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大部分人可能沒(méi)有想到，從實(shí)驗(yàn)室里的“參數(shù)怪物”，到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的“提效引擎”，AI Agent只花了不到1年時(shí)間。
關(guān)于這一點(diǎn)，包括360在內(nèi)的諸多AI廠(chǎng)商，實(shí)則不會(huì)感到過(guò)多意外。因?yàn)锳I誕生之初，它的使命也絕不止在實(shí)驗(yàn)室里“跑參數(shù)”，即便大模型迭代日新月異，但行業(yè)的焦點(diǎn)不應(yīng)僅停留在參數(shù)本身——
它的真正價(jià)值，最終必須體現(xiàn)在降本增效、業(yè)務(wù)增長(zhǎng)與模式創(chuàng)新這些切實(shí)的商業(yè)成果之中。
如今的AI領(lǐng)域，風(fēng)向標(biāo)的有效期被壓縮到以月為單位，也因此，對(duì)于大部分企業(yè)來(lái)說(shuō)，已從“是否擁有AI”的入場(chǎng)券之爭(zhēng)，極速轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭绾谓ㄔO(shè)好AI、如何用好AI”的生存力大考。
某種意義上，這也是360集團(tuán)在AI時(shí)代的“一以貫之”——以納米AI為錨，360的L1-L4多智能體蜂群體系，已從理論走向廣泛的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，特別是其近日發(fā)布的“AI先進(jìn)生產(chǎn)力TOP10”精品案例，充分證明了其在復(fù)雜場(chǎng)景中的協(xié)同價(jià)值與可靠性。
隨著AI生產(chǎn)力落地的時(shí)代大幕緩緩拉開(kāi)，這已經(jīng)不再是關(guān)于算力與參數(shù)的“虛火”，而是關(guān)于生產(chǎn)力落地的星辰大海。
01
從“會(huì)說(shuō)話(huà)”到“能干活”，
智能體的行業(yè)專(zhuān)家“進(jìn)化論”
僅僅在一年前，AI行業(yè)對(duì)AI大模型的期待，僅僅滿(mǎn)足于它的長(zhǎng)文本能力和深度推理能力。但在2025年末的當(dāng)下，行業(yè)的風(fēng)向標(biāo)已然發(fā)生巨變——企業(yè)不再滿(mǎn)足于一個(gè)能陪聊、寫(xiě)詩(shī)的“高知網(wǎng)友”，而是迫切需要一位能下場(chǎng)干活、解決具體業(yè)務(wù)難題的“超級(jí)員工”。
這里的能力范圍，早已超出了多模態(tài)生成和深度推理的范疇，其對(duì)應(yīng)的需求也已經(jīng)極端“落地”。
這正是360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎，在“All In Agent”戰(zhàn)略中反復(fù)強(qiáng)調(diào)的代際跨越：當(dāng)前，產(chǎn)業(yè)應(yīng)用正處于向L3（推理型智能體）和L4（多智能體蜂群）突破的關(guān)鍵窗口期。
在這個(gè)發(fā)展階段，智能體的定義也隨之被重塑——它不再是僅僅停留在對(duì)話(huà)框里的輔助工具，而是能夠調(diào)用工具、規(guī)劃任務(wù)、甚至獨(dú)立決策，從而創(chuàng)造高價(jià)值商業(yè)成果的生產(chǎn)力引擎。
這種從“炫技”到“務(wù)實(shí)”的轉(zhuǎn)變，并非空穴來(lái)風(fēng)，而是源于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的真實(shí)痛點(diǎn)。
以數(shù)字政府領(lǐng)域?yàn)槔?，長(zhǎng)久以來(lái)，政務(wù)數(shù)據(jù)治理面臨著典型的“孤島效應(yīng)”。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)模式下，網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全與業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)之間，往往會(huì)因?yàn)橹鲃?dòng)或者被動(dòng)的原因，存在割裂的情況。系統(tǒng)之間，形成軟件或者硬件層面的“隔離墻”。
數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)不暢是一方面，更為重要的安全防護(hù)，往往停留在被動(dòng)補(bǔ)救的層面——出了事再堵漏洞，不僅效率低下，更造成了大量的重復(fù)建設(shè)與資源冗余。
作為全國(guó)數(shù)字政府建設(shè)的排頭兵，深圳市迫切需要構(gòu)建一套“外防網(wǎng)絡(luò)攻擊、內(nèi)防數(shù)據(jù)泄漏”的全方位智能化防護(hù)體系。但這并非易事，面對(duì)海量的政務(wù)數(shù)據(jù)和復(fù)雜的委辦局架構(gòu)，靠堆人、堆設(shè)備的老路子已經(jīng)走不通了。360給出的解法則是——“深治慧”安全智能體運(yùn)營(yíng)平臺(tái)。
具體而言，在數(shù)字化的政務(wù)組織架構(gòu)中，智能體扮演了“虛擬專(zhuān)家”的角色。它不再需要人類(lèi)運(yùn)維人員去逐個(gè)系統(tǒng)查詢(xún)?nèi)罩?、手?dòng)關(guān)聯(lián)線(xiàn)索，而是能夠像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的指揮官，自動(dòng)拉通網(wǎng)絡(luò)側(cè)的流量數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)側(cè)的資產(chǎn)信息以及模型側(cè)的算法能力。
這里的能力也有兩個(gè)維度，首先是資源調(diào)配的智能化。過(guò)去，面對(duì)突發(fā)威脅，往往需要跨部門(mén)協(xié)調(diào)，流程冗長(zhǎng)。
如今L4級(jí)別的蜂群智能體，則能夠?qū)崿F(xiàn)安全資源的統(tǒng)一管控與威脅的全局感知，一旦發(fā)現(xiàn)異常，即刻調(diào)度全網(wǎng)資源進(jìn)行協(xié)同響應(yīng)。
其次是業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化?！吧钪位邸逼脚_(tái)將原本依賴(lài)人工的高頻、低效工作，轉(zhuǎn)化為智能體自動(dòng)執(zhí)行的標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作。這不僅提升了運(yùn)營(yíng)效率，管理成本和人力投入也得以降低。
以“深治慧”為樣本，L3/L4級(jí)別的智能體得以深度嵌入業(yè)務(wù)流程，以往傳統(tǒng)IT手段無(wú)法根治的“頑疾”，在智能體深入組織業(yè)務(wù)肌理的幫助下，也得以順利解決。
某種意義上講，智能體對(duì)組織業(yè)務(wù)流程的深度改造，已經(jīng)身體力行地告別了“參數(shù)至上”主義。當(dāng)所有的AI業(yè)務(wù)開(kāi)始“講落地”的時(shí)候，模型參數(shù)多大，已經(jīng)不再具備以往的參考價(jià)值，當(dāng)它與“降本增效”深度掛鉤時(shí)，AI才算真正走出了實(shí)驗(yàn)室，真正變成“能干活”的虛擬專(zhuān)家。
02
以智能體，對(duì)抗智能體
時(shí)至今日，L3/L4級(jí)別智能體，已經(jīng)開(kāi)始深入企業(yè)核心業(yè)務(wù)，AI帶來(lái)“降本增效”的另一個(gè)側(cè)面是，企業(yè)面臨的安全問(wèn)題也發(fā)生了質(zhì)變。
以往的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防御體系，建立在“規(guī)則”與“邊界”之上。依靠靜態(tài)的特征庫(kù)匹配攻擊，依靠防火墻劃定內(nèi)外網(wǎng)邊界，依靠安全運(yùn)維人員盯著屏幕分析日志。
進(jìn)入AI時(shí)代，攻擊者開(kāi)始利用大模型生成變種病毒、自動(dòng)化撰寫(xiě)釣魚(yú)郵件，甚至發(fā)起智能化的APT攻擊。面對(duì)這種毫秒級(jí)的智能化攻勢(shì)，過(guò)往的傳統(tǒng)手段，無(wú)疑顯得笨重而遲緩。
一言以蔽之，傳統(tǒng)的規(guī)則是靜態(tài)的，AI加持攻擊是動(dòng)態(tài)的；安全日志是孤立的，而AI時(shí)代的威脅是鏈?zhǔn)降?；最致命的是，人是?huì)疲憊的，而AI永不眠。
但這并不意味著網(wǎng)安戰(zhàn)爭(zhēng)的態(tài)勢(shì)，就此攻守逆轉(zhuǎn)。早在兩三年前，360已經(jīng)提出了“以模制?！?，即用更強(qiáng)大的安全大模型和智能體蜂群，去對(duì)抗惡意的AI攻擊 。這標(biāo)志著網(wǎng)絡(luò)安全的形態(tài)，正在發(fā)生“人海戰(zhàn)術(shù)”到“人機(jī)協(xié)同”戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)迭代。
作為一所“雙一流”高校，重慶大學(xué)的“安全剪刀差”情況尤為突出。一方面，隨著智慧校園建設(shè)，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模極速擴(kuò)張，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)激增，面臨的安全挑戰(zhàn)前所未有；另一方面，高校的安全運(yùn)維人員編制極其有限，往往多為兼職或多人共用，且缺乏具備高階對(duì)抗能力的復(fù)合型人才。
這里導(dǎo)致的安全漏洞，一是告警疲勞，面對(duì)海量告警日志，人工根本看不過(guò)來(lái)，極易漏過(guò)真實(shí)威脅；二是響應(yīng)滯后，從發(fā)現(xiàn)異常到定位問(wèn)題再到修復(fù)，往往需要數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天。
在迫切的安全鴻溝面前，國(guó)內(nèi)首家安全智能體平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。
相較以往的人工“數(shù)據(jù)過(guò)濾”，安全智能體的核心，在于讓智能體成為第一道防線(xiàn)。平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了7x24小時(shí)的實(shí)時(shí)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)，基于360在網(wǎng)安領(lǐng)域的長(zhǎng)期積累，智能體同時(shí)也對(duì)這些數(shù)據(jù)，擁有了深度研判能力。
一方面，安全智能體可以從海量日志中抽絲剝繭，自動(dòng)輸出完整的攻擊鏈路圖，將攻擊者的入侵路徑、手段、影響范圍直觀地呈現(xiàn)在大屏之上。結(jié)合人工監(jiān)測(cè)，系統(tǒng)對(duì)安全威脅的研判準(zhǔn)確率達(dá)到了90%。
另一方面，在“人工網(wǎng)安”時(shí)代，安全運(yùn)維人員每天要處理大量的重復(fù)性咨詢(xún)，如策略配置、漏洞修復(fù)等等，但在智能體時(shí)代，這些基礎(chǔ)層面的問(wèn)題可交由“安全數(shù)字專(zhuān)家”自動(dòng)解答，這帶來(lái)了直接的效率提升——運(yùn)維人員的日均咨詢(xún)量減少了70%，而問(wèn)題解決的時(shí)效從平均2小時(shí)大幅縮短至15分鐘。
這里固然有360近20年積累的“安全底蘊(yùn)”使然，但不具備深厚的攻防實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，大模型就無(wú)法理解復(fù)雜的攻擊手法；如果不具備完備的“抗攻擊能力評(píng)估體系”，智能體就無(wú)法在全年無(wú)休的攻防實(shí)戰(zhàn)中，經(jīng)受住考驗(yàn)。
一如“只有魔法才能打敗魔法”，到了AI時(shí)代，也只有智能體才能對(duì)抗智能體。360通過(guò)構(gòu)建具備攻防能力的蜂群智能體，一方面解決了降本增效時(shí)代的人力不足問(wèn)題，同時(shí)也實(shí)現(xiàn)了“外防攻擊、內(nèi)防泄露”的核心戰(zhàn)略目標(biāo)。在如今的網(wǎng)安形勢(shì)下，已經(jīng)形成了質(zhì)的飛躍。
03
破除產(chǎn)業(yè)化的“成本魔咒”
如果不計(jì)成本，智能體的“好用”，是可以通過(guò)“不設(shè)上限”做到的，但到涉及千行百業(yè)的落地環(huán)節(jié)，“算的過(guò)賬”變成了一條極其現(xiàn)實(shí)的硬標(biāo)準(zhǔn)。
直白來(lái)講，各行各業(yè)不缺頂尖人才，更不缺想象力，但居高不下的算力成本、兼具業(yè)務(wù)能力和安全視野的復(fù)合型人才、通用模型與垂類(lèi)業(yè)務(wù)適配難度的“三座大山”，往往不以人和企業(yè)的意志為轉(zhuǎn)移。
這也是大量企業(yè)，站在智能體時(shí)代的十字路口“踟躕不前”的直接原因——大企業(yè)怕算不過(guò)賬，小企業(yè)達(dá)不到“入坑門(mén)檻”，這也是智能體“飛入尋常企業(yè)家”所要解決的第一個(gè)問(wèn)題。
360給出的解法，則更為務(wù)實(shí)一些。通過(guò)“平臺(tái)化工具+聯(lián)合共創(chuàng)”的模式，將AI的門(mén)檻“打下來(lái)”，以此為企業(yè)提供一份可復(fù)制的低門(mén)檻實(shí)踐指南。
對(duì)于惠豐科技這樣的醫(yī)療行業(yè)合作伙伴而言，其底層“基因代碼”與科技公司截然不同。他們固然擁有深厚的行業(yè)Know-how和精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)沉淀，但往往缺乏大規(guī)模的算力儲(chǔ)備和專(zhuān)業(yè)的AI算法團(tuán)隊(duì)。對(duì)于這樣的公司，從零搭建AI團(tuán)隊(duì)，無(wú)論是技術(shù)難度，還是商業(yè)成本，都跟“劃算”二字毫無(wú)關(guān)聯(lián)。
有基于此，360并沒(méi)有選擇部署硬件，而是通過(guò)“360企業(yè)級(jí)智能體構(gòu)建平臺(tái)”，提供了一套低代碼甚至無(wú)代碼的工具鏈。這相當(dāng)于給醫(yī)生和醫(yī)療行業(yè)從業(yè)者配備了一套“圖形化操作界面”，讓他們無(wú)需精通復(fù)雜的編程語(yǔ)言，就能像搭積木一樣構(gòu)建符合自身業(yè)務(wù)邏輯的智能體。
這種模式極大地降低了技術(shù)門(mén)檻與試錯(cuò)成本，讓不具備深厚IT背景的機(jī)構(gòu)也能快速組建起自己的AI團(tuán)隊(duì)，真正實(shí)現(xiàn)了讓懂業(yè)務(wù)的人來(lái)訓(xùn)練AI 。
算力和工具的問(wèn)題，可以通過(guò)輕資產(chǎn)的模式解決，人力層面則要從更源頭的校園入手。
在清華大學(xué)和重慶大學(xué)，360引入了深度“校企合作”模式。這并非簡(jiǎn)單的掛牌實(shí)驗(yàn)室，而是實(shí)打?qū)嵉摹爱a(chǎn)教融合” 。360通過(guò)提供專(zhuān)項(xiàng)訓(xùn)練和本地化支撐，協(xié)助高校培養(yǎng)既懂網(wǎng)絡(luò)安全又懂大模型技術(shù)的復(fù)合型人才。這些人才走出校園后，直接流入各行各業(yè)，成為了企業(yè)內(nèi)部能夠自主維護(hù)、優(yōu)化智能體的生力軍。
從生態(tài)層面講，這是典型的“授人以漁”。以往的360，還是那個(gè)在網(wǎng)絡(luò)世界背后默默清除威脅的“隱形守護(hù)者”，如今從幕后走向臺(tái)前，已經(jīng)逐步升維成AI“最后一公里”的鋪路人。
但從底層邏輯來(lái)看，360的安全底色仍然未變，它仍然站在AI時(shí)代的安全第一線(xiàn)，致力于構(gòu)建一個(gè)成本可控、人才充足、技術(shù)自主的AI安全產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
只有在最核心的安全問(wèn)題得到保障之后，AI才能走出“奢侈品”和“玩具”的定位，變成隨處可見(jiàn)的“水與電”。當(dāng)AI和智能體真正成為生產(chǎn)力工具的那一刻，智能體時(shí)代的“星辰大?！辈潘阏嬲絹?lái)。
