在企业数字化转型的浪潮中，大模型的应用曾是企业关注的焦点。起初，企业部署大模型时，首要考虑的是模型是否存在、参数规模大小、榜单排名高低以及能否解答专业问题。然而，随着基础模型能力的迅猛提升，以及知识问答、智能客服、代码生成等应用场景的广泛普及，企业的关注点已然发生转变。如今，企业更关心的是AI能否真正融入业务系统，能否持续、稳定地完成各项任务。当AI开始自主调用企业数据、工具甚至执行操作时，如何确保其安全性和可控性成为关键问题。此外，一个客户验证成功后，能否快速将成功经验复制到其他客户，也是企业关注的重点。

对于云服务提供商而言，这一转变意味着竞争的核心不再局限于算力的多少或接入模型的丰富程度，而在于能否将算力、模型和智能体工程能力整合成可规模化复制的平台能力，进而转化为企业持续使用的生产力。这种转变要求云厂商具备更全面的技术整合能力和更深入的行业理解。

面对这一行业变革，华为云给出了体系化布局的答案。在华为全联接大会2026期间，华为云展示了一套从底层基础设施到上层行业应用的完整布局。底层依托Agentic Infra提供强大的算力、存储和调度能力，为上层应用提供坚实支撑；中间层通过“百模千态”的Agentic MaaS以及企业级智能体平台智果AgentArts，实现模型调用和智能体的开发、运行与治理；上层则以“行业AI梦工厂”为载体，沉淀不同行业的模型、数据、知识和智能体资产，推动行业应用的快速落地和复制。

据华为公司董事、华为云CEO周跃峰介绍，目前华为云Agentic Infra已经成功服务超过3500家客户，展现了其在算力基础设施领域的强大实力。同时，智果AgentArts及开源版openJiuwen也已服务100多家企业，为企业提供了灵活多样的智能体解决方案。此外，“行业AI梦工厂”更是沉淀了超过1000个行业资产，落地项目超过1000个，标志着华为云在企业级智能体赛道形成了规模化的落地能力，为行业数字化转型提供了有力支撑。

智能体进入企业后，如何实现从“能用”到“可靠运行”的跨越？

从模型到智能体的转变，不仅仅是AI能力的简单升级，更是AI应用从“问答工具”向“生产系统”的范式转变。这一转变要求AI具备更高的自主性和复杂性，能够自主拆解任务、制订计划，并调用企业内部工具和数据完成任务。

企业部署大模型时，常见的路径是从知识问答、客服、文档生成等场景切入，用户提出问题，模型给出回答，任务即告结束。然而，进入Agent阶段后，AI需要自主完成更复杂的任务，这些任务可能持续数小时甚至数天。因此，智能体能否稳定、安全地持续运行，成为企业关注的重点。这要求智能体平台不仅具备开发能力，还需具备运行和治理的全链路能力。

围绕这一需求，华为云将智能体平台的重点从“开发Agent”进一步推向“开发、运行和治理”的全生命周期管理。通过提供全面的技术支持和服务，确保智能体在企业生产环境中能够稳定、安全地运行。

今年年初，华为云发布了面向智能体开发、运行和治理全生命周期的企业级平台——智果AgentArts。其核心架构Harness为智能体提供了强大的支持，能够应对越来越复杂的长流程任务。AgentArts可以支持智能体7×24小时稳定运行，即使在异常情况下也能自动恢复并继续执行任务，避免因中间环节失败而导致整个任务中断。这一特性大大提高了智能体的可靠性和稳定性。

随着Agent自主性的提高，对安全可控的运行环境也提出了更高要求。为此，智果AgentArts将治理能力嵌入智能体执行过程。通过Agent Identity统一管理智能体身份和安全凭证，确保智能体的身份可追溯、可管理；通过Agent Gateway对工具、数据和外部系统访问进行动态授权，防止未经授权的访问和数据泄露；同时将智能体生成的代码放入隔离沙箱运行，确保代码执行的安全性。此外，平台还会记录任务轨迹、工具调用以及执行结果，使企业能够对智能体行为进行评估、回溯和干预。

在保障稳定与可控之外，智能体还需解决长程任务中的记忆与上下文延续问题。周跃峰认为，智能体的聪明程度不仅取决于其反应速度，还取决于其记忆力。智能体需要记录任务执行过程中的数据，避免重复计算，并在长程任务中持续利用此前形成的上下文和经验。为此，华为云推出了CMS记忆存储解决方案。

CMS记忆存储解决方案针对智能体长程任务对记忆容量和访问效率的需求，构建了PB级记忆空间，存储容量达到业界同类产品的2倍。同时，支持TB级记忆高速读取，读取性能较业界同类产品提升50%。这一解决方案为智能体提供了强大的记忆支持，使其能够更好地应对长程任务中的记忆与上下文延续问题。

目前，华为云的企业级智能体平台已经服务深圳龙岗政府、南方电网等100多家企业，展现了其在不同行业领域的广泛应用前景。同时，金山办公等软件厂商也在其平台上开发办公、数据等不同类型的行业智能体，进一步推动了智能体在行业中的应用和普及。

例如，金山办公将WPS 365文档中心、WPS Comate与华为云Agentic Infra及AgentArts结合，开发了文档审阅、公文写作、数据分析、合同审阅、会议助理等办公智能体。这些智能体能够自动完成繁琐的办公任务，提高工作效率和质量。南方电网则基于openJiuwen开发了电力设备“数字医生”，让多个智能体参与数据采集、监测、决策和合规校验，提高了电力设备的运维效率和安全性。

会上，华为云还宣布智果AgentArts将于12月30日面向海外市场商用，进一步拓展其国际市场影响力。与此同时，openJiuwen开源社区Star数超过5万、下载量超过329万，与中软国际、软通动力、北明软件推出伙伴商用版，并共享广阔的市场空间。周跃峰表示：“两者代码90%相似和相同，分别承担商业化和开源生态两条路径，共同推动智能体技术的发展和应用。”

从一个项目走向一个行业：AI梦工厂探索规模化复制之路

对于华为云而言，让一个智能体在单家企业成功运行只是规模化落地的起点。真正的挑战在于能否将项目中验证过的能力沉淀为可复用的行业资产，实现规模化复制和推广。尤其在医疗、金融、制造、政务等领域，大量专业知识隐藏在具体业务流程中。如果每更换一家客户就需要重新开发模型和工作流，AI项目的交付成本和复制难度将难以真正下降。

为了解决这一问题，华为云推出了“行业AI梦工厂”。与单纯提供AI应用不同，“行业AI梦工厂”更注重将客户和伙伴在真实项目中形成的场景、模型、数据、知识、Skill以及智能体沉淀下来，转化为可以被其他企业复用的行业资产。其背后的逻辑是将过去分散在单个项目中的行业Know-How逐渐平台化，形成可共享、可复用的行业资源库。

周跃峰在演讲中表示：“通过这些专区，我们和伙伴把AI的原子级能力沉淀在专区里面，同时把一个个案例和实践放到专区中供行业共享和交流。例如，一家制造企业开发设备故障诊断智能体时积累的工业知识图谱、工作流和工具，不必随着项目结束而消失，可以被抽象、沉淀，再用于同类场景。一家医院在病理AI应用中形成的模型、数据集以及工具，也可以通过专区进一步复用。”

截至目前，华为云已经建设了智慧医疗、具身智能、智慧金融、科学计算和智能制造五大行业专区，与50多家核心伙伴共同沉淀了超过1000个行业资产。尤其在智慧医疗领域，已经出现了从单点项目向更多医疗机构复制的案例。据悉，华为云与瑞金医院联合推出的RuiPath病理大模型，目前已经在全国100多家医院应用，覆盖范围从三甲医院逐渐延伸至地市级和县域医院。并且依托其医疗AI使能平台，模型微调所需数据量约为传统方案的10%，即可打造适合本院的专属大模型，大大降低了模型开发的成本和难度。

在原有五大专区之外，周跃峰还宣布“行业AI梦工厂”新增政务智能专区和AI硬件专区。其中，政务智能专区首批汇聚了24家核心伙伴，覆盖政务办公、公共服务、城市治理和产业发展等场景，为政府机构提供智能化的解决方案和服务。AI硬件专区则联合了15家核心伙伴，覆盖AI眼镜、AI玩具、AI录音卡等20多种终端类型，并沉淀了10多个场景模板以及110多个场景Skill，为硬件厂商提供智能化的技术支持和服务。

如果说智果AgentArts解决的是企业如何“做好、用好、管好”一个智能体的问题，那么“行业AI梦工厂”则试图解决如何让一个项目里积累下来的行业能力不再停留在一个项目里的问题。通过沉淀和复用行业资产，降低AI项目的交付成本和复制难度，推动行业数字化转型的快速发展。而支撑这两层能力继续向上生长的则是华为云的另一块底座——Agentic Infra。

周跃峰认为，智能体时代的基础设施与传统云计算有所不同。过去云基础设施主要解决计算、存储和网络资源供给问题，而当Agent需要长时间运行、不断调用模型和保存记忆之后，底层基础设施还需要解决Token效率、记忆访问、通算与智算统一调度以及安全自治等问题。华为云据此将Agentic Infra概括为“高效Token+增强记忆+通智一体化调度+安全自治”。他表示：“我们希望聚焦于行业，用AI解决行业的难题，提升我们在每一个行业的生产效率，为各个企业带来价值。至今为止，已经有3500多个客户使用华为云的Agentic Infra。”