华为诺亚方舟实验室

大模型 Agent 正从演示走向生产应用，面临着多轮推理、工具调用、长上下文记忆和并发会话等真实工作流的挑战。然而，许多看似先进的推理加速技术在落地时却可能失效：单步推理虽快，端到端性能反而下降；吞吐量虽高，高并发下却出现延迟抖动；上下文虽被压缩，Agent 却更容易迷失方向，导致交互回合数激增。 为此，华为诺亚方舟实验室与先进计算与存储实验室联合提出了 A…

大模型通往现实世界的“最后三公里”：Agent范式迎来效率革命 当前，衡量AI智能体（Agent）能力的标准已发生深刻变化。核心不再仅仅是“答对问题”，而是看其能否在面对多轮推理、工具调用及复杂协作时，以最短的路径和最少的交互成本，稳定地完成任务。 在此背景下，一个根本性问题凸显出来：当Agent的框架、工具、数据和训练方式均保持一致时，仅改变其底层语言模型…