咱们现在跟你们唠唠九章云极DataCanvas公司AI首席科学家缪旭在峰会上干了啥。中国这边搞智能体开发平台可是有点突破了，这对搞人工智能落地那是真的有帮助。现在AI技术都在往能自己做决定、懂规划上走，这种能干活的Agent现在成了大家的心头好。不过呢，把这个概念变成真东西用起来，中间的坎儿还不少。九章云极这次搞的新启业智能体引擎倒是给大家支了一招。这个平台像个“智能体加工厂”，底层用了混合云模式和算力池化，保证运行稳当且能随便扩容。关键是它把模型上下文协议（MCP）和标准化技能（Skills）整合到了一块儿，让工具调用变得规范了，这样以后搞大规模工程化就有底了。 缪旭在报告里吐槽了下现状。传统搞智能体开发经常是两头不讨好：要么得有个专门懂技术的团队像手工作坊那样费劲改代码，容错率低不说维护起来还老贵；要么随便搭个简易原型出来虽然快，但在实际工作里一用就露馅了。这种从“堆代码”到“干活”之间的断层，直接把AI的潜能给锁住了。 九章云极就想着把这些痛点都给解决了。他们让开发者不用从零开始写代码了，你既可以用自然语言描述想让智能体干啥，也能直接扔进去现成的代码块儿。平台立马就能把工具编排好，弄出个能简单执行任务的初级版本出来。接着那个叫Agentic RL的引擎就开始发力了。这个引擎特别擅长调度策略、工作流程、挑模型还有提示词的优化。通过设计奖励机制和多原则奖励设计还有啥策略推演啊什么的，硬是能把智能体从“能用”的水平一步步变成“特别稳”的水平。 为了让大家都能上手用得着，这个平台还搞了个“Build（构建）+Optimize（优化）”的双模式。“Build模式”是为了降低门槛，不管你是干啥的只要会说话就行。你通过自然语言输入需求就好了，系统里现成的模板特别多，能帮你快速弄出个能玩的原型来。“Optimize模式”就是为了把它变稳、变聪明。不管你的智能体是本平台的还是别的地儿来的，只要丢进这个环境就能统一优化。系统自己能分析内部结构、找关键节点和风险点。整个优化过程看得清清楚楚还能验证效果好不好，就不怕到了线上直接崩了。 缪旭也拿了一些实际案例出来显摆了一下。在写文章那块儿优化后的模型质量分数提了不少；聊天的时候用户给的好评也多了；像供应链这种专业活儿优化后的准确率甩通用版几条街；就连做研究分析的时候开源模型都快赶上顶尖闭源的表现了。这说明这方案挺管用的。 还有安全问题这块儿也不能马虎。九章云极给平台加上了一套覆盖全生命周期的防护体系，用数字水印和哈希算法来防止模型被改、版权被侵犯。 总的来说九章云极通过新启业智能体开发平台展示了降低门槛、推动技术落地的努力。他们把“双模式开发”和“Agentic RL深度优化”结合起来，算是找到了一个解决开发效率和质量矛盾的新路子。以后人工智能越来越往产业里钻的时候这种能把技术跟现实场景连起来的工具就显得更重要了。