从概念到生产级部署：AWS如何破解Agentic AI落地难题？
从概念到生产级部署：AWS如何破解Agentic AI落地难题？红杉美国合伙人 Konstantine Buhler 预测 2025 年将成为 AI agent 的“群体协作”时代，标志着 Agent 元年的到来。
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8300 点击 2025-07-18 14:02
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红杉美国合伙人 Konstantine Buhler 预测 2025 年将成为 AI agent 的“群体协作”时代，标志着 Agent 元年的到来。
大型语言模型已展现出卓越的能力，但其部署仍面临巨大的计算与内存开销所带来的挑战。随着模型参数规模扩大至数千亿级别，训练和推理的成本变得高昂，阻碍了其在许多实际应用中的推广与落地。
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边缘-云协同计算通过整合边缘节点和云端资源，解决了传统云计算的延迟和带宽问题，推动了分布式智能和模型优化的发展。最新综述论文系统梳理了ECCC的架构设计、模型优化、资源管理、隐私安全和实际应用，提出了统一的分布式智能与模型优化框架，为未来研究提供了方向，包括大语言模型部署、6G整合和量子计算等前沿技术。
近年来，视觉 - 语言 - 动作（Vision-Language-Action, VLA）模型因其出色的多模态理解与泛化能力，已成为机器人领域的重要研究方向。尽管相关技术取得了显著进展，但在实际部署中，尤其是在高频率和精细操作等任务中，VLA 模型仍受到推理速度瓶颈的严重制约。
刚刚，全球首个通用生物医学AI智能体Biomni正式开源，相关代码及文件已经在Github发布，现已斩获超过700星，任何人都可以进行本地部署。
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为什么 DeepSeek-V3 据说在大规模服务时快速且便宜，但本地运行时却太慢且昂贵？为什么有些 AI 模型响应很慢，但一旦开始运行就变得很快？
面对扩散模型推理速度慢、成本高的问题，HKUST&北航&商汤提出了全新缓存加速方案——HarmoniCa：训练-推理协同的特征缓存加速框架，突破DiT架构在部署端的速度瓶颈，成功实现高性能无损加速。
vivo AI研究院联合港中文以及上交团队为了攻克这些难题，从训练数据和模型结构两方面，系统性地分析了如何在MLLM训练中维持纯语言能力，并基于此提出了GenieBlue——专为移动端手机NPU设计的高效MLLM结构方案。