Abstract digital background representing AI infrastructure and data flow

企业 AI 正从模型部署走向持续运行

当 Agent 开始连接知识、工具和业务系统,企业需要一套能够管理状态、资源和权限的基础设施,让智能应用在生产环境中稳定运行。

模型能力是起点,系统能力决定能否落地

从单次问答走向持续任务,企业需要可管理的运行体系

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模型能力

模型可以理解和生成内容,但企业任务还涉及系统调用、流程执行、状态保持及责任追踪。

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系统能力

随着应用从单次问答走向持续任务,企业需要把模型能力接入可管理的运行体系。

长期运行带来新的工程问题

AI 的价值正在从模型能力扩展到系统能力

多个 Agent 同时工作时,上下文需要保存和恢复,计算与内存资源需要按负载调度,权限与审计也需要覆盖整个执行过程。传统只围绕单次推理构建的平台,难以完整回答这些问题。

上下文保存与恢复 资源按负载调度 权限与审计覆盖

以 Agent 生命周期组织计算资源

从支持模型计算,走向支持智能运行

NovuWing™ Agent Native Compute 围绕 Agent 的启动、执行、暂停与恢复,协同计算、内存和 Runtime。它的目标是让已有上下文得到更有效的管理,并让长期任务具备可治理的运行基础。

启动

快速拉起 Agent 运行环境,按需分配计算与内存资源。

执行

持续运行任务,动态调度计算与内存,保障执行稳定性。

暂停

保留上下文状态,释放闲置计算资源,降低运行成本。

恢复

还原上下文与运行状态,让长期任务具备可治理的运行基础。

从一个可验证的场景开始

选择具体任务,明确要求,再评估所需能力

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选择场景

选择长上下文问答、多 Agent 协作或业务流程自动化中的具体任务。

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明确要求

明确数据、系统和性能要求,确保场景可验证、可落地。

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评估能力

评估所需的算力、运行时与治理能力,为后续部署做好准备。