当AI和智能体真正成为生产力工具的那一刻，智能体时代的“星辰大海”才算真正到来。

大部分人可能没有想到，从实验室里的“参数怪物”，到产业应用的“提效引擎”，AI Agent只花了不到1年时间。

关于这一点，包括360在内的诸多AI厂商，实则不会感到过多意外。因为AI诞生之初，它的使命也绝不止在实验室里“跑参数”，即便大模型迭代日新月异，但行业的焦点不应仅停留在参数本身——

它的真正价值，最终必须体现在降本增效、业务增长与模式创新这些切实的商业成果之中。

如今的AI领域，风向标的有效期被压缩到以月为单位，也因此，对于大部分企业来说，已从“是否拥有AI”的入场券之争，极速转变为“如何建设好AI、如何用好AI”的生存力大考。

某种意义上，这也是360集团在AI时代的“一以贯之”——以纳米AI为锚，360的L1-L4多智能体蜂群体系，已从理论走向广泛的产业实践，特别是其近日发布的“AI先进生产力TOP10”精品案例，充分证明了其在复杂场景中的协同价值与可靠性。

随着AI生产力落地的时代大幕缓缓拉开，这已经不再是关于算力与参数的“虚火”，而是关于生产力落地的星辰大海。

01 从“会说话”到“能干活”，智能体的行业专家“进化论”

仅仅在一年前，AI行业对AI大模型的期待，仅仅满足于它的长文本能力和深度推理能力。但在2025年末的当下，行业的风向标已然发生巨变——企业不再满足于一个能陪聊、写诗的“高知网友”，而是迫切需要一位能下场干活、解决具体业务难题的“超级员工”。

这里的能力范围，早已超出了多模态生成和深度推理的范畴，其对应的需求也已经极端“落地”。

这正是360集团创始人周鸿祎，在“All In Agent”战略中反复强调的代际跨越：当前，产业应用正处于向L3（推理型智能体）和L4（多智能体蜂群）突破的关键窗口期。

在这个发展阶段，智能体的定义也随之被重塑——它不再是仅仅停留在对话框里的辅助工具，而是能够调用工具、规划任务、甚至独立决策，从而创造高价值商业成果的生产力引擎。

这种从“炫技”到“务实”的转变，并非空穴来风，而是源于企业数字化转型中的真实痛点。

以数字政府领域为例，长久以来，政务数据治理面临着典型的“孤岛效应”。在传统的数据库建设模式下，网络安全、数据安全与业务运营之间，往往会因为主动或者被动的原因，存在割裂的情况。系统之间，形成软件或者硬件层面的“隔离墙”。

数据流转不畅是一方面，更为重要的安全防护，往往停留在被动补救的层面——出了事再堵漏洞，不仅效率低下，更造成了大量的重复建设与资源冗余。

作为全国数字政府建设的排头兵，深圳市迫切需要构建一套“外防网络攻击、内防数据泄漏”的全方位智能化防护体系。但这并非易事，面对海量的政务数据和复杂的委办局架构，靠堆人、堆设备的老路子已经走不通了。360给出的解法则是——“深治慧”安全智能体运营平台。

具体而言，在数字化的政务组织架构中，智能体扮演了“虚拟专家”的角色。它不再需要人类运维人员去逐个系统查询日志、手动关联线索，而是能够像一个经验丰富的指挥官，自动拉通网络侧的流量数据、数据侧的资产信息以及模型侧的算法能力。

这里的能力也有两个维度，首先是资源调配的智能化。过去，面对突发威胁，往往需要跨部门协调，流程冗长。

如今L4级别的蜂群智能体，则能够实现安全资源的统一管控与威胁的全局感知，一旦发现异常，即刻调度全网资源进行协同响应。

其次是业务流程的自动化。“深治慧”平台将原本依赖人工的高频、低效工作，转化为智能体自动执行的标准动作。这不仅提升了运营效率，管理成本和人力投入也得以降低。

以“深治慧”为样本，L3/L4级别的智能体得以深度嵌入业务流程，以往传统IT手段无法根治的“顽疾”，在智能体深入组织业务肌理的帮助下，也得以顺利解决。

某种意义上讲，智能体对组织业务流程的深度改造，已经身体力行地告别了“参数至上”主义。当所有的AI业务开始“讲落地”的时候，模型参数多大，已经不再具备以往的参考价值，当它与“降本增效”深度挂钩时，AI才算真正走出了实验室，真正变成“能干活”的虚拟专家。

02 以智能体，对抗智能体

时至今日，L3/L4级别智能体，已经开始深入企业核心业务，AI带来“降本增效”的另一个侧面是，企业面临的安全问题也发生了质变。

以往的传统网络安全防御体系，建立在“规则”与“边界”之上。依靠静态的特征库匹配攻击，依靠防火墙划定内外网边界，依靠安全运维人员盯着屏幕分析日志。

进入AI时代，攻击者开始利用大模型生成变种病毒、自动化撰写钓鱼邮件，甚至发起智能化的APT攻击。面对这种毫秒级的智能化攻势，过往的传统手段，无疑显得笨重而迟缓。

一言以蔽之，传统的规则是静态的，AI加持攻击是动态的；安全日志是孤立的，而AI时代的威胁是链式的；最致命的是，人是会疲惫的，而AI永不眠。

但这并不意味着网安战争的态势，就此攻守逆转。早在两三年前，360已经提出了“以模制模”，即用更强大的安全大模型和智能体蜂群，去对抗恶意的AI攻击 。这标志着网络安全的形态，正在发生“人海战术”到“人机协同”战略战术迭代。

作为一所“双一流”高校，重庆大学的“安全剪刀差”情况尤为突出。一方面，随着智慧校园建设，网络规模极速扩张，数据量呈指数级激增，面临的安全挑战前所未有；另一方面，高校的安全运维人员编制极其有限，往往多为兼职或多人共用，且缺乏具备高阶对抗能力的复合型人才。

这里导致的安全漏洞，一是告警疲劳，面对海量告警日志，人工根本看不过来，极易漏过真实威胁；二是响应滞后，从发现异常到定位问题再到修复，往往需要数小时甚至数天。

在迫切的安全鸿沟面前，国内首家安全智能体平台应运而生。

相较以往的人工“数据过滤”，安全智能体的核心，在于让智能体成为第一道防线。平台实现了7x24小时的实时在线监测，基于360在网安领域的长期积累，智能体同时也对这些数据，拥有了深度研判能力。

一方面，安全智能体可以从海量日志中抽丝剥茧，自动输出完整的攻击链路图，将攻击者的入侵路径、手段、影响范围直观地呈现在大屏之上。结合人工监测，系统对安全威胁的研判准确率达到了90%。

另一方面，在“人工网安”时代，安全运维人员每天要处理大量的重复性咨询，如策略配置、漏洞修复等等，但在智能体时代，这些基础层面的问题可交由“安全数字专家”自动解答，这带来了直接的效率提升——运维人员的日均咨询量减少了70%，而问题解决的时效从平均2小时大幅缩短至15分钟。

这里固然有360近20年积累的“安全底蕴”使然，但不具备深厚的攻防实战经验，大模型就无法理解复杂的攻击手法；如果不具备完备的“抗攻击能力评估体系”，智能体就无法在全年无休的攻防实战中，经受住考验。

一如“只有魔法才能打败魔法”，到了AI时代，也只有智能体才能对抗智能体。360通过构建具备攻防能力的蜂群智能体，一方面解决了降本增效时代的人力不足问题，同时也实现了“外防攻击、内防泄露”的核心战略目标。在如今的网安形势下，已经形成了质的飞跃。

03 破除产业化的“成本魔咒”

如果不计成本，智能体的“好用”，是可以通过“不设上限”做到的，但到涉及千行百业的落地环节，“算的过账”变成了一条极其现实的硬标准。

直白来讲，各行各业不缺顶尖人才，更不缺想象力，但居高不下的算力成本、兼具业务能力和安全视野的复合型人才、通用模型与垂类业务适配难度的“三座大山”，往往不以人和企业的意志为转移。

这也是大量企业，站在智能体时代的十字路口“踟蹰不前”的直接原因——大企业怕算不过账，小企业达不到“入坑门槛”，这也是智能体“飞入寻常企业家”所要解决的第一个问题。

360给出的解法，则更为务实一些。通过“平台化工具+联合共创”的模式，将AI的门槛“打下来”，以此为企业提供一份可复制的低门槛实践指南。

对于惠丰科技这样的医疗行业合作伙伴而言，其底层“基因代码”与科技公司截然不同。他们固然拥有深厚的行业Know-how和精准的数据沉淀，但往往缺乏大规模的算力储备和专业的AI算法团队。对于这样的公司，从零搭建AI团队，无论是技术难度，还是商业成本，都跟“划算”二字毫无关联。

有基于此，360并没有选择部署硬件，而是通过“360企业级智能体构建平台”，提供了一套低代码甚至无代码的工具链。这相当于给医生和医疗行业从业者配备了一套“图形化操作界面”，让他们无需精通复杂的编程语言，就能像搭积木一样构建符合自身业务逻辑的智能体。

这种模式极大地降低了技术门槛与试错成本，让不具备深厚IT背景的机构也能快速组建起自己的AI团队，真正实现了让懂业务的人来训练AI 。

算力和工具的问题，可以通过轻资产的模式解决，人力层面则要从更源头的校园入手。

在清华大学和重庆大学，360引入了深度“校企合作”模式。这并非简单的挂牌实验室，而是实打实的“产教融合” 。360通过提供专项训练和本地化支撑，协助高校培养既懂网络安全又懂大模型技术的复合型人才。这些人才走出校园后，直接流入各行各业，成为了企业内部能够自主维护、优化智能体的生力军。

从生态层面讲，这是典型的“授人以渔”。以往的360，还是那个在网络世界背后默默清除威胁的“隐形守护者”，如今从幕后走向台前，已经逐步升维成AI“最后一公里”的铺路人。

但从底层逻辑来看，360的安全底色仍然未变，它仍然站在AI时代的安全第一线，致力于构建一个成本可控、人才充足、技术自主的AI安全产业生态。

只有在最核心的安全问题得到保障之后，AI才能走出“奢侈品”和“玩具”的定位，变成随处可见的“水与电”。当AI和智能体真正成为生产力工具的那一刻，智能体时代的“星辰大海”才算真正到来。