【通信产业网讯】（记者 党博文）当大模型的浪潮席卷全球，一场关于“智能”本质的追问正悄然兴起。
当前，我们目睹了生成式AI如何以惊人的速度重塑内容创作、数据分析乃至决策辅助的边界，当AI客服能流畅解答复杂金融问题，当虚拟助手自主完成跨系统数据整合，当医疗诊断工具依据多模态信息精准给出治疗方案，这些颠覆传统认知的应用场景背后，都跃动着智能体（AI Agent）的身影。
然而，在惊叹于其 “类人” 交互与决策能力的同时，我们不禁叩问，究竟什么是智能体？这个被视作通用人工智能关键突破口的技术，如何突破传统算法的桎梏，构建起感知、推理与行动的闭环体系？它又将以怎样的逻辑，重新定义人与机器、数字与现实的交互边界？
模糊硬件与软件“界限”
作为人工智能领域最具革命性的概念之一，智能体其本质在于环境感知、自主决策与行动执行的闭环能力。它像是一位全知全能的决策者，通过多模态传感器实时捕捉环境信息，利用深度学习模型对这些数据进行“理解”与“推理”，最终生成精准的物理或数字动作。
这种能力超越了传统软件的被动响应模式，使得智能体能够主动探索环境、适应变化，甚至在复杂任务中展现出“创造性”的问题解决能力。
传统意义上，硬件与软件界限分明，硬件是承载软件运行的物理基础，软件则是赋予硬件功能与智慧的灵魂。
然而，智能体的崛起正在悄然改变这一格局。智能体作为一个集感知、决策与行动于一体的创新实体，它既可以是运行在硬件设备上的软件程序，又能通过硬件设备与外部环境进行交互，实现自主决策与行动。
以智能家居系统中的智能体为例，通过软件算法对传感器收集到的环境数据进行分析决策，然后控制硬件设备做出相应调整。在这个过程中，智能体使得硬件与软件紧密协同，形成一个有机整体，二者的界限变得模糊不清。
在工业制造领域，智能体控制的机器人能够根据生产线上的实时情况自主调整操作流程，实现高效生产。这得益于智能体背后的软件算法对硬件设备的精准操控，以及硬件设备对软件指令的快速响应，二者相互依存，共同推动生产的智能化升级。
在金融风控场景中，智能体通过部署在服务器集群上的算法模型，实时感知市场波动、交易数据等多维信息，自主分析风险等级并触发预警机制，同时驱动硬件系统执行限制交易、调整风控策略等操作。
这种融合并非简单的叠加，而是深度的渗透与交互，让硬件具备了 “思考” 能力，软件拥有了 “行动” 力量，极大地提升了系统的智能性与自主性，使得 “硬件是躯体，软件是灵魂” 的传统定义在智能体的实践中变得不再绝对。
也正因此，当传统认知中泾渭分明的硬件与软件，在智能体的催化下逐渐消融边界，一场全产业链的“智能升级”已然拉开帷幕。
产业链迈向“共谋式创新”
据IDC预测，2025年全球AI市场规模将突破2.3万亿元人民币，智能体作为核心驱动力，产业链呈现出多层次、全方位的特点，涵盖了从基础算力支持到垂直应用的各个层面。
在技术层，AI芯片设计与制造作为智能体的 “大脑”，AI芯片需兼顾算力与能效比。国内厂商如华为、寒武纪等通过异构计算架构创新，实现硬件与算法的深度协同，其中昇腾910最大算力达到 512TOPS（FP16），能够为大规模 AI 训练任务提供高效支持，比如在图像识别、语音识别等领域的模型训练。同时，它具备高集成度和低功耗的特点，可有效降低数据中心的运营成本。
操作系统则支撑智能体的高效运行。如openEuler AI 智能调优方案，对于运行智能体的服务器来说，能够根据智能体的业务负载和资源需求，动态调整服务器的计算、存储等资源，以提高智能体的运行效率和稳定性。
云计算作为算力基础设施支撑智能体的训练与推理。国内企业如腾讯云、阿里云通过智算中心和边缘设备构建分层算力网络，阿里云还上线业界首个全生命周期MCP服务，无需用户管理资源、开发部署、工程运维等工作，5 分钟即可快速搭建一个连接 MCP 服务 Agent。平台集成了阿里云函数计算、200多款业界领先的大模型、50多款主流 MCP服务，全面解决Agent开发所需的算力资源、大模型资源和应用工具链等，加速AI大模型落地速度。
在模型服务层面，大语言模型的接口开放与推理优化，如同智能体的 “思维中枢”，通过实时调用与反馈机制，让智能体具备动态决策能力。如百度打造的人工智能大语言模型，具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力，可用于文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、数据分析、代码生成等多个场景；阿里巴巴自主研发的大模型，拥有千亿参数，具备多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持等核心能力，可用于智能问答、知识检索、文案创作等场景，广泛应用于金融、医疗、教育、物流等多个行业，能作为 AI 辅助工具提升工作效率和智能化水平。
最后是智能体开发平台，作为提供从模型训练到部署的全链条工具，降低行业应用门槛的关键承载。如联想 AI Force智能体开发平台通过 “一体集成”，深度整合主流大模型库，提供预置行业知识图谱和标准化API接口，可视化拖拽界面缩短业务系统对接周期；“私有化部署” 确保数据安全合规，可与企业现有系统无缝对接并保留定制接口，“简易运维” 使用户开箱即用，降低硬件采购与运维成本。
由此看来，智能体的产业链协同，本质上是一场围绕技术栈重构的生态革命，产业链的多层级协同，正在构建智能体从研发到落地的完整闭环。
如在算力层，百度智能云与华为云通过智算中心与边缘节点的分层布局，解决了智能体训练与推理的 “能耗瓶颈” 与 “实时性难题”；平台框架层的企业级智能体平台与开发者工具，将复杂的算法工程化，使企业无需从头搭建技术底座即可快速部署智能体应用；垂直应用层则如同产业创新的 “试验田”，金融领域的智能风控体、医疗行业的辅助诊断系统、供应链中的智能调度平台，将抽象的智能体技术转化为具体的商业价值。
技术闭环与场景渗透的双重驱动，成为产业链协同的核心竞争力。联想联合新华联、寒舍文旅打造的文旅智能体生态，通过 “云-边-端” 算力协同，实现景区客流预测、个性化导览、服务资源调度的一体化管理，使游客满意度提升27%，运营成本降低18%。
从算力基础设施的搭建到行业应用的深耕，智能体产业链的协同共进，正在书写人工智能时代的产业协作新范式。这种 “共谋式创新” 生态网络，既降低了单个企业的研发风险，又加速了技术商业化进程，更重要的是，它让智能体技术真正走出实验室，成为驱动产业升级与经济增长的核心引擎。
“水桶效应”与破局之道
当智能体以前所未有的速度重塑产业格局时，其发展进程可以看似盛水的木桶，受制于最短木板的限制。
目前，从生态不成熟、经济效益不明显到应用场景受限，这些短板正制约着智能体向更深层次、更广领域拓展。
其中，在生态上，工具市场缺失使得开发者难以获取适配的开发资源，大量重复性工作消耗着研发精力；开发者社区活跃度低，知识与经验无法有效流通，技术迭代速度被迫放缓；接口标准不统一如同语言不通的交流障碍，阻碍着不同智能体、不同系统间的互联互通；支持服务体系不完善，则让企业在落地应用时面临技术难题无法及时解决的困境。
经济效益不明显则是横亘在智能体产业前行道路上的又一障碍。高企的研发运营成本如同沉重的枷锁；从算法模型的训练优化，到硬件设备的升级迭代，每一步都需要巨额资金投入。
而市场端，稳定付费用户群体尚未形成，企业难以实现可持续的盈利模式。这种 “高投入、低回报” 的现状，使得许多企业在智能体领域的探索举步维艰。
应用场景受限更是束缚智能体发展的关键因素。当前，智能体在封闭可控场景中能够展现出良好的性能，如工厂流水线的智能调度、银行后台的风控管理等。然而，一旦进入开放复杂动态的环境，如城市交通治理、应急救援等场景，智能体的表现往往差强人意。面对复杂多变的环境信息、不可预测的突发事件，智能体的感知能力、决策能力与行动执行能力都面临巨大挑战。
可见，唯有深刻理解并着力打造 “水桶效应”，让智能体系统的感知、决策、执行等各环节协同共进，才能突破发展瓶颈，释放其作为 “新质生产力” 的巨大潜能。
在相关专家看来，从系统工程的角度出发，构建全链条的质量管控体系是关键一步。通过制定严格的标准化测试流程，对智能体的感知设备精度、决策算法准确性、执行设备可靠性等进行全面评估；采用冗余设计，为关键环节配备备份方案，降低单点故障对系统的影响；建立动态优化机制，根据实际运行数据不断调整优化各环节性能。
同时，建立跨学科、跨领域的协同创新机制同样不可或缺。智能体技术的复杂性决定了其发展需要多学科知识的融合与碰撞。计算机科学家提供算法与编程技术，电子工程师优化硬件设计，认知科学家探索人类智能机制以启发智能体的设计。
无疑，当智能体系统的每一个环节都足够坚实，当技术创新与产业应用形成良性循环，智能体将不再受限于短板，而是以完整、高效的姿态，在更多领域发挥价值，这场围绕 “水桶效应” 的变革，终将成为智能体突破发展瓶颈、重塑产业格局的关键密码。
【通信产业网讯】（记者 党博文）当大模型的浪潮席卷全球，一场关于“智能”本质的追问正悄然兴起。
当前，我们目睹了生成式AI如何以惊人的速度重塑内容创作、数据分析乃至决策辅助的边界，当AI客服能流畅解答复杂金融问题，当虚拟助手自主完成跨系统数据整合，当医疗诊断工具依据多模态信息精准给出治疗方案，这些颠覆传统认知的应用场景背后，都跃动着智能体（AI Agent）的身影。
然而，在惊叹于其 “类人” 交互与决策能力的同时，我们不禁叩问，究竟什么是智能体？这个被视作通用人工智能关键突破口的技术，如何突破传统算法的桎梏，构建起感知、推理与行动的闭环体系？它又将以怎样的逻辑，重新定义人与机器、数字与现实的交互边界？
模糊硬件与软件“界限”
作为人工智能领域最具革命性的概念之一，智能体其本质在于环境感知、自主决策与行动执行的闭环能力。它像是一位全知全能的决策者，通过多模态传感器实时捕捉环境信息，利用深度学习模型对这些数据进行“理解”与“推理”，最终生成精准的物理或数字动作。
这种能力超越了传统软件的被动响应模式，使得智能体能够主动探索环境、适应变化，甚至在复杂任务中展现出“创造性”的问题解决能力。
传统意义上，硬件与软件界限分明，硬件是承载软件运行的物理基础，软件则是赋予硬件功能与智慧的灵魂。
然而，智能体的崛起正在悄然改变这一格局。智能体作为一个集感知、决策与行动于一体的创新实体，它既可以是运行在硬件设备上的软件程序，又能通过硬件设备与外部环境进行交互，实现自主决策与行动。
以智能家居系统中的智能体为例，通过软件算法对传感器收集到的环境数据进行分析决策，然后控制硬件设备做出相应调整。在这个过程中，智能体使得硬件与软件紧密协同，形成一个有机整体，二者的界限变得模糊不清。
在工业制造领域，智能体控制的机器人能够根据生产线上的实时情况自主调整操作流程，实现高效生产。这得益于智能体背后的软件算法对硬件设备的精准操控，以及硬件设备对软件指令的快速响应，二者相互依存，共同推动生产的智能化升级。
在金融风控场景中，智能体通过部署在服务器集群上的算法模型，实时感知市场波动、交易数据等多维信息，自主分析风险等级并触发预警机制，同时驱动硬件系统执行限制交易、调整风控策略等操作。
这种融合并非简单的叠加，而是深度的渗透与交互，让硬件具备了 “思考” 能力，软件拥有了 “行动” 力量，极大地提升了系统的智能性与自主性，使得 “硬件是躯体，软件是灵魂” 的传统定义在智能体的实践中变得不再绝对。
也正因此，当传统认知中泾渭分明的硬件与软件，在智能体的催化下逐渐消融边界，一场全产业链的“智能升级”已然拉开帷幕。
产业链迈向“共谋式创新”
据IDC预测，2025年全球AI市场规模将突破2.3万亿元人民币，智能体作为核心驱动力，产业链呈现出多层次、全方位的特点，涵盖了从基础算力支持到垂直应用的各个层面。
在技术层，AI芯片设计与制造作为智能体的 “大脑”，AI芯片需兼顾算力与能效比。国内厂商如华为、寒武纪等通过异构计算架构创新，实现硬件与算法的深度协同，其中昇腾910最大算力达到 512TOPS（FP16），能够为大规模 AI 训练任务提供高效支持，比如在图像识别、语音识别等领域的模型训练。同时，它具备高集成度和低功耗的特点，可有效降低数据中心的运营成本。
操作系统则支撑智能体的高效运行。如openEuler AI 智能调优方案，对于运行智能体的服务器来说，能够根据智能体的业务负载和资源需求，动态调整服务器的计算、存储等资源，以提高智能体的运行效率和稳定性。
云计算作为算力基础设施支撑智能体的训练与推理。国内企业如腾讯云、阿里云通过智算中心和边缘设备构建分层算力网络，阿里云还上线业界首个全生命周期MCP服务，无需用户管理资源、开发部署、工程运维等工作，5 分钟即可快速搭建一个连接 MCP 服务 Agent。平台集成了阿里云函数计算、200多款业界领先的大模型、50多款主流 MCP服务，全面解决Agent开发所需的算力资源、大模型资源和应用工具链等，加速AI大模型落地速度。
在模型服务层面，大语言模型的接口开放与推理优化，如同智能体的 “思维中枢”，通过实时调用与反馈机制，让智能体具备动态决策能力。如百度打造的人工智能大语言模型，具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力，可用于文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、数据分析、代码生成等多个场景；阿里巴巴自主研发的大模型，拥有千亿参数，具备多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持等核心能力，可用于智能问答、知识检索、文案创作等场景，广泛应用于金融、医疗、教育、物流等多个行业，能作为 AI 辅助工具提升工作效率和智能化水平。
最后是智能体开发平台，作为提供从模型训练到部署的全链条工具，降低行业应用门槛的关键承载。如联想 AI Force智能体开发平台通过 “一体集成”，深度整合主流大模型库，提供预置行业知识图谱和标准化API接口，可视化拖拽界面缩短业务系统对接周期；“私有化部署” 确保数据安全合规，可与企业现有系统无缝对接并保留定制接口，“简易运维” 使用户开箱即用，降低硬件采购与运维成本。
由此看来，智能体的产业链协同，本质上是一场围绕技术栈重构的生态革命，产业链的多层级协同，正在构建智能体从研发到落地的完整闭环。
如在算力层，百度智能云与华为云通过智算中心与边缘节点的分层布局，解决了智能体训练与推理的 “能耗瓶颈” 与 “实时性难题”；平台框架层的企业级智能体平台与开发者工具，将复杂的算法工程化，使企业无需从头搭建技术底座即可快速部署智能体应用；垂直应用层则如同产业创新的 “试验田”，金融领域的智能风控体、医疗行业的辅助诊断系统、供应链中的智能调度平台，将抽象的智能体技术转化为具体的商业价值。
技术闭环与场景渗透的双重驱动，成为产业链协同的核心竞争力。联想联合新华联、寒舍文旅打造的文旅智能体生态，通过 “云-边-端” 算力协同，实现景区客流预测、个性化导览、服务资源调度的一体化管理，使游客满意度提升27%，运营成本降低18%。
从算力基础设施的搭建到行业应用的深耕，智能体产业链的协同共进，正在书写人工智能时代的产业协作新范式。这种 “共谋式创新” 生态网络，既降低了单个企业的研发风险，又加速了技术商业化进程，更重要的是，它让智能体技术真正走出实验室，成为驱动产业升级与经济增长的核心引擎。
“水桶效应”与破局之道
当智能体以前所未有的速度重塑产业格局时，其发展进程可以看似盛水的木桶，受制于最短木板的限制。
目前，从生态不成熟、经济效益不明显到应用场景受限，这些短板正制约着智能体向更深层次、更广领域拓展。
其中，在生态上，工具市场缺失使得开发者难以获取适配的开发资源，大量重复性工作消耗着研发精力；开发者社区活跃度低，知识与经验无法有效流通，技术迭代速度被迫放缓；接口标准不统一如同语言不通的交流障碍，阻碍着不同智能体、不同系统间的互联互通；支持服务体系不完善，则让企业在落地应用时面临技术难题无法及时解决的困境。
经济效益不明显则是横亘在智能体产业前行道路上的又一障碍。高企的研发运营成本如同沉重的枷锁；从算法模型的训练优化，到硬件设备的升级迭代，每一步都需要巨额资金投入。
而市场端，稳定付费用户群体尚未形成，企业难以实现可持续的盈利模式。这种 “高投入、低回报” 的现状，使得许多企业在智能体领域的探索举步维艰。
应用场景受限更是束缚智能体发展的关键因素。当前，智能体在封闭可控场景中能够展现出良好的性能，如工厂流水线的智能调度、银行后台的风控管理等。然而，一旦进入开放复杂动态的环境，如城市交通治理、应急救援等场景，智能体的表现往往差强人意。面对复杂多变的环境信息、不可预测的突发事件，智能体的感知能力、决策能力与行动执行能力都面临巨大挑战。
可见，唯有深刻理解并着力打造 “水桶效应”，让智能体系统的感知、决策、执行等各环节协同共进，才能突破发展瓶颈，释放其作为 “新质生产力” 的巨大潜能。
在相关专家看来，从系统工程的角度出发，构建全链条的质量管控体系是关键一步。通过制定严格的标准化测试流程，对智能体的感知设备精度、决策算法准确性、执行设备可靠性等进行全面评估；采用冗余设计，为关键环节配备备份方案，降低单点故障对系统的影响；建立动态优化机制，根据实际运行数据不断调整优化各环节性能。
同时，建立跨学科、跨领域的协同创新机制同样不可或缺。智能体技术的复杂性决定了其发展需要多学科知识的融合与碰撞。计算机科学家提供算法与编程技术，电子工程师优化硬件设计，认知科学家探索人类智能机制以启发智能体的设计。
无疑，当智能体系统的每一个环节都足够坚实，当技术创新与产业应用形成良性循环，智能体将不再受限于短板，而是以完整、高效的姿态，在更多领域发挥价值，这场围绕 “水桶效应” 的变革，终将成为智能体突破发展瓶颈、重塑产业格局的关键密码。
