标题：从技术闭环到场景落地：商汤大装置的AI Agent Infra实践

“AI Agent是AI商业化的关键路径之一，2025年被视为商业化元年。”商汤大装置事业群CTO宣善明在【中国软件研发创新科技峰会】上表示。他在《AI Agent智算生产Infra实践》主题演讲中分享了商汤大装置AI Agent Infra端到端体系及场景实践成果。

Agent：操作系统级的智能入口

宣善明认为，Agent不仅是单一任务工具，更是“操作系统级别的入口”，作为人与AI交互的统一接口，具备组织、编排和自我进化能力。未来，通过Agent体系，个人可组建公司，编排AI员工形成团队，甚至扩展为复杂AI组织。与传统AI模型不同，Agent的核心挑战在于其不确定性，系统需具备发散性评估与自我优化能力，并在持续反馈中自主进化。这要求Agent具备四大核心能力：统一入口、可扩展性、自我进化能力和评估体系。

智能中枢：Agent Infra的底层支撑

到2030年，经济体将演变为Agent经济体，每个Agent像神经网络节点一样互联协作。这种高度动态的自组织体系需要系统化的Agent Infra支撑。商汤大装置构建了由公共能力组件、外部工具接入和自我进化机制组成的智能中枢体系。

• 公共能力组件提供Memory、Agent元数据管理等基础模块，支持高效任务规划与决策。
• 外部工具接入确保Agent调用外部资源解决问题，并通过开放搜索拓展功能。
• 自我进化机制依托MCP Builder和Agent Builder，赋予Agent自我验证、迭代和思考能力，实现自主进化。

此外，Agent Infra智能中枢Memory体系基于多模态解析构建统一Knowledge Graph，结构化存储文本、图像、视频等信息，助力感知、决策与自我迭代。

端到端实践：闭环验证与产业落地

商汤大装置的Agent Infra实践涵盖从生成、验证到上线的完整闭环：
- SRE-Agent：用于大规模算力集群运维，分钟级完成故障排查，大幅提升效率。
- 具身智能Agent：基于仿真平台生成高质量数据集，提升数据多样性与场景覆盖能力。
- 行业性Agent：在某大型项目中，统一管理超100个Agent，覆盖30余业务系统和4000余工具，验证了Agent Infra的可扩展性与高效性。

宣善明总结：“商汤正通过基础设施、开放生态社区等推动Agent经济生态发展，展现了从技术落地到产业化的闭环与战略远见。”