爭力將更多來自“擁有多少個高質量智能體及其協作體系”。

智能體基礎設施，將成為智能體時代企業間拉開差距的主要因素。

如果把模型比作發動機，智能體比作車輛，那么Agent Infra就像道路、能源和交通系統。

沒有這層建設，再好的智能體也跑不遠。

無問芯穹選擇把自己放在這一層，用智能體服務平臺提供企業級的智能體底座設施。

平臺的能力并非憑空而來。無問芯穹之所以能把Agent Infra做成體系，不只是產品切得準，還因為它同時具備跨越應用、模型與硬件多層棧的軟硬件聯合優化與工程能力。

它們疊在一起才構成了企業級智能體的可落地條件。

過去幾年，AI行業的主角先是各種各樣的模型，然后是各式各樣的智能體。

當行業開始從純技術驅動轉向工程化驅動，智能體的大航海時代已然啟航。

表層的浪花會很熱鬧，但真正決定企業能走多遠的，是水面下是否有足夠牢固的結構。

企業要借智能體駛入深水區，需要一套能穩住長周期的底層結構，而無問芯穹智能體服務平臺就在嘗試把這件事做得足夠扎實。未來，這種基礎設施型角色會越來越頻繁地出現在臺前。

更現實的目標很清晰，也很簡單：

讓所有企業在嘗試智能體的時候，犯的錯少一點，走回頭路的次數少一點。

這種變化往往比口號重要。