2026年企业级AI架构的演进方向是什么？

将从“以模型为中心”向“以数据和智能体为中心”全面演进，核心在于构建智能体原生架构及多智能体协作系统。

如何解决大模型推理中的性能瓶颈？

建议采用vLLM或TGI等高性能推理引擎，利用PagedAttention技术、连续批处理及模型量化来提升显存利用率和推理速度。

主要包括层级监督模式（由Manager智能体拆解任务）和平等辩论模式（多智能体投票选优），核心依靠状态管理和消息传递。

技术分享

2026-01-28 12 阅读晴辰天下

核心观点 解析企业级AI从MaaS向智能体原生的演进，探讨多智能体协作、vLLM性能优化及未来AI生态构建的关键技术。