开放生态系统对智能体 AI 部署的重要性

对于许多企业而言，企业级 AI 已经从孤立的试点和概念验证阶段，进入了要求更高的评估阶段。如今，人工智能能够总结文档、起草电子邮件或回答问题，已成为基础能力。企业越来越希望 AI 工具能够贯穿核心业务活动，而不是局限于单一应用中。

智能体（agent）的出现——智能体被定义为能够在多个应用程序或服务中独立采取行动、完成目标的机器人——提高了客户的期望，也促使企业思考智能体 AI 将如何与现有软件和既定工作流程交互。AI 智能体与聊天机器人一样依赖大型语言模型，但智能体系统旨在使用生成式 AI 聊天机器人通常无法访问的软件工具和数据源。这些资源可能包括客户记录、内部资料库、工单系统、代码库和业务应用程序。

智能体 AI 需要开放生态系统

智能体要执行任务，不仅需要访问这些资源，还需要广泛的软件互操作性。但试图从生成式 AI 扩展到智能体 AI 的企业，可能会受到供应商锁定以及专有软件解决方案的阻碍，因为这些方案只能与少数其他应用程序良好协作。同样的垂直整合虽然可以简化初始部署，但当企业扩大 AI 使用及其支持的工具套件时，却可能成为一种负担。

Wall Street Journal《华尔街日报》近期的一篇文章讨论了开放式 AI 生态系统的价值，以及为企业提供试验空间的解决方案所带来的好处。目前，许多智能体可能在特定软件框架内运行良好，但当需要与其他应用程序交互时却可能遇到困难。Lopez Research 首席分析师 Maribel Lopez 对该媒体表示，从长期来看，部署灵活性是 AI 成功落地的关键组成部分。

Lopez 在接受《华尔街日报》采访时表示：“我们过去所接触过的技术栈中，可能从来没有哪一种需要如此快速地创新。AI 不是一种部署后就可以置之不理的技术——你必须持续在其基础上构建。能够使用开源社区所提供的这些全新、前沿且不断演进的工具集，本身就蕴含很大价值。”

AMD 面向企业 AI 的开放式策略

AMD 通过一整套端到端 AI 解决方案，支持行业对快速、持续创新的需求。该产品组合涵盖嵌入式 FPGA、AMD EPYC（霄龙）服务器 CPU、移动工作站以及 AMD Instinct加速器。如此广泛的覆盖范围让客户拥有更大的选择空间，可以根据 AI 工作负载实际运行环境中的功耗和散热限制来匹配合适的平台。AMD ROCm 和 HIP 支持 PyTorch、TensorFlow 等行业标准框架以及 ONNX Runtime，使模型能够在不同环境中进行评估、移植和部署，而无需重新训练或重新格式化。这种灵活性可以帮助组织迅速应对当前情况，同时不会提前限制那些可能要到数月甚至数年后才显现重要性的战略选择。

此外，AMD 还提供容器化服务，例如 AMD Inference Microservices（AIMs），用于管理 AMD Instinct GPU 上运行的 AI 推理工作负载。AIMs 为企业提供类似“一键式”的推理体验，在特定 AMD 硬件配置上部署时，既能简化复杂流程，也能提供服务级保障。这些微服务属于开源的 AMD 企业级参考技术栈（AMD Enterprise Reference Stack）的一部分，旨在通过 Red Hat、SUSE、Canonical、VMware 和 Nutanix 等开源及闭源平台合作伙伴，与企业现有环境和工具集进行对接。我们的目标是让智能体和数据连接器能够跨结构化与非结构化数据库、电子表格以及 SaaS 产品发挥作用。要实现这一目标，需要采用一种不会限制访问不同数据源或相关应用程序的架构。

随着智能体 AI 日益成熟，灵活性和选择自由只会变得更加重要。早期的智能体测试可能只是在单个应用程序内自动执行某项特定任务，但要在完整的生产部署中发挥优势，智能体还需要访问多个数据源、启动适当的工具，并以其他软件可使用的格式返回结果。优先采用能够连接现有员工工作流程和系统的智能体的企业，将更有条件实现智能体 AI 所带来的价值。AMD 所倡导的开放生态系统方式，为企业在整个组织内扩展 AI 提供了可行路径，同时不会限制可用的软件选择，也无需将未来的每一项决策都依赖于单一供应商的软件技术栈。

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