过去，企业部署大模型最先考虑的是“有没有模型可用”：模型参数有多大、榜单排名如何、能不能回答专业问题。但随着基础模型能力快速提升，以及知识问答、智能客服、代码生成等应用逐渐普及，当前企业关注的问题正在发生变化——AI能否真正进入业务系统？能否连续、稳定地完成任务？当它开始自主调用企业数据、工具甚至执行操作时，又如何保证安全和可控？一个客户验证成功之后，能不能快速复制给下一个客户？
对于云厂商而言，这也意味着竞争不再是“谁拥有更多算力”或者“谁接入了更多模型”，而是谁能够把算力、模型、智能体工程能力整合成可规模化复制的平台能力，并最终变成企业能够持续使用的生产力。
面对这一变化，华为云给出的答案是体系化布局。在华为全联接大会2026期间，华为云亮出了一套从底层基础设施到上层行业应用的完整布局：底层以Agentic Infra提供算力、存储和调度能力，中间通过“百模千态”的Agentic MaaS以及企业级智能体平台智果AgentArts承接模型调用和智能体开发、运行与治理，上层则以“行业AI梦工厂”沉淀不同行业的模型、数据、知识和智能体资产。
据华为公司董事、华为云CEO周跃峰介绍，目前华为云Agentic Infra已经服务超过3500家客户；智果AgentArts及开源版openJiuwen已服务100多家企业；“行业AI梦工厂”则已经沉淀超过1000个行业资产，落地项目超过1000个。这意味着，华为云已在企业级智能体赛道形成规模化的落地能力。
智能体进入企业之后，如何从“能用”走向“可靠运行”？
从模型到智能体，并不是简单的AI能力升级，而是AI应用从“问答工具”走向“生产系统”的范式转变。
提到企业部署大模型，最常见的路径之一，是先从知识问答、客服、文档生成等场景切入，用户提出问题，模型给出回答，任务往往就此结束。但进入Agent阶段之后，AI需要自己拆解任务、制订计划，再调用企业内部工具和数据等完成任务，而一次任务执行可能持续几个小时甚至几天。这意味着，当智能体真正进入企业生产环境，“能不能做”只是第一步，“能不能稳定、安全地一直做下去”正在成为新的门槛。
围绕这一变化，华为云开始将智能体平台的重点从“开发Agent”进一步推向“开发、运行和治理”的全链路能力。
今年年初，华为云发布面向智能体开发、运行和治理全生命周期的企业级平台——智果AgentArts，其核心架构是Harness。面向越来越复杂的长流程任务，AgentArts可以支持智能体7×24小时稳定运行，即便在异常情况下仍可以自动恢复并继续执行任务，甚至可以避免一次持续数天的复杂任务因为中间某个环节失败而全部中断。
与此同时，Agent自主性越来越高，也对安全可控的运行环境提出了更高要求。为此，智果AgentArts把治理能力嵌入智能体执行过程：通过Agent Identity统一管理智能体身份和安全凭证，通过Agent Gateway对工具、数据和外部系统访问进行动态授权，同时将智能体生成的代码放入隔离沙箱运行。平台还会记录任务轨迹、工具调用以及执行结果，使企业能够对智能体行为进行评估、回溯和干预。
在保障稳定与可控之外，智能体还要解决长程任务中的记忆与上下文延续问题。在周跃峰看来，“形容一个人聪明与否，不仅是他的反应要快，他的记忆力也要非常好”。智能体同样需要记录任务执行过程中的数据，从而避免重复计算，并在长程任务中持续利用此前形成的上下文和经验。
对此，华为云推出了CMS记忆存储解决方案，其针对智能体长程任务对记忆容量和访问效率的需求，可构建PB级记忆空间，存储容量达到业界同类产品的2倍；支持TB级记忆高速读取，读取性能较业界同类产品提升50%。
目前，这套体系已经开始进入具体行业。华为云披露，其企业级智能体平台已经服务深圳龙岗政府、南方电网等100多家企业；同时，金山办公等软件厂商也在其平台上开发办公、数据等不同类型的行业智能体。
例如，金山办公将WPS 365文档中心、WPS Comate与华为云Agentic Infra及AgentArts结合，开发文档审阅、公文写作、数据分析、合同审阅、会议助理等办公智能体；南方电网则基于openJiuwen开发电力设备“数字医生”，让多个智能体参与数据采集、监测、决策和合规校验。
会上，华为云还宣布，智果AgentArts将于12月30日面向海外市场商用。与此同时，openJiuwen开源社区Star数超过5万、下载量超过329万，与中软国际、软通动力、北明软件推出伙伴商用版，并共享广阔的市场空间。“两者代码“90%相似和相同，分别承担商业化和开源生态两条路径。”周跃峰说道。
从一个项目走向一个行业 AI梦工厂探索规模化复制
对于华为云而言，让一个智能体在单家企业跑通，只是规模化落地的初始起点。真正的考验在于，能否把项目中验证过的能力沉淀为可复用的行业资产。尤其在医疗、金融、制造、政务等领域，大量专业知识隐藏在具体业务流程中。一套在某家医院训练出来的模型、一套在某家银行验证过的工作流，如果每更换一家客户就需要重新开发，AI项目的交付成本和复制难度很难真正下降。
华为云给出的解决方案是“行业AI梦工厂”。与单纯提供AI应用不同，“行业AI梦工厂”更重要的作用，是将客户和伙伴在真实项目中形成的场景、模型、数据、知识、Skill以及智能体沉淀下来，再将其转化为可以被其他企业复用的行业资产。其背后的逻辑，是将过去分散在单个项目中的行业Know-How逐渐平台化。
周跃峰在演讲中表示，通过这些专区，“我们和伙伴把AI的原子级能力沉淀在专区里面，同时把一个个案例和实践放到专区中供行业共享和交流。例如，一家制造企业开发设备故障诊断智能体时积累的工业知识图谱、工作流和工具，不必随着项目结束而消失，可以被抽象、沉淀，再用于同类场景；一家医院在病理AI应用中形成的模型、数据集以及工具，也可以通过专区进一步复用。
截至目前，华为云已经建设智慧医疗、具身智能、智慧金融、科学计算和智能制造五大行业专区，与50多家核心伙伴共同沉淀超过1000个行业资产。尤其是智慧医疗，已经出现从单点项目向更多医疗机构复制的案例。据悉，华为云与瑞金医院联合推出的RuiPath病理大模型，目前已经在全国100多家医院应用，覆盖范围从三甲医院逐渐延伸至地市级和县域医院，并且依托其医疗AI使能平台，模型微调所需数据量约为传统方案的10%，即可打造适合本院的专属大模型。
在原有五大专区之外，周跃峰还宣布，“行业AI梦工厂”新增政务智能专区和AI硬件专区。其中，政务智能专区首批汇聚24家核心伙伴，覆盖政务办公、公共服务、城市治理和产业发展等场景；AI硬件专区则联合15家核心伙伴，覆盖AI眼镜、AI玩具、AI录音卡等20多种终端类型，并沉淀10多个场景模板以及110多个场景Skill。
如果说智果AgentArts解决的是企业如何“做好、用好、管好”一个智能体，那么“行业AI梦工厂”试图解决的，则是如何让一个项目里积累下来的行业能力，不再停留在一个项目里。而支撑这两层能力继续向上生长的，则是华为云的另一块底座——Agentic Infra。
周跃峰认为，智能体时代的基础设施与传统云计算有所不同。过去云基础设施主要解决计算、存储和网络资源供给，而当Agent需要长时间运行、不断调用模型和保存记忆之后，底层基础设施还需要解决Token效率、记忆访问、通算与智算统一调度以及安全自治等问题。华为云据此将Agentic Infra概括为“高效Token+增强记忆+通智一体化调度+安全自治”。“我们希望聚焦于行业，用AI解决行业的难题，提升我们在每一个行业的生产效率，为各个企业带来价值。至今为止，已经有3500多个客户使用华为云的Agentic Infra。”周跃峰说道。
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