构建从集群运维自治到运营精细决策的全链路智能体体系
智能体构建工具+大规模验证的“专家员工”
专为Agent 设计的分布式 调度引擎与安全沙箱
Agent to Agent A2A协作网络
复杂的大规模集群运维 工作自动化、智能化
运营资源的精细决策
高可靠
助力企业构建高可靠、可扩展的智能体体系
系统自治
实现从单点提效到系统自治的跨越
核心能力
集群告警自动分析与根因定位
异常检测与自动化处置闭环
节点智能上下架与资源状态自修复
支持跨系统日志聚合与因果链路分析
基于销量的库存自动管理与动态盘点
负载趋势预测与资源使用深度分析
基于数据模型的容量规划辅助决策
异常资源消耗识别与闲置资源回收建议
分布式调度引擎，支持秒级拉起与弹性扩缩容
基于容器与虚拟化的安全沙箱隔离
分层记忆管理，支持长短期上下文的结构化存储与检索
全链路监控与执行追踪能力
基于消息队列与事件驱动的Agent间通信机制
支持任务分发、结果聚合与状态同步
内置工作流编排能力，支持复杂流程自动执行
标准化接口体系，兼容第三方Agent / Skill / MCP / Tool
为什么选择无问芯穹
客户故事
告警轰炸：日均5000+条告警，80%为无效或重复，人工筛选效率极低
故障处理繁琐：节点异常需人工登录排查、迁移负载、下架机器，流程冗长易错
告警智能降噪：运维Agent自动聚类与根因分析，无效告警屏蔽率达95%，MTTR从2小时缩短至5分钟
节点智能上下架：Agent自动检测异常，自主完成负载迁移、重启或下架，运维人力成本降低约 60%
集群稳定性提升：关键任务失败率下降约 30%，节点异常影响范围显著缩小
资源申请慢：人工审批+手动分配，平均等待超4小时
利用率低：高峰期资源利用率不足65%，却频繁反馈“资源不足”
库存数据滞后：人工汇总延迟1-2天，无法实时决策
异常定位难：训练任务失败或异常时，研发/运维/平台三方协同排查，平均耗时超3小时
智能调度：运营管理Agent实时分析资源负载与库存，自动完成优先级调度与资源分配，资源等待从3-4小时缩至30分钟内
动态协调：平台管家Agent基于任务紧急度与历史数据协调算力，GPU利用率从68%提升至82%，资源浪费下降20%
快速定位：运维Agent自动聚合日志与监控指标，生成根因分析与处置建议，异常定位从2-3小时缩至30分钟内
成本优化：打通库存与负载数据链路，建立容量趋势预测与资源预警机制，年度算力成本综合节省15%
释放无穹智能，让AGI触手可及
联系我们，获取定制化 AI 基础设施解决方案
