近年来，AIAgent（智能体）成为科技先锋的重要话题。在OpenAI发布的Agent工具包的助力下，智能体的开发变得愈发便捷，吸引了众多目光。尽管Manus的发展历程经历了一些波折，但它凭借自身的出色表现重新点燃了市场对AIAgent的关注，使得智能体成为当下科技领域的焦点。 AIAgent不仅推动了智能体技术的快速发展，也为整个行业的深度变革带来了新的思考。与此同时，AIAgent应用的迅速落地也在催化算力需求的激增，云计算作为底层算力的支撑，面临着空前的挑战。 AkamAI的副总裁兼大中华区总经理李昇在接受《中国经营报》采访时表示，与当下市场流行的大型语言模型（LLM）产品相比，作为通用型AIAgent，Manus的定位便是成为一位强劲的通用型助手。这样的助手不仅能够提供创意构思，还能帮助用户将其付诸行动，真正解决实际问题。 然而，随着热门的智能体技术的迅猛崛起，企业在云计算基础设施的架构上也遭遇了复杂性、安全隐私和实时性等诸多挑战。 AIAgent的出色表现在于其能够主动思考并执行任务。与传统的大型语言模型相比，AIAgent更像一个真正的助手：只需设定一个目标，它便能够自发进行思考和行动，并在执行过程中总结经验教训。随着这一转变的发生，研究机构开始热切地预测AIAgent将迎来全新的发展。 IDC预计到2026年，约50%的中国500强企业数据团队将依赖AIAgent进行数据准备与分析。市场研究机构Gartner则将Agentic AI（代理式人工智能）视作2025年的十大技术趋势之一，预计2030年前约15%的日常工作决策都将由Agentic AI自主完成。 德勤AI研究院认为，AI智能体将颠覆基础业务模式，改变企业的运营及价值交付方式。国际市场研究机构Research and Market发布的报告表明，AI智能体市场规模预计从2024年的51亿美元增长至2030年的471亿美元，复合年增长率达到44.8%。 截至2025年2月，全球AIAgent领域的融资额已超过665亿人民币。各大科技公司纷纷进入这一领域，争相发布新产品。微软首先推出了全新的企业级AI助手——Microsoft365 Copilot Chat，最大亮点在于其支持AIAgent功能。此外，微软宣告将建立全球最大的企业级AIAgent生态系统——Copilot Studio平台，目前已有超过10万家企业利用该平台开发或优化AIAgent。 Google也不甘落后，推出商用AIAgent市场，构建从开发到应用的一站式生态链。 更加值得注意的是，OpenAI计划推出名为“Operator”的AIAgent工具，它能够在用户指令下，独立完成编写代码、管理日程等复杂任务。国内市场同样充满活力，拓尔思表示其拓天大模型平台已具备完整的AIAgent工具链；荣耀在德累斯顿消费电子展发布了行业首个跨应用的开放AIAgent；Manus计划于2025年3月正式发布，并在GAIA基准测试中卓越表现，展现出超越OpenAI同类大模型的实力。

　　然而，即便是AIAgent发展如火如荼，仍面临重重挑战。部分专业AIAgent尚处于初级阶段，面临着输出不精准、性能不足和用户信任度不足等问题。此外，随着AIAgent的逐步发展，企业在云计算基础设施的搭建上也不能不考虑基础设施的复杂性问题。 Akamai指出，现如今企业的云基础设施愈发复杂，涵盖多个云服务提供商、数千台服务器和微服务，其中的AIAgent需要处理大量的监控数据并良好协调各种系统间Kaiyun官方网站的通信，这对云基础设施的设计提出了极高的要求。

　　确保AIAgent在如此复杂的环境中高效、稳定运行，成为企业急需解决的一项难题。同时，安全与隐私的风险、实时性等问题也不容忽视，尤其是在业务流程中实现不同模型与现有API的有效协同调度的困难。这些精准的模型与API都具有独特的特性和适用范围，准确无误地将它们有序整合，实现无缝协作，成为云计算廠商Kaiyun官方网站必须应对的挑战。

　　腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生也表示：“AI正在跨越产业化落地的门槛，站在普及应用的新节点上。”他指出，以前是模型训练的主导时代，现在则进入了以应用和Agent驱动的新时代，诸如DeepSeek API调用量激增，语音交互需求的增加导致了ASR（自动语音识别）与TTS（文本转语音）模型的API调动量也大幅上升。模型推理的大量算力消耗催生出基础设施的迅速升级，规模化推理的成本优化成了云厂商竞争的核心能力。

　　面对如潮水般的挑战，IDC则认为未来去中心化、分布式的云计算基础设施将更符合数字化战略需求，这种架构不仅能够在AI训练、数据处理和安全性方面提供支持，同时也契合新应用的迅速发展。

　　Akamai进一步指出，分布式的云基础设施应具备边缘原生应用、安全能力与平台化等关键技术。云计算厂商在这一变革中扮演关键角色，积极调整战略，适应并引领AIAgent这一行业趋势。阿里巴巴已发布声明，其未来三年的AI基础设施投资将超过过去十年的总和，重心放在智能算力集群、基础大模型平台及行业应用转化，这将引发一系列连锁反应，各大云服务企业纷纷提高年度资本开支预算，加剧推理侧算力资源的争夺。

　　以现如今ChatGPT类应用的日均推理算力耗费已达百万卡级别，基础设施的升级成为迫在眉睫的需求。 腾讯云则通过云开发平台（Tencent Cloud Base，TCB）提供全方位云原生开发平台与工具，支持0代码开发模式，帮助开发者定制化生成智能助手。 通过AI+模块，开发者能够按需配置智能体的行为与知识库，迅速构建出满足多样化需求的AI助手应用。

　　李昇详细介绍，Akamai的AI战略涵盖云计算和安全战略，依托其全球分布式边缘基础设施，构建出完整的能力生态，涵盖从底层算力支持到应用层的全体系架构。通过GPU集群，该公司已实现从AI推理、微调到全流程训练的支持。利用Kubernetes的容器化部署和智能对象存储，该公司正在进行弹性扩展和高效的数据管理。 Linode平台现已支持快速部署主流开源模型。

　　随着AIAgent技术不断发展及应用场景持续扩大，云计算行业迎来了前所未有的发展机遇。云计算厂商将加大技术创新力度，增强自身服务能力和市场竞争力，以为AIAgent的发展提供更优质的云服务。同时，他们与其他行业的合作也将不断深化，共同催生AIAgent在各领域的深入应用，为经济与社会发展注入新动能。返回搜狐，查看更多