隨著大模型從“對話助手”向“能執(zhí)行任務(wù)的AI智能體”演進，企業(yè)的關(guān)注焦點正從模型算法能力，轉(zhuǎn)向智能體在真實生產(chǎn)環(huán)境中的穩(wěn)定運行能力。在規(guī)?；涞剡^程中，推理服務(wù)的穩(wěn)定性、算力資源的高效利用率以及多智能體系統(tǒng)的長期可靠性，已成為決定智能體商業(yè)價值釋放的關(guān)鍵因素。

針對這一行業(yè)共性挑戰(zhàn)，浪潮信息發(fā)布AIStation V5.4人工智能開發(fā)平臺，并成功實現(xiàn)了與開源智能體框架OpenClaw的最佳實踐。面向企業(yè)高并發(fā)、多智能體調(diào)度的場景，OpenClaw的任務(wù)執(zhí)行模塊運行在元腦x86服務(wù)器上，負(fù)責(zé)智能體的任務(wù)編排與執(zhí)行；而其核心的模型推理部分則運行在AI服務(wù)器上，由AIStation平臺統(tǒng)一進行模型加載、推理調(diào)度、算力池化管理和全鏈路監(jiān)控，為企業(yè)智能體應(yīng)用構(gòu)建起一個穩(wěn)定、高可用的模型推理環(huán)境。

為什么企業(yè)智能體“跑起來”這么難？

以O(shè)penClaw為代表的AI智能體正在承擔(dān)越來越復(fù)雜的任務(wù)。但當(dāng)企業(yè)從單個試點走向多智能體協(xié)同辦公時，一個重要問題浮現(xiàn)：每個OpenClaw實例都需要大模型支持，且不同智能體所需模型各異。若為每個實例單獨部署模型服務(wù)，將引發(fā)多重挑戰(zhàn)：

一是算力利用失衡。大模型推理通常占用多卡資源，而Embedding、Rerank、OCR等插件模型負(fù)載較輕，傳統(tǒng)部署方式導(dǎo)致GPU資源碎片化嚴(yán)重。

二是模型服務(wù)穩(wěn)定性不足。長上下文推理、流式生成對延遲極為敏感，在多個OpenClaw智能體并發(fā)調(diào)用模型的高峰期，容易出現(xiàn)響應(yīng)波動甚至任務(wù)中斷，直接影響員工使用體驗。

三是管理與運維復(fù)雜。不同OpenClaw實例對接不同模型，模型接口不統(tǒng)一、權(quán)限難以管控、資源無法精確分?jǐn)?，智能體越多，管理負(fù)擔(dān)越重，最終阻礙規(guī)模化推廣。

AIStation讓智能體真正“跑得穩(wěn)、跑得快、跑得省”

AIStation V5.4圍繞企業(yè)Agent運行特征進行升級，通過算力協(xié)同、性能調(diào)度與服務(wù)管控三大核心能力，構(gòu)建穩(wěn)定可靠的模型推理基礎(chǔ)設(shè)施。

算力利用更高效：統(tǒng)一調(diào)度，讓同等硬件承載更多Agent

智能體任務(wù)通常需要串并聯(lián)調(diào)用多個模型。AIStation V5.4通過算力池化與資源細(xì)粒度調(diào)度機制，打破傳統(tǒng)“一模型一資源”的使用模式，實現(xiàn)多類型模型的協(xié)同運行。

平臺支持：

大模型跨多GPU部署與統(tǒng)一管理；

Embedding、Rerank、OCR等小模型共享單卡資源；

不同推理任務(wù)按負(fù)載動態(tài)分配算力。

模型推理資源不再被固定綁定，而是按需使用，使企業(yè)在相同硬件條件下能夠運行更多Agent實例，大幅提升算力投入產(chǎn)出比。

服務(wù)運行更穩(wěn)定：模型推理服務(wù)具備企業(yè)級SLA能力

在Agent系統(tǒng)中，真正影響用戶體驗的往往不是Agent邏輯，而是模型推理階段的穩(wěn)定性。面對批量文檔處理或長期數(shù)據(jù)采集任務(wù)，AIStation通過實時負(fù)載監(jiān)控動態(tài)調(diào)整資源分配，減少執(zhí)行中斷風(fēng)險，保障長鏈路任務(wù)連續(xù)運行。

AIStation V5.4構(gòu)建了全維度模型服務(wù)監(jiān)控體系，支持對以下關(guān)鍵指標(biāo)進行實時觀測與調(diào)度：

TTFT（首字延遲）

TPOT（逐Token延遲）

E2E端到端響應(yīng)時間

并發(fā)負(fù)載與資源利用率

AIStation可在OpenClaw業(yè)務(wù)流量上升時自動補充推理資源，避免響應(yīng)抖動與任務(wù)中斷；流量回落后自動釋放冗余算力，實現(xiàn)穩(wěn)定性與成本的動態(tài)平衡。配合精準(zhǔn)的按量計費與成本分?jǐn)偰芰?，企業(yè)可以真正實現(xiàn)“用多少付多少”，以最優(yōu)的成本結(jié)構(gòu)支撐企業(yè)數(shù)字員工全天候運行。

管理運維更簡單：統(tǒng)一模型服務(wù)中心實現(xiàn)集中治理

AIStation V5.4構(gòu)建統(tǒng)一的大模型服務(wù)聚合中心，實現(xiàn)模型服務(wù)的企業(yè)級治理能力。通過算力池化與按需調(diào)度機制，模型推理資源利用率顯著提升，在相同硬件條件下支持更多Agent副本運行，有效降低企業(yè)總體TCO：

封裝50+主流模型服務(wù)；

提供統(tǒng)一API接口規(guī)范；

支持權(quán)限與Token訪問控制；

精確統(tǒng)計每一次AI任務(wù)成本。

企業(yè)無需分別管理多個模型服務(wù)系統(tǒng)，即可完成智能體所需模型能力的統(tǒng)一納管，大幅降低系統(tǒng)集成與運維復(fù)雜度。

最佳實踐，AIStation為OpenClaw提供穩(wěn)定算力底座

面向企業(yè)高并發(fā)、多智能體調(diào)度的場景，AIStation與OpenClaw深度協(xié)同并形成了清晰分工：

OpenClaw部署在元腦x86服務(wù)器上，負(fù)責(zé)智能體任務(wù)編排與任務(wù)執(zhí)行，包括Agent流程編排、工具調(diào)用（Skills）、業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行，決定“怎么做”；

AIStation部署在AI服務(wù)器上，負(fù)責(zé)算力與模型推理服務(wù)保障，包括模型加載、推理調(diào)度、算力池化管理、全鏈路監(jiān)控，保障“做得穩(wěn)”。

通過將模型推理能力從Agent運行環(huán)境中抽離，企業(yè)無需在每個OpenClaw實例中重復(fù)部署模型服務(wù)，即可獲得統(tǒng)一、高可用、可擴展的模型能力，從架構(gòu)層面提升系統(tǒng)穩(wěn)定性與可維護性。

AIStation V5.4現(xiàn)已全面支持OpenClaw，僅需三步即可打造企業(yè)級智能體員工：

Step 1：環(huán)境部署與網(wǎng)絡(luò)互通

部署AIStation V5.4：在AI服務(wù)器上完成AIStation V5.4的安裝，將GPU資源加入統(tǒng)一資源池；

部署OpenClaw運行環(huán)境：在通用服務(wù)器上完成OpenClaw基礎(chǔ)環(huán)境的搭建，確保與AIStation V5.4網(wǎng)絡(luò)互通。

Step 2：模型服務(wù)發(fā)布與API對接

在AIStation V5.4中發(fā)布模型服務(wù)：一鍵部署業(yè)務(wù)所需模型（如Kimi、DeepSeek、GLM、Qwen等），平臺自動生成統(tǒng)一API接口與訪問密鑰；

配置OpenClaw連接：在OpenClaw的配置文件中，填入AIStation V5.4提供的API接口地址與密鑰，即可完成模型服務(wù)的對接適配。整個過程僅需修改幾行配置，無需任何代碼改造。

Step 3：業(yè)務(wù)調(diào)試與正式上線

端到端調(diào)試：啟動OpenClaw調(diào)用統(tǒng)一模型服務(wù)，完成業(yè)務(wù)全流程測試，驗證性能與穩(wěn)定性；

正式上線運行：確認(rèn)無誤后，即可投入生產(chǎn)環(huán)境。此時AIStation負(fù)責(zé)底層的負(fù)載均衡與彈性伸縮，OpenClaw專注執(zhí)行業(yè)務(wù)指令。

AIStation是面向企業(yè)級訓(xùn)練與推理場景打造的一體化人工智能開發(fā)平臺，覆蓋模型開發(fā)、訓(xùn)練、部署、發(fā)布與服務(wù)全流程。隨著AI智能體逐步成為企業(yè)數(shù)字化核心生產(chǎn)力，穩(wěn)定可靠的模型推理基礎(chǔ)設(shè)施將成為AI落地的關(guān)鍵支撐。

未來，浪潮信息AIStation將持續(xù)圍繞企業(yè)級AI應(yīng)用場景深化技術(shù)能力，為OpenClaw等智能體系統(tǒng)提供長期穩(wěn)定的模型服務(wù)與算力保障，加速AI智能體在各行業(yè)的規(guī)?；瘧?yīng)用。