在近期举办的2026 AI Future Force人工智能创新峰会上，九章云极AI首席科学家缪旭参与了一场关于《AI Agents多智能体系统：全球落地与生态竞争》的圆桌讨论。他提出，企业部署AI Agent系统的关键挑战已从模型性能转向系统整合能力，未来企业竞争的核心将聚焦于构建"组织智能基础设施"，而非单纯依赖模型本身的智能水平。
缪旭观察到，AI技术正经历从"辅助工具"向"自主执行体"的范式转变。当前AI Agent已能持续运行1-2小时，相当于完成人类半日工作量，且这一时长仍在持续突破。这种进化意味着AI不再局限于信息处理，而是开始深度参与真实业务场景，承担数字员工、智能客服、销售助手甚至研发协同等角色。他特别强调，企业关注的不是模型是否足够聪明，而是系统能否在复杂业务流程中保持稳定运行。
针对企业部署的技术痛点，缪旭指出系统工程能力构成主要壁垒。这包括业务流程理解、工具链调用、权限管控、长任务状态保持、故障恢复、审计追踪以及成本控制等多维度挑战。他比喻道："基础模型就像电力资源，企业需要的是能智能分配电力的电网系统，而非单个发电机。"实际运作中，企业会同时调度大模型、小模型、行业模型和本地模型，形成混合智能架构。
为支撑这种转型，缪旭提出构建"AI Agent基础设施层"的构想。这个新型横向技术平台整合了七大核心模块：业务上下文管理层、Agent运行环境层、系统连接层、模型调度层、运维治理层、多智能体协作层和人机交互层。其定位类似于现有云计算平台与数据中台的结合体，旨在为AI应用提供标准化运行环境。
在技术实现层面，具备训练推理一体化调度能力的智能计算平台正在发挥关键作用。这类平台通过标准化算力计量体系，既提升了模型训练效率，又降低了智能应用部署成本。缪旭认为，这种技术支撑将推动企业AI系统从"可用"阶段迈向"稳定、持久、经济"的新阶段，最终形成继云计算之后的下一代企业智能化基础设施。
