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九章云极企业级智能体引擎上线 普惠智算云落地进程加速

人阅读 2025-07-28 12:46:38业界资讯

在2025世界人工智能大会期间,AI基础设施独角兽九章云极DataCanvas宣布新一代企业级智能体引擎“新启业”上线。该引擎以"全面释放Agent落地能力,让智能兑现价值"为核心理念,为企业提供高效构建可自主优化智能体的解决方案,?显著提升全业务流程运营效率?。

实测数据显示,经新启业引擎优化后,Agent事实准确率提升达54.2%,?同时大幅降低开发部署门槛?。


九章云极DataCanvas公司AI首席科学家缪旭强调:"从算力普惠到智能应用落地,我们正构建完整的技术价值闭环。九章智算云Alaya NeW Cloud解决底层算力供给,'新启业'则聚焦AI技术向业务价值的转化。”

  新启业:加速业务级Agent矩阵落地

企业级智能体Agent作为融合AI技术与行业场景的智能系统,具备自主决策、环境感知和多任务处理能力,被视为未来企业数字化入口的核心载体。

在客户服务、供应链管理、财务分析、人力资源等多元场景中,AI Agent展现出重构业务流程的潜力,但多场景动态特性也带来显著的开发部署复杂性。

针对企业智能体与业务系统对接困难、场景适配性不足等挑战,九章云极新启业Agent引擎整合三大核心能力:九章云极在智能计算基础设施(AI infra)领域的技术沉淀、智能体快速优化和经过业务验证的弹性普惠算力服务,有效突破智能体落地过程中的可用性与可控性两大瓶颈,显著提升对复杂业务场景的适配能力:

首先,采用业务目标导向的工作模式,建立以实际产出为标准的评估体系,实现工作成果的可视化呈现。

其次,提供与企业现有IT架构的无缝集成能力,包括工作流系统、知识库及数据库,支持快速构建企业专属知识图谱,并通过主动采集外部信息机制保障数据时效性。

再次,创新的test-time scaling技术架构,支持运行时任务级参数优化,在提升任务处理效率与成功率的同时,实现计算资源的高效利用,大幅降低资源消耗。


最后,统一的多智能体交互平台,通过自然语言接口实现定制化智能体创建,为不同业务需求提供精准服务支持,犹如每项业务的AI助理。

特别值得注意的是,九章云极采用的"按需计费"算力模式使智能体训练资源利用率提升500%,总体拥有成本降低约60%,大幅优化了企业运营效率。

这些技术创新使企业能够以最小化投入实现任务级、业务级的智能体部署与AI决策闭环,为智能化系统的持续演进构建了坚实的技术基础。

 重新定义业务价值Agent生命周期服务

  从企业应用视角看,AI Agent的商业价值潜力显著,尤其在提升重复性流程效率方面。然而,当前市场仍处于产品-市场匹配(PMF)阶段,普遍存在响应速度慢、投资回报率(ROI)难以量化以及输出稳定性不足等行业共性挑战。

作为企业级智能体解决方案,九章云极新启业Agent引擎基于对企业应用场景的深度认知,以降低技术使用门槛为核心理念,涵盖开发、测试、部署、运维的全生命周期服务。

相较于传统企业AI工具常见的操作复杂性(如代码级配置、多模块权限管理等)导致的用户接受度问题,新启业采用直观的统一交互界面实现工作流自动编排,普通员工在短时间便可掌握基础操作(如创建任务、系统数据调用等),甚至可以通过自然语言指令即可构建专业级业务Agent。如支持构建跨境电商客服系统,实现高并发实时对话,响应延迟控制在500毫秒以内,被称为“客服小能手”。


企业运营数据分析表明,超过60%的基础性工作属于标准化流程(如尽职调查、会议记录、数据报表生成、客户需求归类等)。新启业Agent引擎通过智能流程自动化实现


重复性工作替代率达到70%,成为释放人力价值的“效率杠杆”。

最为重要的是,九章云极构建的全栈式支撑体系确保新启业Agent引擎不仅具备基础功能,更能深度适配企业复杂业务场景,实现真正的运营级部署。

  在智算基础设施层面,九章智算云Alaya NeW Cloud作为全球中小企业首选GPU云平台,与面向强化学习和未来算法的工具链深度耦合,形成可弹性组合的智能计算服务矩阵,支持十万卡级异构资源调度,实现毫秒级响应延迟,能有效地推动AI应用走向规模化落地。

在弹性计算服务体系层面,按需调用,按量计费的普惠算力服务模式供给更具性价比的先进算力。针对AI训练、推理、科学计算、渲染等主流高算力消耗场景进行深度优化,提供针对性更强、性能更好的计算实例和工具链,让用户开箱即用,专注于业务创新。

在全球普惠算力构建方面,九章云极“算网一体”通过全球的算力节点布局和高效的网络传输技术,确保低延迟资源访问保障。

这些技术创新共同构成了新启业Agent引擎在性能指标、成本效益、易用性和场景适配性等方面的综合优势。目前,该引擎已成功服务于九章智算云生态内外的多家企业客户,成功突破智能化转型关键技术瓶颈,实现AI技术向实际生产力的转化。

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