老清發(fā)現(xiàn)，最近科技圈到處都在哀嚎“內卷”，大廠小廠全擠在一個賽道里卷生卷死。

年初“AI智能體”爆火，那場面簡直像當年的“炒龍蝦”一樣盛況空前，上到退休的老工程師，下到剛上小學的孩子，全都在瘋狂倒騰單體Agent。

當時據業(yè)內人士透露，懂部署調環(huán)境的技術人員瞬間變成了稀缺資源，不少人光是趁著這波風口上門提供技術服務，就能拿到令人眼紅的豐厚報酬。

可當所有人都紅著眼睛去搶風口、搶入口的時候，華為卻像個局外人一樣沒跟著瞎起哄，反而轉身扎進了無人問津的深水區(qū)。

放著賺快錢的熱鬧不湊，偏要去啃沒人碰的硬骨頭，華為到底在下什么大棋？

今天，老清就帶大家看透這背后的門道，看看巨頭究竟是怎么通過做“難而正確的事”來徹底掀翻內卷桌子的。

要想弄明白華為為什么不隨大流，咱們得先回頭看看年初那波瘋狂的“Agent熱潮”到底是怎么回事。

那個時候，國內外大把的科技巨頭，短短一個月的時間里排著隊地宣布自己要支持部署，或者干脆自研同類的單體Agent產品。

那時候在很多人的眼里，這就是下一個時代的風口，似乎只要弄出一個超級聰明的單體智能體，它就能幫你包攬?zhí)煜滤械墓ぷ鳌?/strong>

但老清要說句實在話，熱鬧過后，一地雞毛。潮水退去之后，大家才發(fā)現(xiàn)這種單體Agent遇到了根本跨不過去的瓶頸。

它只能像個記性不好的機器一樣去壓縮、去取舍。

結果就是，它可能光顧著滿足你前面提的要求，后邊交代的核心內容它轉頭就忘了；又或者是邏輯徹底混亂，把完全不相干的資料錯誤地揉進最終結論里。

這種丟三落四的毛病，在處理稍微復雜一點的任務時簡直是致命的。

再有一個更要命的問題，那就是單體Agent的角色太容易亂套了。

你讓一個孤零零的智能體去干活，它既要負責把復雜的任務拆解開，又要負責去執(zhí)行寫出結果，最后還得自己檢查自己寫得對不對。

老清打個比方，這就像是讓一個人在足球場上，既當沖鋒陷陣的運動員，又當吹哨判罰的裁判員，甚至還得兼任場外的教練。

一旦這中間哪個環(huán)節(jié)出了差錯，到底錯在哪兒了？它自己根本不知道，因為它的邏輯已經成了一團死結。

咱們平時老百姓自己用用，可能充其量也就是覺得體驗差一點，讓它重新生成一次也就完了。但是，這東西一旦放到嚴謹的企業(yè)環(huán)境里，那可就變成了一顆隨時會爆的定時炸彈。

再比如研發(fā)團隊用AI來輔助寫代碼，除了單純地把代碼敲出來，它還得無縫接入企業(yè)的代碼規(guī)范測試和版本控制流程。

在這些容錯率極低的場景下，你如果只讓一個單體Agent去硬扛所有的活兒，那絕對是漏洞百出、風險極大的。正是因為看透了這一層，華為才沒有盲目跟風。

既然單體Agent這條路在企業(yè)級應用里走成了死胡同，那么不走尋常路的華為，又是怎么破局的呢？

那段時間，大家都在拼命卷一個比一個熱鬧的單體Agent應用，華為卻悄無聲息地轉身去做了一件極其硬核的事——打造企業(yè)級的“蜂群智能體”，也就是業(yè)內現(xiàn)在非常關注的“JiuwenSwarm”（九問Swarm）。

老清覺得，這個思路可以說是非常具有顛覆性的。華為的邏輯很簡單：既然一個人（單體Agent）干不了復雜的活，那我就把它變成一支紀律嚴明、分工明確的軍隊。

大家可以想象一下自然界里的蜂群，成千上萬只蜜蜂沒有一個是全能的，但它們通過自主分工、動態(tài)協(xié)商，就能建起極其復雜的蜂巢。

JiuwenSwarm用的就是這個原理。當一個極其復雜的企業(yè)級任務進來之后，系統(tǒng)根本不會讓一個智能體去死磕。

基于全新的Coordination Engineering（協(xié)同工程）理念，JiuwenSwarm會第一時間去“拆任務”，然后再“分角色”。

系統(tǒng)里有無數個不同的智能體，有的專門負責找資料，有的專門負責寫代碼，有的專門負責調用外部工具，還有的專門負責充當“包青天”來審查結果。它們各管一段，互相配合。

更巧妙的是，華為在里面引入了一個叫“共享工作空間”的概念。

在分布式Agent Swarm架構中，不同節(jié)點的智能體不再需要“同擠一臺機器”，Leader與成員可以分布在不同的服務器上，通過共享工作空間進行無縫協(xié)作-2。

這就意味著，接棒干活的后一個智能體，根本不用再從頭去猜前一個人的心思，直接拿著前面的工程成果接著往下干就行了。

這么一來，哪怕中間某一步跑偏了，系統(tǒng)也可以非常清晰地往回溯源：到底是最初的資料沒給全，還是中間的判斷鏈路出了問題？

這把企業(yè)級應用最看重的“可解釋性”和“安全性”拿捏得死死的。

而且老清必須要強調一點，這也是JiuwenSwarm最讓業(yè)內震驚的地方——它的經驗是不會清零的！

傳統(tǒng)的AI你讓它干完一次活，下次遇到同樣的問題，它還是得從頭再推理一遍。

但JiuwenSwarm有“Swarm Skills自演進”引擎，可以把這次任務中各個角色的分工模式、執(zhí)行的有效流程全都沉淀下來，從任務執(zhí)行軌跡中自動反推可復用的“團隊級技能”-3。

下次再遇到類似的活兒，它可以帶著上次的“武功秘籍”直接上陣，反過頭來繼續(xù)優(yōu)化流程。

這不就是咱們人類常說的“越用越強，越老越妖”嗎？

具體從技術底座來看，JiuwenSwarm構建了全棧技術體系，由Agent Swarm（多智能體團隊協(xié)同機制）、Swarm Skills（團隊最佳實踐封裝）、Swarm Skills Hub（開放技能共享中心）以及貫穿始終的Swarm Skills自演進四大關鍵組件構成，環(huán)環(huán)相扣-3。

老清說到這兒，可能有人會問，這聽起來確實很牛，但這套“蜂群”戰(zhàn)術，真的在現(xiàn)實里落地了嗎？

老清可以負責任地告訴大家，這絕不是什么停留在PPT上的概念，這套底座能力現(xiàn)在已經實實在在地落地，并且在很多高端場景里大顯身手了。

就拿咱們中國科學技術大學的“靈境造物”平臺來說，科研人員只要把復雜的材料創(chuàng)制需求輸入進去，JiuwenSwarm這套系統(tǒng)就能自動分工，自主完成從知識獲取、方案推薦到理論篩選、實驗設計、自動化執(zhí)行的全流程科研探索。

這已經不是簡單的AI工具了，這是妥妥的科研數字助手！再比如前面提到的郵儲銀行，把JiuwenSwarm相關技術用在了信息智能監(jiān)測系統(tǒng)里。

據公開報道，郵儲銀行是基于華為云開源的JiuwenClaw（小龍蝦）深度定制開發(fā)了PSBC-Claw，用于信息智能監(jiān)測等業(yè)務場景。

過去這種活兒，全靠人工去梳理冗長的信息流程，費時費力還容易出錯。

現(xiàn)在好了，直接讓智能體把整個流程跑起來，不僅準確率大幅上升，整個運維效率也得到了顯著提升。

很多人不知道，這看似一鳴驚人的JiuwenSwarm背后，其實是華為內部各大頂尖團隊的“大兵團作戰(zhàn)”。

據說它集合了華為大名鼎鼎的2012實驗室、生成式AI團隊、華為云、鯤鵬以及小E等多方面的核心能力。

現(xiàn)在，華為更是大格局，直接把JiuwenSwarm全面開源在了openJiuwen社區(qū)。

華為云AgentArts已經將這套能力引入到了商業(yè)化平臺中，企業(yè)真的是“開箱即用”。

不僅如此，昇騰也把它融入了一體機的解決方案里。

更讓人振奮的是，南京郵電大學已經與openJiuwen社區(qū)建立了官方合作，成立技術俱樂部，深度參與到了這個社區(qū)的技術研究與實踐推廣中。

在老清看來，這絕對是企業(yè)級AI智能體賽道上一次劃時代的變革。

回過頭來看看華為這些年的技術路線，你會發(fā)現(xiàn)一個極其鮮明的特點——華為好像天生就不愛去擠那些看起來特別熱鬧、特別容易撈熱錢的“入口”。

大家想想是不是這個理兒？當年新能源汽車火得一塌糊涂，大大小小的公司都跑去造整車，華為死活不造車，而是轉身去做了智能汽車的支架、底座和全棧解決方案，現(xiàn)在成了車企離不開的“靈魂”。

后來大模型熱潮席卷全球，所有人都在卷各種聊天的App應用，華為還是沒有去湊熱鬧，而是埋頭去做了最底層的算力平臺和昇騰AI生態(tài)。

到了現(xiàn)在，AI Agent火了，別人都在卷單體的小應用，華為依然沒有停留在表面，而是深入企業(yè)痛點，去做了復雜的蜂群架構。

感興趣的朋友可以去看看，JiuwenSwarm現(xiàn)在全面開源后，社區(qū)活躍度極高，開發(fā)者的響應更是極其及時，整個生態(tài)的關注度可謂飆升。

在這個人人都在喊著“內卷”、人人都想找捷徑的時代，華為的做法確實給了中國科技界一記響亮的耳光，也上了一堂生動的課。

老清認為，想要真正脫離內卷，絕不是在一條擁擠的賽道上比別人跑得更拼命，而是要有跳出賽道、去修橋鋪路的戰(zhàn)略定力。

不管是造車底座、大模型算力，還是今天的JiuwenSwarm蜂群智能體，華為永遠在做那些“不在風口上、很難，但卻絕對正確”的事。

這種不看眼前蠅頭小利，死磕底層核心技術的態(tài)度，正是我們當下最稀缺的長期主義價值。

未來，當單體智能體的紅利被徹底榨干時，那些握著“蜂群”底座的企業(yè)，注定將接管下一個時代。所以，與其去抱怨大環(huán)境太卷，不如靜下心來問自己一句：

在深不可測的科技深水區(qū)里，你是有勇氣隨波逐流賺快錢，還是有底氣像華為一樣，熬得住寂寞去死磕那個“難而正確”的未來？