中科曙光这次讨论智能体产业化，我觉得其中最有价值的一点，是没有继续围着模型参数打转。
曙光把重点放在算力、操作系统和应用之间能不能真正打通。原因很现实——ChatGPT出现之后，大模型首先证明了“机器会说话”，但企业真正愿意付钱的，是机器能不能把事情做完。
一个企业级智能体可能要查询数据库、调用ERP、访问知识库、调用多个模型，再和其他智能体协作。这个过程中任何一个环节不稳定，任务都可能失败。
所以智能体产业真正的门槛，可能不是再做出一个模型，而是建立一套能够长期运行复杂任务的技术体系。
中科曙光负责底层算力，通明湖中心推进智能体操作系统，本质上就是一个分层思路：上层解决“怎么干活”，底层解决“能不能稳定干活”。
AI从“会回答问题”走向“能完成任务”，基础设施的重要性只会提高。
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