華為云WAIC“亮劍”企業(yè)AI，周躍峰拆解智能體規(guī)模化落地步驟

智東西
作者 楊京麗
編輯 李水青

智東西7月19日?qǐng)?bào)道，昨天，在2026WAIC華為云企業(yè)智能體產(chǎn)業(yè)論壇上，華為公司董事、華為云CEO周躍峰，中國(guó)信息通信研究院人工智能研究所所長(zhǎng)魏凱，華為云Agent平臺(tái)首席架構(gòu)師馬會(huì)彬，openJiuwen社區(qū)技術(shù)委員會(huì)主席、華為2012實(shí)驗(yàn)室AI基礎(chǔ)軟件科學(xué)家金雪鋒等人，圍繞企業(yè)級(jí)智能體的技術(shù)演進(jìn)、平臺(tái)建設(shè)、開源生態(tài)和金融場(chǎng)景落地展開分享。

華為公司董事、華為云CEO周躍峰認(rèn)為，智能體將逐步重構(gòu)傳統(tǒng)SaaS生態(tài)，快速沉淀和共享MCP（模型上下文協(xié)議）、Skills等行業(yè)資產(chǎn)，是推動(dòng)智能體規(guī)模化落地的重要步驟。

中國(guó)信通院人工智能所所長(zhǎng)魏凱分享，智能體的滲透率可能在2027年達(dá)到70%，到2030年前后達(dá)到90%。智能體真正能“干活”，主要依賴基礎(chǔ)模型能力和長(zhǎng)任務(wù)穩(wěn)定執(zhí)行能力的提升。

華為云Agent平臺(tái)首席架構(gòu)師馬會(huì)彬認(rèn)為，企業(yè)級(jí)Agent不僅要關(guān)注AI能力的上限，更要提高其能力下限，要讓Agent在執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)時(shí)“少走彎路，不走錯(cuò)路”。

會(huì)上，中軟國(guó)際發(fā)布靈析企業(yè)智能體平臺(tái)V3，該平臺(tái)基于華為云Stack和企業(yè)級(jí)智能體開源版openJiuwen構(gòu)建，面向金融等行業(yè)提供數(shù)據(jù)語義與本體構(gòu)建、多智能體協(xié)同調(diào)度、企業(yè)級(jí)技能管理、智能問數(shù)和智能問知等能力。

同場(chǎng)，華為云聯(lián)合中國(guó)工商銀行、中國(guó)銀聯(lián)、中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行，以及軟通動(dòng)力、中軟國(guó)際、南天信息等十余家金融機(jī)構(gòu)和生態(tài)企業(yè)，發(fā)起共建“行業(yè)AI夢(mèng)工廠·智慧金融專區(qū)”行動(dòng)，計(jì)劃圍繞金融核心場(chǎng)景，共同沉淀和復(fù)用智能體行業(yè)資產(chǎn)。

一、企業(yè)級(jí)Agent不只拼上限，更要補(bǔ)齊“下限能力”

會(huì)上，華為公司董事、華為云CEO周躍峰稱，未來十年，智能體將重塑金融服務(wù)模式和決策體系。用戶可能不再需要直接打開某個(gè)銀行App，可以直接通過個(gè)人智能體與銀行智能體交互，獲得投資、貸款等個(gè)性化方案。

從一個(gè)能夠演示的Agent，走到能夠進(jìn)入企業(yè)核心生產(chǎn)系統(tǒng)的Agent，中間仍存在明顯距離。華為云Agent平臺(tái)首席架構(gòu)師馬會(huì)彬認(rèn)為，企業(yè)級(jí)Agent不僅要關(guān)注AI能力的上限，更要提高能力的下限。企業(yè)更關(guān)心智能體能否7×24小時(shí)穩(wěn)定運(yùn)行、能否自主優(yōu)化、能否防范AI原生安全風(fēng)險(xiǎn)，以及能否對(duì)任務(wù)執(zhí)行鏈路進(jìn)行持續(xù)觀測(cè)和評(píng)估。

華為云智果AgentArts通過AgentStudio、AgentRun和AgentOps，分別覆蓋智能體的敏捷構(gòu)建、高穩(wěn)運(yùn)行和持續(xù)運(yùn)營(yíng)。平臺(tái)還引入多層控制器、自進(jìn)化Harness、Agent Identity、Agent Gateway、會(huì)話級(jí)隔離、動(dòng)態(tài)令牌和精細(xì)化權(quán)限控制等機(jī)制，讓Agent在執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)時(shí)“少走彎路，不走錯(cuò)路”。

AgentArts在云上提供商用平臺(tái)能力，openJiuwen則進(jìn)一步向企業(yè)和開發(fā)者開放核心框架。二者內(nèi)核超過90%同源，形成商用和開源雙輪驅(qū)動(dòng)。其中，商用版主要面向企業(yè)提供生產(chǎn)級(jí)安全、服務(wù)化能力和運(yùn)行保障；openJiuwen則降低企業(yè)及軟件開發(fā)服務(wù)商的二次開發(fā)門檻，支持其基于開源版本開發(fā)本地化商業(yè)產(chǎn)品，并與AgentArts生態(tài)兼容。

二、從“能回答”走向“能干活”，企業(yè)Agent要補(bǔ)齊工程能力

中國(guó)信息通信研究院人工智能研究所所長(zhǎng)魏凱認(rèn)為，智能體生態(tài)建設(shè)需要各方共同參與，當(dāng)前政策在鼓勵(lì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時(shí)，也對(duì)規(guī)范應(yīng)用、安全可信提出了要求。

智能體真正能夠“干活”，依賴兩個(gè)底座：一是基礎(chǔ)模型能力持續(xù)提升，二是長(zhǎng)任務(wù)穩(wěn)定執(zhí)行能力不斷增強(qiáng)。過去一年多，智能體從問答型應(yīng)用，演進(jìn)到人工定義工作流，再到具備本地沙箱和運(yùn)行環(huán)境的自主執(zhí)行階段，模型能力與工程體系正在相互推動(dòng)。

魏凱提出，個(gè)人提效并不等于組織提效。企業(yè)不能零散地引入智能體，而要用工程化思路建立明確目標(biāo)、建設(shè)路線圖、評(píng)價(jià)體系和持續(xù)迭代機(jī)制，同時(shí)解決業(yè)務(wù)融合、數(shù)據(jù)治理、多智能體協(xié)作、全鏈路安全和人機(jī)責(zé)任認(rèn)定等問題。

三、openJiuwen轉(zhuǎn)向多智能體和分布式運(yùn)行

openJiuwen社區(qū)技術(shù)委員會(huì)主席、華為2012實(shí)驗(yàn)室AI基礎(chǔ)軟件科學(xué)家金雪鋒認(rèn)為，當(dāng)前企業(yè)Agent部署比例仍然較低，一個(gè)重要原因是，許多現(xiàn)有架構(gòu)主要面向單Agent和單機(jī)運(yùn)行，而企業(yè)業(yè)務(wù)天然涉及多部門、多角色和多智能體協(xié)作。

金融等核心業(yè)務(wù)又不能依賴智能體反復(fù)試錯(cuò)，對(duì)安全、時(shí)延和任務(wù)確定性提出了更高要求。

openJiuwen由此提出Coordination Engineering（協(xié)同工程）和Symbiosis Engineering（共生工程），目標(biāo)是打造企業(yè)級(jí)通用AgentOS（智能體操作系統(tǒng)）。其架構(gòu)將大模型、記憶存儲(chǔ)和Agent協(xié)議分別作為新的計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行統(tǒng)一管理，并將CLI（命令行界面）、MCP（模型上下文協(xié)議）作為Agent調(diào)用外部工具和服務(wù)的接口。

面向多智能體場(chǎng)景，openJiuwen引入Swarm Skills（多智能體集群技能）、分層調(diào)度、多模型路由和組織級(jí)記憶等能力，推動(dòng)系統(tǒng)從Model Scale Up（模型縱向擴(kuò)展）走向Agent Scale Out（智能體橫向擴(kuò)展）。

平臺(tái)還支持分布式動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度、多租戶和多Session安全隔離、斷點(diǎn)續(xù)跑及算力親和。在Coding場(chǎng)景中，openJiuwen將首Token時(shí)延降低22%，Cache命中率（緩存命中率）提升30%，吞吐提升20%。

四、靈析企業(yè)智能體平臺(tái)發(fā)布，瞄準(zhǔn)生產(chǎn)級(jí)多智能體協(xié)同

隨著智能體從個(gè)人效率工具進(jìn)入企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)，企業(yè)需要解決的不再只是模型能否回答問題，還包括數(shù)據(jù)能否被準(zhǔn)確理解、多個(gè)智能體能否穩(wěn)定協(xié)作，以及任務(wù)執(zhí)行過程能否被觀測(cè)、評(píng)估和審計(jì)。

中軟國(guó)際副總裁兼AI Jointforce工程院執(zhí)行院長(zhǎng)韓鵬認(rèn)為，企業(yè)智能體落地首先要解決數(shù)據(jù)問題。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的字段和表格主要面向軟件系統(tǒng)，智能體則需要進(jìn)一步理解數(shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)語義、實(shí)體關(guān)系和行業(yè)規(guī)則，因此企業(yè)需要建設(shè)語義層、本體層和新的數(shù)據(jù)治理體系。

此次發(fā)布的靈析企業(yè)智能體平臺(tái)V3，重點(diǎn)覆蓋數(shù)據(jù)語義與本體構(gòu)建、生產(chǎn)級(jí)多智能體協(xié)同與調(diào)度、場(chǎng)景化Ops運(yùn)營(yíng)、企業(yè)級(jí)技能中心，以及智能問數(shù)、智能問知等能力。

平臺(tái)可以將企業(yè)已有的數(shù)據(jù)、知識(shí)、流程和工具，轉(zhuǎn)化為智能體可調(diào)用的資產(chǎn)，并根據(jù)不同業(yè)務(wù)任務(wù)組織多個(gè)Agent協(xié)同工作。目前，相關(guān)能力已在電力、制造和金融等行業(yè)場(chǎng)景中進(jìn)行驗(yàn)證。

韓鵬稱，企業(yè)智能體最終必須能夠解決真實(shí)問題，并通過業(yè)務(wù)指標(biāo)衡量成果。只有應(yīng)用效果可量化、可以納入KPI，企業(yè)客戶才會(huì)持續(xù)投入。

靈析平臺(tái)V3的底層采用華為云Stack和openJiuwen。華為云Stack主要承載企業(yè)私有化部署及運(yùn)行所需的云基礎(chǔ)設(shè)施，openJiuwen則提供Agent框架、運(yùn)行時(shí)、協(xié)議、記憶和多智能體協(xié)作等能力。

五、智能體從問答窗口進(jìn)入金融業(yè)務(wù)流程

平臺(tái)能力能否產(chǎn)生價(jià)值，最終仍要看智能體能否進(jìn)入業(yè)務(wù)流程。恒生電子研究院AI首席技術(shù)專家林金樹認(rèn)為，金融行業(yè)合規(guī)和準(zhǔn)確率要求高，業(yè)務(wù)操作必須全程留痕，因此不能簡(jiǎn)單地把智能體做成問答窗口。金融機(jī)構(gòu)真正需要的是覆蓋信息獲取、分析、決策和業(yè)務(wù)執(zhí)行的完整鏈路。

原有IT系統(tǒng)也不必全部推倒重建。更現(xiàn)實(shí)的路徑是通過MCP、Skills及“大模型友好化”改造，把傳統(tǒng)系統(tǒng)功能、數(shù)據(jù)接口和業(yè)務(wù)專家經(jīng)驗(yàn)，轉(zhuǎn)化為智能體能夠調(diào)用的標(biāo)準(zhǔn)化資產(chǎn)。

目前，中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行已聯(lián)合華為云Stack和openJiuwen打造智能體執(zhí)行引擎，實(shí)現(xiàn)7×24小時(shí)自動(dòng)值守，可完成分鐘級(jí)情報(bào)獲取、智能分析及多渠道推送。

天眼查則結(jié)合openJiuwen建設(shè)可信數(shù)據(jù)能力底座，預(yù)集成160余項(xiàng)MCP能力，并將六類風(fēng)控場(chǎng)景能力轉(zhuǎn)化為Skills，服務(wù)智能風(fēng)控、智能營(yíng)銷和商業(yè)決策等場(chǎng)景。

此次由華為云和十余家機(jī)構(gòu)發(fā)起的“行業(yè)AI夢(mèng)工廠·智慧金融專區(qū)”共建倡議，也將圍繞手機(jī)銀行、智能營(yíng)銷、智能風(fēng)控和遠(yuǎn)程銀行等場(chǎng)景，繼續(xù)沉淀工作流、Skills、模型、數(shù)據(jù)集、本體及工具等資產(chǎn)。

結(jié)語：企業(yè)智能體進(jìn)入平臺(tái)化競(jìng)爭(zhēng)階段

從此次發(fā)布可以看到，企業(yè)智能體的競(jìng)爭(zhēng)重點(diǎn)正在從模型和單點(diǎn)Demo，轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)語義、多智能體協(xié)同、生產(chǎn)級(jí)運(yùn)行和行業(yè)資產(chǎn)復(fù)用。

靈析企業(yè)智能體平臺(tái)V3建立在華為云Stack和openJiuwen之上，代表了生態(tài)伙伴基于開源內(nèi)核打造行業(yè)商業(yè)平臺(tái)的一條路徑。其后續(xù)價(jià)值，將取決于平臺(tái)能否在不同企業(yè)和金融場(chǎng)景中穩(wěn)定復(fù)制，并將智能體能力轉(zhuǎn)化為可量化的業(yè)務(wù)結(jié)果。