華為全聯接大會2026：360與昇騰AI聯合打造解決方案，為AI Agent全面提速
2026年9月17日，第十一屆華為全聯接大會在上海開幕。大會期間，360集團與昇騰AI聯合打造解決方案。以360智能體工廠為核心的智能體基礎設施與昇騰AI深度協同，面向AI Agent場景實現全面提速，為複雜任務執行、多智能體協作和長鏈路推理提供更高效、更穩定的底層支撐。這也是雙方繼2026世界人工智能大會聯合展示後，合作成果的進一步深化落地。圖說：華為全聯接大會期間360與昇騰AI展臺作為360智能體基礎設施的核心組件，360智能體工廠承擔智能體生成與編排職能，支持通過自然語言快速生成智能體並組建多智能體協作蜂群。
其首創的“蜂群多智能體協作技術”支持多智能體多層嵌套、靈活組隊與共享協作記憶，實現任務自主規劃與協同執行，使原本需要2小時的多角色協作任務縮短至20分鐘，效率提升6倍。隨著AI Agent從單輪問答邁向複雜任務執行，異步並行、多智能體協同、長上下文推理以及高頻工具調用逐漸成為主流應用形態。Agent運行過程中需要持續進行任務拆解、規劃決策、工具調用和結果反饋，這對底層算力平臺的穩定性、吞吐能力和響應速度提出了更高要求。
針對智能體場景中的長序列推理和頻繁KV Cache讀寫等挑戰，昇騰AI進行了針對性性能優化，通過長序列優化、吞吐優化、運行時優化及算子優化等能力提升，有效降低首Token時延，提升整體吞吐效率，為高併發、長鏈路Agent任務提供穩定支撐。在深度理解、通用理解和智能體執行等典型場景中，搭載DeepSeek、Qwen、GLM等主流模型時，昇騰AI已具備良好的開箱性能，經過進一步優化後實現整體性能提升。基於昇騰AI算力支撐，360智能體工廠在內測過程中已實現超過1000步複雜任務連續執行不中斷，任務成功率達到95%以上。
同時，360智能體工廠採用透明化人機協同機制，將智能體的思考過程、任務規劃路徑和執行狀態全程可視化，讓用戶能夠實時掌握任務進展與執行結果，而底層毫秒級響應能力則為這一體驗提供了堅實保障。圖說：360智能體工廠與昇騰AI合作路徑示意當前，AI產業正從“大模型競爭”逐步走向“智能體競爭”。智能體的價值不僅取決於模型能力，更依賴於模型、工具、工作流與算力基礎設施之間的協同效率。此次360與昇騰AI聯合打造解決方案，正是智能體基礎設施與國產AI算力協同發展的又一次實踐探索。
未來，雙方將持續推進智能體基礎設施與國產AI算力生態融合創新，為AI Agent規模化應用提供更高效、更穩定的底層支撐，助力更多企業加速邁向AI時代。
Related
相關文章
美國 AI 巨頭提議開發減速，歐洲同行和政界並不認同
作者：清源 責編：清源 評論： 9 月 18 日消息，據路透社今天（18 日）報道，此前，阿莫迪、奧爾特曼和馬斯克先後發出警告，能力不斷增強的 AI 系統可能帶來風險，故有必要控制其發展節奏，但歐洲企業和官員對此表現出明顯懷疑。法國初創企業 Mistral 在聲明中指出，這些風險早在幾個月前就已十分明確了。
MiniMax Code CLI 正式開源，在評測中取得 76.7% 的任務通過率
作者：沁滄（實習） 責編：沁滄 評論： 感謝網友 Domado 的線索投遞！9 月 18 日消息，MiniMax 今晚宣佈，MiniMax Code CLI 的 v0.4.12 版本面向全球開發者正式開放，並且以 MIT 協議正式開放源代碼。
北京發佈“詞元經濟十條”：高標準建設詞元工廠，推動關鍵核心技術攻關
作者：浩渺 責編：浩渺 評論： 感謝網友 蛋殼兒 的線索投遞！9 月 18 日消息，北京市經濟和信息化局今日宣佈，北京市“詞元經濟十條”正式發佈。為貫徹落實《國務院關於深入實施“人工智能＋”行動的意見》（國發〔2025〕11 號），率先培育智能經濟新形態，以詞元（Token）為抓手，發展詞元經濟新增量，制定《北京市加快詞元經濟發展的行動方案（2026—2028 年）》（注：以下簡稱《行動方案》）。
PrismML Releases Ternary Bonsai 2 27B: A 5.9 GB Apache 2.0 Model Retaining 98.2% of Qwen3.8 27B Performance
PrismML has released Ternary Bonsai 2 27B, a ternary-weight version of Qwen3.8 27B. The language model occupies 5.93 GB, against 53.80 GB in FP16. PrismML reports that it keeps 98.2% of the parent model’s average across 20 benchmarks.
OpenAI剛曝光循環架構，這家公司更早將其用於世界模型
鍵詞只有一個：循環。 Astra採用了一種被稱為“循環深度”（Recurrent Depth）的架構，本質是讓同一組Transformer層被反覆複用，用更少的參數實現更深的計算。 這被外界視為OpenAI對傳統“堆參數、堆算力”路線的一次重大修正——不再只是把模型做大，而是讓模型學會“反覆思考”。 消息一齣，整個AI社區迅速升溫。
千問辦公接入高德門店經營專家套件 提升實體店選址與經營效率
此項新功能自9月18日起正式上線，用戶只需在千問辦公添加相應套件並完成高德賬號授權，即可實現從門店選址到日常經營分析的全鏈路工作。隨著實體商業的不斷發展，傳統的人工選址和經營分析方式顯得效率低下且容易出錯。個體創業者在開新店時，往往需要花費大量時間進行實地勘察，整體耗時可達一週，而商家在監測門店熱度變化及競爭對手動態時，也面臨數據整理繁瑣、分析結果不準確的問題。