北京2026年3月4日 美通社 －－ 随着大模型从“对话助手”向“能执行任务的AI智能体”演进，企业的关注焦点正从模型算法能力，转向智能体在真实生产环境中的稳定运行能力。在规模化落地过程中，推理服务的稳定性、算力资源的高效利用率以及多智能体系统的长期可靠性，已成为决定智能体商业价值释放的关键因素。
针对这一行业共性挑战，浪潮信息发布AIStation V5.4人工智能开发平台，并成功实现了与开源智能体框架OpenClaw的最佳实践。面向企业高并发、多智能体调度的场景，OpenClaw的任务执行模块运行在元脑x86服务器上，负责智能体的任务编排与执行；而其核心的模型推理部分则运行在AI服务器上，由AIStation平台统一进行模型加载、推理调度、算力池化管理和全链路监控，为企业智能体应用构建起一个稳定、高可用的模型推理环境。
为什么企业智能体“跑起来”这么难？
以OpenClaw为代表的AI智能体正在承担越来越复杂的任务。但当企业从单个试点走向多智能体协同办公时，一个重要问题浮现：每个OpenClaw实例都需要大模型支持，且不同智能体所需模型各异。若为每个实例单独部署模型服务，将引发多重挑战：
一是算力利用失衡。大模型推理通常占用多卡资源，而Embedding、Rerank、OCR等插件模型负载较轻，传统部署方式导致GPU资源碎片化严重。
二是模型服务稳定性不足。长上下文推理、流式生成对延迟极为敏感，在多个OpenClaw智能体并发调用模型的高峰期，容易出现响应波动甚至任务中断，直接影响员工使用体验。
三是管理与运维复杂。不同OpenClaw实例对接不同模型，模型接口不统一、权限难以管控、资源无法精确分摊，智能体越多，管理负担越重，最终阻碍规模化推广。
AIStation让智能体真正“跑得稳、跑得快、跑得省”
AIStation V5.4围绕企业Agent运行特征进行升级，通过算力协同、性能调度与服务管控三大核心能力，构建稳定可靠的模型推理基础设施。
算力利用更高效：统一调度，让同等硬件承载更多Agent
智能体任务通常需要串并联调用多个模型。AIStation V5.4通过算力池化与资源细粒度调度机制，打破传统“一模型一资源”的使用模式，实现多类型模型的协同运行。
平台支持：
大模型跨多GPU部署与统一管理；
Embedding、Rerank、OCR等小模型共享单卡资源；
不同推理任务按负载动态分配算力。
模型推理资源不再被固定绑定，而是按需使用，使企业在相同硬件条件下能够运行更多Agent实例，大幅提升算力投入产出比。
服务运行更稳定：模型推理服务具备企业级SLA能力
在Agent系统中，真正影响用户体验的往往不是Agent逻辑，而是模型推理阶段的稳定性。面对批量文档处理或长期数据采集任务，AIStation通过实时负载监控动态调整资源分配，减少执行中断风险，保障长链路任务连续运行。
AIStation V5.4构建了全维度模型服务监控体系，支持对以下关键指标进行实时观测与调度：
TTFT（首字延迟）
TPOT（逐Token延迟）
E2E端到端响应时间
并发负载与资源利用率
AIStation可在OpenClaw业务流量上升时自动补充推理资源，避免响应抖动与任务中断；流量回落后自动释放冗余算力，实现稳定性与成本的动态平衡。配合精准的按量计费与成本分摊能力，企业可以真正实现“用多少付多少”，以最优的成本结构支撑企业数字员工全天候运行。
管理运维更简单：统一模型服务中心实现集中治理
AIStation V5.4构建统一的大模型服务聚合中心，实现模型服务的企业级治理能力。通过算力池化与按需调度机制，模型推理资源利用率显著提升，在相同硬件条件下支持更多Agent副本运行，有效降低企业总体TCO：
封装50＋主流模型服务；
提供统一API接口规范；
支持权限与Token访问控制；
精确统计每一次AI任务成本。
企业无需分别管理多个模型服务系统，即可完成智能体所需模型能力的统一纳管，大幅降低系统集成与运维复杂度。
最佳实践，AIStation为OpenClaw提供稳定算力底座
面向企业高并发、多智能体调度的场景，AIStation与OpenClaw深度协同并形成了清晰分工：
OpenClaw部署在元脑x86服务器上，负责智能体任务编排与任务执行，包括Agent流程编排、工具调用（Skills）、业务逻辑执行，决定“怎么做”；
AIStation部署在AI服务器上，负责算力与模型推理服务保障，包括模型加载、推理调度、算力池化管理、全链路监控，保障“做得稳”。
通过将模型推理能力从Agent运行环境中抽离，企业无需在每个OpenClaw实例中重复部署模型服务，即可获得统一、高可用、可扩展的模型能力，从架构层面提升系统稳定性与可维护性。
AIStation V5.4现已全面支持OpenClaw，仅需三步即可打造企业级智能体员工：
Step 1：环境部署与网络互通
部署AIStation V5.4：在AI服务器上完成AIStation V5.4的安装，将GPU资源加入统一资源池；
部署OpenClaw运行环境：在通用服务器上完成OpenClaw基础环境的搭建，确保与AIStation V5.4网络互通。
Step 2：模型服务发布与API对接
在AIStation V5.4中发布模型服务：一键部署业务所需模型（如Kimi、DeepSeek、GLM、Qwen等），平台自动生成统一API接口与访问密钥；
配置OpenClaw连接：在OpenClaw的配置文件中，填入AIStation V5.4提供的API接口地址与密钥，即可完成模型服务的对接适配。整个过程仅需修改几行配置，无需任何代码改造。
Step 3：业务调试与正式上线
端到端调试：启动OpenClaw调用统一模型服务，完成业务全流程测试，验证性能与稳定性；
正式上线运行：确认无误后，即可投入生产环境。此时AIStation负责底层的负载均衡与弹性伸缩，OpenClaw专注执行业务指令。
AIStation是面向企业级训练与推理场景打造的一体化人工智能开发平台，覆盖模型开发、训练、部署、发布与服务全流程。随着AI智能体逐步成为企业数字化核心生产力，稳定可靠的模型推理基础设施将成为AI落地的关键支撑。
未来，浪潮信息AIStation将持续围绕企业级AI应用场景深化技术能力，为OpenClaw等智能体系统提供长期稳定的模型服务与算力保障，加速AI智能体在各行业的规模化应用。