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[導(dǎo)讀]北京2026年3月4日 /美通社/ -- 隨著大模型從"對(duì)話助手"向"能執(zhí)行任務(wù)的AI智能體"演進(jìn),企業(yè)的關(guān)注焦點(diǎn)正從模型算法能力,轉(zhuǎn)向智能體在真實(shí)生產(chǎn)環(huán)境中的穩(wěn)定運(yùn)行能力。在規(guī)模化落地過(guò)程中,推理服務(wù)的穩(wěn)定性、算力資源的高效利用率以及多智...

北京2026年3月4日 /美通社/ -- 隨著大模型從"對(duì)話助手"向"能執(zhí)行任務(wù)的AI智能體"演進(jìn),企業(yè)的關(guān)注焦點(diǎn)正從模型算法能力,轉(zhuǎn)向智能體在真實(shí)生產(chǎn)環(huán)境中的穩(wěn)定運(yùn)行能力。在規(guī)模化落地過(guò)程中,推理服務(wù)的穩(wěn)定性、算力資源的高效利用率以及多智能體系統(tǒng)的長(zhǎng)期可靠性,已成為決定智能體商業(yè)價(jià)值釋放的關(guān)鍵因素。

針對(duì)這一行業(yè)共性挑戰(zhàn),浪潮信息發(fā)布AIStation V5.4人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái),并成功實(shí)現(xiàn)了與開(kāi)源智能體框架OpenClaw的最佳實(shí)踐。面向企業(yè)高并發(fā)、多智能體調(diào)度的場(chǎng)景,OpenClaw的任務(wù)執(zhí)行模塊運(yùn)行在元腦x86服務(wù)器上,負(fù)責(zé)智能體的任務(wù)編排與執(zhí)行;而其核心的模型推理部分則運(yùn)行在AI服務(wù)器上,由AIStation平臺(tái)統(tǒng)一進(jìn)行模型加載、推理調(diào)度、算力池化管理和全鏈路監(jiān)控,為企業(yè)智能體應(yīng)用構(gòu)建起一個(gè)穩(wěn)定、高可用的模型推理環(huán)境。

為什么企業(yè)智能體"跑起來(lái)"這么難?

以O(shè)penClaw為代表的AI智能體正在承擔(dān)越來(lái)越復(fù)雜的任務(wù)。但當(dāng)企業(yè)從單個(gè)試點(diǎn)走向多智能體協(xié)同辦公時(shí),一個(gè)重要問(wèn)題浮現(xiàn):每個(gè)OpenClaw實(shí)例都需要大模型支持,且不同智能體所需模型各異。若為每個(gè)實(shí)例單獨(dú)部署模型服務(wù),將引發(fā)多重挑戰(zhàn):

一是算力利用失衡。大模型推理通常占用多卡資源,而Embedding、Rerank、OCR等插件模型負(fù)載較輕,傳統(tǒng)部署方式導(dǎo)致GPU資源碎片化嚴(yán)重。

二是模型服務(wù)穩(wěn)定性不足。長(zhǎng)上下文推理、流式生成對(duì)延遲極為敏感,在多個(gè)OpenClaw智能體并發(fā)調(diào)用模型的高峰期,容易出現(xiàn)響應(yīng)波動(dòng)甚至任務(wù)中斷,直接影響員工使用體驗(yàn)。

三是管理與運(yùn)維復(fù)雜。不同OpenClaw實(shí)例對(duì)接不同模型,模型接口不統(tǒng)一、權(quán)限難以管控、資源無(wú)法精確分?jǐn)偅悄荏w越多,管理負(fù)擔(dān)越重,最終阻礙規(guī)?;茝V。

AIStation讓智能體真正"跑得穩(wěn)、跑得快、跑得省"

AIStation V5.4圍繞企業(yè)Agent運(yùn)行特征進(jìn)行升級(jí),通過(guò)算力協(xié)同、性能調(diào)度與服務(wù)管控三大核心能力,構(gòu)建穩(wěn)定可靠的模型推理基礎(chǔ)設(shè)施。

算力利用更高效:統(tǒng)一調(diào)度,讓同等硬件承載更多Agent

智能體任務(wù)通常需要串并聯(lián)調(diào)用多個(gè)模型。AIStation V5.4通過(guò)算力池化與資源細(xì)粒度調(diào)度機(jī)制,打破傳統(tǒng)"一模型一資源"的使用模式,實(shí)現(xiàn)多類(lèi)型模型的協(xié)同運(yùn)行。

浪潮信息AIStation 5.4發(fā)布:打造企業(yè)級(jí)Agent算力底座,已支持OpenClaw


平臺(tái)支持:
大模型跨多GPU部署與統(tǒng)一管理;
Embedding、Rerank、OCR等小模型共享單卡資源;
不同推理任務(wù)按負(fù)載動(dòng)態(tài)分配算力。

模型推理資源不再被固定綁定,而是按需使用,使企業(yè)在相同硬件條件下能夠運(yùn)行更多Agent實(shí)例,大幅提升算力投入產(chǎn)出比。

服務(wù)運(yùn)行更穩(wěn)定:模型推理服務(wù)具備企業(yè)級(jí)SLA能力

在Agent系統(tǒng)中,真正影響用戶體驗(yàn)的往往不是Agent邏輯,而是模型推理階段的穩(wěn)定性。面對(duì)批量文檔處理或長(zhǎng)期數(shù)據(jù)采集任務(wù),AIStation通過(guò)實(shí)時(shí)負(fù)載監(jiān)控動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配,減少執(zhí)行中斷風(fēng)險(xiǎn),保障長(zhǎng)鏈路任務(wù)連續(xù)運(yùn)行。

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AIStation V5.4構(gòu)建了全維度模型服務(wù)監(jiān)控體系,支持對(duì)以下關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)觀測(cè)與調(diào)度:

TTFT(首字延遲)
TPOT(逐Token延遲)
E2E端到端響應(yīng)時(shí)間
并發(fā)負(fù)載與資源利用率

AIStation可在OpenClaw業(yè)務(wù)流量上升時(shí)自動(dòng)補(bǔ)充推理資源,避免響應(yīng)抖動(dòng)與任務(wù)中斷;流量回落后自動(dòng)釋放冗余算力,實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定性與成本的動(dòng)態(tài)平衡。配合精準(zhǔn)的按量計(jì)費(fèi)與成本分?jǐn)偰芰Γ髽I(yè)可以真正實(shí)現(xiàn)"用多少付多少",以最優(yōu)的成本結(jié)構(gòu)支撐企業(yè)數(shù)字員工全天候運(yùn)行。

管理運(yùn)維更簡(jiǎn)單:統(tǒng)一模型服務(wù)中心實(shí)現(xiàn)集中治理

AIStation V5.4構(gòu)建統(tǒng)一的大模型服務(wù)聚合中心,實(shí)現(xiàn)模型服務(wù)的企業(yè)級(jí)治理能力。通過(guò)算力池化與按需調(diào)度機(jī)制,模型推理資源利用率顯著提升,在相同硬件條件下支持更多Agent副本運(yùn)行,有效降低企業(yè)總體TCO:

封裝50+主流模型服務(wù);
提供統(tǒng)一API接口規(guī)范;
支持權(quán)限與Token訪問(wèn)控制;
精確統(tǒng)計(jì)每一次AI任務(wù)成本。

浪潮信息AIStation 5.4發(fā)布:打造企業(yè)級(jí)Agent算力底座,已支持OpenClaw


企業(yè)無(wú)需分別管理多個(gè)模型服務(wù)系統(tǒng),即可完成智能體所需模型能力的統(tǒng)一納管,大幅降低系統(tǒng)集成與運(yùn)維復(fù)雜度。 

最佳實(shí)踐,AIStationOpenClaw提供穩(wěn)定算力底座

面向企業(yè)高并發(fā)、多智能體調(diào)度的場(chǎng)景,AIStation與OpenClaw深度協(xié)同并形成了清晰分工:

OpenClaw部署在元腦x86服務(wù)器上,負(fù)責(zé)智能體任務(wù)編排與任務(wù)執(zhí)行,包括Agent流程編排、工具調(diào)用(Skills)、業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行,決定"怎么做";

AIStation部署在AI服務(wù)器上,負(fù)責(zé)算力與模型推理服務(wù)保障,包括模型加載、推理調(diào)度、算力池化管理、全鏈路監(jiān)控,保障"做得穩(wěn)"。

通過(guò)將模型推理能力從Agent運(yùn)行環(huán)境中抽離,企業(yè)無(wú)需在每個(gè)OpenClaw實(shí)例中重復(fù)部署模型服務(wù),即可獲得統(tǒng)一、高可用、可擴(kuò)展的模型能力,從架構(gòu)層面提升系統(tǒng)穩(wěn)定性與可維護(hù)性。

AIStation V5.4現(xiàn)已全面支持OpenClaw,僅需三步即可打造企業(yè)級(jí)智能體員工:

Step 1:環(huán)境部署與網(wǎng)絡(luò)互通

部署AIStation V5.4:在AI服務(wù)器上完成AIStation V5.4的安裝,將GPU資源加入統(tǒng)一資源池;

部署OpenClaw運(yùn)行環(huán)境:在通用服務(wù)器上完成OpenClaw基礎(chǔ)環(huán)境的搭建,確保與AIStation V5.4網(wǎng)絡(luò)互通。

Step 2:模型服務(wù)發(fā)布與API對(duì)接

在AIStation V5.4中發(fā)布模型服務(wù):一鍵部署業(yè)務(wù)所需模型(如Kimi、DeepSeek、GLM、Qwen等),平臺(tái)自動(dòng)生成統(tǒng)一API接口與訪問(wèn)密鑰;

配置OpenClaw連接:在OpenClaw的配置文件中,填入AIStation V5.4提供的API接口地址與密鑰,即可完成模型服務(wù)的對(duì)接適配。整個(gè)過(guò)程僅需修改幾行配置,無(wú)需任何代碼改造。

Step 3:業(yè)務(wù)調(diào)試與正式上線

端到端調(diào)試:?jiǎn)?dòng)OpenClaw調(diào)用統(tǒng)一模型服務(wù),完成業(yè)務(wù)全流程測(cè)試,驗(yàn)證性能與穩(wěn)定性;

正式上線運(yùn)行:確認(rèn)無(wú)誤后,即可投入生產(chǎn)環(huán)境。此時(shí)AIStation負(fù)責(zé)底層的負(fù)載均衡與彈性伸縮,OpenClaw專(zhuān)注執(zhí)行業(yè)務(wù)指令。

AIStation是面向企業(yè)級(jí)訓(xùn)練與推理場(chǎng)景打造的一體化人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái),覆蓋模型開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、部署、發(fā)布與服務(wù)全流程。隨著AI智能體逐步成為企業(yè)數(shù)字化核心生產(chǎn)力,穩(wěn)定可靠的模型推理基礎(chǔ)設(shè)施將成為AI落地的關(guān)鍵支撐。

未來(lái),浪潮信息AIStation將持續(xù)圍繞企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用場(chǎng)景深化技術(shù)能力,為OpenClaw等智能體系統(tǒng)提供長(zhǎng)期穩(wěn)定的模型服務(wù)與算力保障,加速AI智能體在各行業(yè)的規(guī)?;瘧?yīng)用。

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