越开放越不可复制：华为云Agentic Cloud，开放是新护城河

智东西
作者 江宇
编辑 漠影

过去几年，大模型是AI产业最醒目的主角。参数规模、训练算力、推理能力一路往前狂奔，企业接入AI的第一步，也往往是先找到一个足够强的模型。

如今，企业焦虑的是，一个智能体，怎么才能在生产环境里真正跑起来，跑得稳、管得住，还能越用越聪明。

智能体，正在成为AI叩开产业大门的下一个“主角”。

而智能体要真正跑起来，需要一整套重新搭建的基础设施、开发平台和生态。正是这层需求，把云厂商召唤到AI产业的中心。

9月19日，第十一届华为全联接大会在上海世博中心落下帷幕。

从今年6月INSPIRE大会上华为云首次提出Agentic Cloud战略、一口气发布十几款AI新品，到这次大会多款产品亮出明确的上线时间，还有实物亮相，前后不过三个月。

此前，华为云在云与AI的关键技术方向上，已获得Gartner、Omdia等国际权威机构的持续认可。面对“智能体到底怎么落地”这道行业必答题，华为云给出的答案只有一句话：做最开放的Agentic Cloud。

目前，华为云已推动500多个AI场景落地，携手5万多家合作伙伴，服务全球超10万家企业客户。

如果说大模型时代比拼的是谁能造出更聪明的大脑，Agentic AI时代摆在云厂商面前的新问题，就是谁能让这些大脑真正进入企业、稳定运行、不断复制。

这一次，华为云要做的，是把“最开放的Agentic Cloud”从一句口号，变成整个行业都看得见、用得上、能共建的现实。

一、给智能体铺一块“云上黑土地”：Agentic Infra如何让AI跑得稳、记得住

过去的大模型基础设施，任务相对明确：把模型训出来，把推理服务跑起来。但智能体不同。一项企业任务可能持续几十分钟甚至数小时，中间不断调用模型、数据库、软件和外部工具，还要保留此前产生的记忆。

智能体持续工作的特征，正在把AI基础设施从模型基础设施推向智能体基础设施。

为什么智能体需要一套新基础设施？

首先，智能体执行的是长链路任务，一次故障就可能让前面的推理和操作全部重来，稳定性要求远高于普通模型调用。

其次，智能体会持续产生并调用大量上下文和历史信息，记忆开始成为基础设施的一部分，一项任务还可能在不同模型之间动态切换，模型选择、Token效率、调度和安全都比过去复杂。

也就是说，智能体真正进入生产环境后，云基础设施要同时承接算力、Token、记忆、调度和安全几件事。

华为云的Agentic Infra，正是为适应这组变化而设计的。

它把Agentic Infra定义为高效Token、增强记忆、通智一体化调度和安全自治，目标是让基础设施从支撑模型运行，进一步覆盖智能体的长期运行。目前，全球已有3500+客户选择华为云Agentic Infra。

这套基础设施的分量，可以从几处具体能力看出来。

• 灵衢昇腾950智算集群，云上训练40天稳定运行、10分钟内故障恢复，Token吞吐较上一代提升20%；

• CMS记忆存储，把智能体运行中不断增长的记忆单独拿出来解决，提供PB级记忆空间、TB级读取、95%命中；

• Agentic MaaS对应模型开放，集成DeepSeek、智谱、Kimi、MiniMax等模型。

这些能力放到一起，指向同一结论：Agentic AI没有削弱云的重要性，反而放大了云要解决的问题。

模型可以不断变化，但智能体背后的算力、记忆、调度和安全，需要成为一套持续运行的基础能力。

二、“商用＋开源”双轮驱动：一套平台怎么让企业把智能体真正用好

基础设施解决了智能体跑起来的问题，但离企业真正敢用，中间还有一道更难的坎。

今天做一个能订机票、查资料、写报告的智能体Demo，已经不算难。难的是当它进入核心业务后，谁来保证它连续运行，出了问题怎么恢复，执行过什么操作能不能追溯，权限和风险由谁控制。

这是消费级智能体和企业级智能体之间最明显的一道鸿沟。

企业智能体正在从效果问题进入工程问题，具体有三件事。

• 第一是长程任务的稳定性，步骤越多、工具调用越复杂，中间任意一环异常都可能导致任务失败；
• 第二是运行黑盒，企业要知道智能体为什么这么做、调用了什么、在哪一步出了问题，而不能只看到一个最终答案；
• 第三是持续适配，智能体进入业务后，面对的流程、知识和规则一直在变，一次开发完成不等于长期可用。

这三件事，正是智果AgentArts与openJiuwen要解决的问题。

智果AgentArts的能力，可以概括成“生产级”三个字。生产级长程运行，7×24小时稳定、异常自动恢复；全链路治理，让企业看清每一步、管住关键操作；场景化自演进，让智能体在具体企业场景里持续调整。

目前，华为云企业级智能体平台已服务深圳龙岗政府、南方电网等100多家企业。

以金山办公为例，其携手华为云打造知识驱动的企业级办公智能体，深度融合WPS 365文档中心与WPS Comate，覆盖智能文档审阅、公文写作、数据分析、合同审阅、会议助理等高频办公场景，精准匹配金融、政府等行业对安全、专业、高效的核心诉求。

但生产级能力之外，还有第二个问题，不同企业有不同的模型、工具、业务系统和数据，智能体本身又在高速变化。

对企业来说，“开放”意味着能选模型、能接已有系统、能复用行业资产，这正是华为云同时布局商用平台智果AgentArts和开源平台openJiuwen的原因。

openJiuwen是“开放”最直接的体现——商用与开源内核同源，开放5000+通用资产、1000+行业资产。分布式蜂群架构、首Token时延降低50%、Skill Turbo压缩任务耗时，则让开源版的性能不再打折。

以南方电网为例，其基于openJiuwen打造的电力设备“数字医生”智能体，构建“手眼脑”一体化多智能体协同架构，实现90%以上的设备健康评价准确率、分钟级完成单台设备评价；深圳龙岗政府也基于openJiuwen建成全国首个AI原生的政务内源协作平台，让政府数字化能力成为可继承、可复用的集体记忆。

三、智能体越深入千行百业、国计民生一线，越要靠开放生态

即便基础设施和平台都准备好了，企业智能体还有最后一道难题：真正有价值的能力，往往藏在行业里。

智能体时代比大模型时代更依赖生态。大模型可以当作相对标准化的技术底座，但智能体直接连接业务流程。智能体要规模复制，需要的不只是一个开发平台，还需要开发者、软件厂商、行业伙伴和企业自身，一起提供Skill、工具、数据和行业知识。

华为云“行业AI梦工厂”的价值，在于把行业能力变成可以沉淀和复用的资产。

相关专区已覆盖智慧医疗、具身智能、科学计算、智能制造、智慧金融等方向，沉淀1000+行业资产、推动1000+项目落地，本次大会又新增政务智能专区和AI硬件专区。

政务方向，克拉玛依超级城市智能体把跨部门办事从“天级”压缩到“分钟级”；科研方向，中科大“灵境造物”依托华为云、昇腾、鲲鹏底座及openJiuwen打造科研智能体，通过“协同工程”拆解科研任务、协同多个Agent完成文献调研、方案设计与实验执行，形成从文献调研走向自动实验的科研闭环。

这些能力进入真实业务之后，智能体才算真正走进了国计民生一线。

与此同时，开放的价值，最终要落到规模上。

华为云已携手5万多家合作伙伴，服务全球超10万家企业客户。智能体要调用的模型、软件、工具、行业知识和终端，天然分散在不同公司手里，谁都很难靠一家企业把这条链路全部吃下。

从这个角度看，“最开放的Agentic Cloud”不只是一家公司的定位，更是智能体时代该有的样子。

结语：智能体时代，云厂商重回AI产业中心

过去两年，AI产业最耀眼的主角一直是大模型公司。但智能体真正进入企业后，一批此前被模型能力暂时遮住的问题重新浮出水面：算力怎么调度、记忆怎么保存、任务怎么恢复、权限怎么治理、行业能力怎么复用。

这些问题，恰好又落回云厂商长期擅长的基础设施、平台和生态。所以Agentic AI带来的，也许不只是一次应用形态的变化，也在重新定义云的角色。

华为云这次提出最开放的Agentic Cloud，是它试图回答一个更大的产业问题：当智能体从一个又一个Demo走向企业生产环境，云应该变成什么样。

华为云给出的答案，是一个开放底座。它把算力、平台、生态这些最难的部分搭好，再联合客户和伙伴，帮他们把智能体做好、用好。

金山办公、天眼查、滴普科技、值得买科技等头部软件厂商，已经携手华为云，围绕办公、数据、营销等场景打造行业智能体，加速其从传统SaaS软件向AI智能体转型。

华为云还开放了云上客户与市场资源，为伙伴提供触达客户、验证场景和规模化推广的渠道，让平台能力、行业伙伴与客户需求连接起来，一起去发现行业智能体的机会。

当智能体从一个又一个Demo走向企业生产环境，华为云最开放的Agentic Cloud要做的，正是自己搭好底座，让更多客户和伙伴站在上面，把智能体真正用好。