隨著人工智能與大模型技術的飛速發(fā)展，智能體正成為科技界和產(chǎn)業(yè)界的焦點。中國工程院院士鄔賀銓指出，到2026年，全球推理算力將占據(jù)AI算力總負載的70%至80%，而中國的推理需求預計將達到訓練需求的8倍。這一趨勢標志著算力的應用正從訓練主導轉向推理和智能體主導，推動算力架構、應用場景和商業(yè)模式發(fā)生深刻變革。從單輪生成到多步規(guī)劃，從被動問答到主動任務執(zhí)行，智能體正在重新定義AI的應用邊界。

智能體并非傳統(tǒng)意義上的主機，而是一種基于大模型的能力和資源。單個智能體通過感知、記憶、規(guī)劃、工具調用和行動執(zhí)行形成閉環(huán)，能夠獨立完成特定任務的決策和操作。然而，單一智能體的應用邊界和能力上限較為有限，難以處理復雜目標。為突破這一局限，多智能體協(xié)同系統(tǒng)應運而生。在統(tǒng)一協(xié)調器的調度下，相關智能體可以共享記憶、進行高級規(guī)劃和反思，從而涌現(xiàn)出集體智能，處理更復雜的任務。

多智能體的規(guī)模化互聯(lián)進一步催生了智能體互聯(lián)網(wǎng)（IoA）。與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)主機和信息互聯(lián)不同，IoA擴展為智能體和能力的互聯(lián)。它以IPv6+為基礎，疊加新應用層協(xié)議，實現(xiàn)智能體的唯一標識、自主發(fā)現(xiàn)、可信交互和協(xié)同執(zhí)行。智能體互聯(lián)網(wǎng)的頂層支撐是智能體即服務（AaaS），它將智能體和智能體群的能力云化封裝，通過API、SDK和低代碼平臺對外提供服務，支持租戶化、彈性調度和按需計費。

在面向消費者的（To C）領域，智能體主要有三種應用模式。第一種是云上APP寄生智能體，它強依賴微信、釘釘?shù)人拗鰽PP，依托云端算力運行，斷網(wǎng)后不可用。這類智能體作為APP內(nèi)的AI插件，能夠基于用戶偏好自動完成操作，將聊天工具升級為具備“思考、寫作、讀文件、控設備”能力的智能助手。第二種是終端OS原生智能體，預裝于手機操作系統(tǒng)，如中興通訊與字節(jié)跳動聯(lián)合推出的豆包手機。它采用端云協(xié)同模式，可按用戶意圖調度APP并自動執(zhí)行業(yè)務流程，但可能因過度主動而違背用戶臨時意愿。第三種是本地自治+云端輔助的智能體，如以“龍蝦”為代表的AI私人管家。它不依賴APP，但需手動安裝獨立PC軟件，決策和權限管理本地化，通過云上AaaS發(fā)現(xiàn)并協(xié)同其他智能體。

在面向企業(yè)（To B）的領域，智能體的應用模式更為多樣。流程自動化智能體通過復刻人工邏輯，替代生產(chǎn)、運維等標準化流程，提升效率。行業(yè)專家智能體依托行業(yè)知識庫和知識圖譜，為企業(yè)提供決策參謀方案。多智能體協(xié)同模式整合供應鏈、生產(chǎn)和物流等領域的智能體，實現(xiàn)跨環(huán)節(jié)協(xié)同。具身智能則支撐工業(yè)機器人等實體設備，完成感知、推理和物理執(zhí)行的閉環(huán)。

智能體的發(fā)展對算力、云和網(wǎng)絡提出了顛覆性要求。與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務相比，智能體業(yè)務的驅動主體從人工操作變?yōu)闄C器自主循環(huán)，運行時間從晝夜分明變?yōu)?×24小時不間斷，空間分布從集中式變?yōu)槎帱c網(wǎng)狀調用。智能體的會話從短對話變?yōu)殚L上下文，流量從平穩(wěn)變?yōu)椤癟oken核爆”式增長，單智能體的Token消耗可達普通用戶的10至1000倍。

鄔賀銓表示，智能體對算力的需求推動了專用加速器的普及，如GPU和NPU。多智能體需同時占用多個隔離的“沙箱/進程”，并發(fā)密度激增，對顯存和帶寬提出極高要求。盡管Token流量年增速高達330%，但通過小模型普及、極致壓縮和長上下文優(yōu)化，未來5年算力增速可控制在41%左右，實現(xiàn)效率與成本的平衡。

在云服務領域，智能體時代要求構建智能體原生云，優(yōu)先布局智能體原生架構，構建全局智能調度，搭建分布式記憶和向量引擎，深化“云—邊—端”協(xié)同。這一趨勢正在重塑中國云服務格局，AI云全棧服務迎來爆發(fā)，市場向智算融合、綠色低碳和國產(chǎn)深化升級。

網(wǎng)絡層面，智能體的長會話持續(xù)交互、多智能體協(xié)同通信等特征，使網(wǎng)絡流量從南北向為主轉為東西向占比80%，QPS提升10至100倍。網(wǎng)絡架構需從行政區(qū)組網(wǎng)轉向智算中心—區(qū)域云—邊緣—終端四級架構，采用SRv6、云網(wǎng)虛擬化與編排技術、流量AI預測與調度等技術，保障確定性與高可靠性。