华为升级行业Agent算法架构！MindScale实现自动化工作流与高效推理

允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

在大模型应用中，行业Agent是提升生产效率的重要工具。然而，千行百业的私域知识、专家经验和工具逻辑，使得其开发面临诸多挑战。为此，华为诺亚方舟实验室推出了面向行业应用的算法包MindScale，结合算法创新与实践经验，为开发者提供“上手指南”。

行业Agent的四大核心挑战
1. 工作流手工维护：依赖专家将业务规则转化为工作流；
2. 历史知识复用难：推理路径和反馈无法有效演进系统；
3. 训推效率瓶颈：模型部署成本高，思考路径变长；
4. 复杂推理测评：多步推理难以用单一指标评估效果。

解决方案：工作流自进化与提示词优化闭环
MindScale包含自进化算法EvoFabric，可通过自然语言文档和历史工具库生成可执行的工作流，减少对专家经验的依赖。其基于状态图引擎，支持多智能体、多工具混编，并通过记忆模块实现上下文优化，使Agent越用越好。

此外，MindScale还实现了“prompt优化”功能。通过SCOPE算法，在推理过程中在线优化提示词，精度提升超20%。C-MOP则进一步通过正负例反馈，形成“反馈-演进”的闭环优化。

榨干算力潜能，适配国产硬件生态
MindScale注重训推效率优化。例如，TrimR算法通过轻量验证器截断无用思路，在不影响准确率的前提下，最高可提速70%。同时，基于KV Cache的推理方案提出KV-Embeddings，将生成token数减少5.7倍，显著降低推理压力。

这些技术不仅提升了性能，还为大模型推理阶段的表示复用提供了新思路。MindScale还适配昇腾硬件，助力行业开发者基于国产算力构建高效Agent。

了解更多
MindScale主页：https://noah-mindscale.github.io/
华为诺亚方舟实验室主页：https://www.noahlab.com.hk/#/home