從單兵到蜂群，360 重構(gòu)智能體協(xié)作范式。

作者 | 李白玉

編輯丨高巖

來源 | 野馬財經(jīng)

這是野馬財經(jīng)的第 4529 篇原創(chuàng)

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8 月 6 日，在 ISC.AI 2025 第十三屆互聯(lián)網(wǎng)安全大會上，360 集團(tuán)創(chuàng)始人、ISC 大會主席周鴻祎表示，"2025 年是智能體元年，智能體會成為 AI 的主角，當(dāng)前智能體是個開始，下一步將會演變成智能體蜂群、集群。"

就在幾天前，360 集團(tuán)宣布推出 " 納米 AI 多智能體蜂群 "，將 AI 協(xié)作比作 " 蜂群作戰(zhàn) "，實(shí)現(xiàn)了智能體從 " 單兵作戰(zhàn) " 到 " 群體協(xié)同 " 的物種級進(jìn)化，顛覆了以往智能體的工作范式。

這一產(chǎn)品的發(fā)布，意味著智能體正從個體能力的強(qiáng)化階段，進(jìn)入以系統(tǒng)協(xié)同為核心的新階段。這也引發(fā)了業(yè)界對未來智能體發(fā)展路線的再思考：到底是繼續(xù)強(qiáng)化單體智能，還是構(gòu)建有組織、有結(jié)構(gòu)的智能體集群？而 360 的 " 納米 AI 多智能體蜂群 "，恰好提供了一個可觀察的范本。

來源：360 數(shù)字安全

智能體步入蜂群協(xié)作階段

在本屆互聯(lián)網(wǎng)安全大會上，360 創(chuàng)造性地借鑒自動駕駛的分級體系，將智能體劃分為 L1 至 L5 五個階段，用以界定不同層級的智能體在能力、協(xié)作性與自主性上的差異。

最早一批 L1 級智能體，本質(zhì)上仍是 " 聊天助手 "。它具備對話能力，能夠回答問題、提供建議，甚至陪伴式聊天，但其本質(zhì)依然是信息入口的延伸，尚未擁有 " 解決問題 " 的主動能力；這一階段的代表，如 GPTs 或定制化小助手，更多是一種 " 玩具級 " 智能體。

隨后的 L2 階段，則進(jìn)入 " 工具邏輯 "。大量低代碼平臺支持用戶構(gòu)建 " 流程型智能體 "，通過預(yù)設(shè)模塊完成內(nèi)容處理、格式轉(zhuǎn)換、信息調(diào)取等工作。這類智能體本質(zhì)上依然是工具組合邏輯，結(jié)果輸出依賴人類后續(xù)參與，交付的是 " 半成品 "。

而在 L3 階段，真正具備推理能力的 " 智能體 " 開始登場。它們能夠在特定垂類中完成目標(biāo)規(guī)劃、邏輯拆解和流程調(diào)用，已具備一定的領(lǐng)域深耕能力，但只要任務(wù)跨越其知識邊界或涉及多領(lǐng)域融合，就會出現(xiàn)協(xié)作斷層，效率劇降。

也就是說，從 L1 到 L3，智能體的進(jìn)化始終沿著 " 個體強(qiáng)化 " 的路徑前進(jìn)，每一代都更聰明、更能干，卻也更依賴自身閉環(huán)；這一條路線的盡頭，是單體智能的邊界。聰明如它，依舊無力支撐起跨角色、跨階段、跨工具鏈的復(fù)雜任務(wù)協(xié)同。

來源：360 數(shù)字安全

360 此次推出的 " 納米 AI 多智能體蜂群 "，顯然是針對這個核心問題做出的結(jié)構(gòu)性回應(yīng)；與當(dāng)前智能體系統(tǒng)普遍強(qiáng)調(diào) " 個體能力 " 不同，蜂群邏輯的出發(fā)點(diǎn)是 " 協(xié)作能力優(yōu)先 "。

對此，360 官方給出的定義是 "L4 級智能體系統(tǒng) "，即通過結(jié)構(gòu)化指揮機(jī)制，實(shí)現(xiàn)多個智能體之間的靈活拉群、嵌套協(xié)同。簡單來說，就是不再寄希望于一個萬能智能體，而是像搭建團(tuán)隊一樣，把擅長不同任務(wù)的智能體組合起來，協(xié)同完成高復(fù)雜度工作流。

多智能體蜂群架構(gòu)的核心價值，在于引入了 " 蜂群協(xié)作框架 " 的全新機(jī)制；每一個智能體不再是被動執(zhí)行的子程序，而是作為任務(wù)流程中獨(dú)立的參與者，在統(tǒng)一目標(biāo)指揮下，扮演具體角色，分工協(xié)作。

比如，在一個 10 分鐘短視頻的自動生成任務(wù)中，可能會有腳本生成、分鏡設(shè)計、素材調(diào)取、配音配樂、剪輯調(diào)色等不同的智能體協(xié)同完成任務(wù)；而在蜂群機(jī)制下，這些智能體不只是串行執(zhí)行，而是可以并發(fā)展開、嵌套推進(jìn)，最終實(shí)現(xiàn) " 團(tuán)隊產(chǎn)出 "。

視頻案例展示

來源：360 公司

根據(jù) 360 的數(shù)據(jù)顯示，目前納米 AI 智能體蜂群已可實(shí)現(xiàn)連續(xù) 2 小時執(zhí)行超 1000 步任務(wù)不中斷，消耗 token 超 2000 萬。該智能體能力如此強(qiáng)悍，在于其擁有行業(yè)領(lǐng)先的多智能體蜂群引擎，這是多智能體蜂群能夠支持無限工具調(diào)用、無限上下文長度，可以執(zhí)行無限步驟超級任務(wù)的核心。

對此，互聯(lián)網(wǎng)觀察家丁道師指出，" 這兩年一直在討論智能體到底處于哪個階段，但總感覺缺少一個統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。周鴻祎這次借用自動駕駛領(lǐng)域的 L1 到 L5 分級體系，我覺得是非常有啟發(fā)的：一方面幫助大眾理解了技術(shù)進(jìn)展的層級，另一方面也揭示了當(dāng)前智能體真正的問題所在。"

為什么提出 " 蜂群路線 " 的是 360？

在智能體行業(yè)普遍卷向模型能力、插件生態(tài)等方向時，360 卻選擇了一條幾乎被忽視的 " 協(xié)同調(diào)度路線 "。乍看之下，這是一種與主流路徑略顯分野的策略，但回到 360 公司自身的發(fā)展軌跡中，這一選擇既覺得合理，又具有延續(xù)性。

對 360 而言，蜂群路線并不是一時興起的技術(shù)實(shí)驗，而是其長期 " 系統(tǒng)思維 " 的自然延伸。回顧 20 年來 360 持續(xù)的拼搏和創(chuàng)新：其首創(chuàng)免費(fèi)殺毒，守護(hù)中國網(wǎng)民安全，并在此基礎(chǔ)之上，匯集了全球最大的網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù)，解決了看不見的 " 卡脖子 " 難題，推出了 360 安全大腦等等。

來源：360 數(shù)字安全

所以，360 的核心能力從來不是點(diǎn)狀產(chǎn)品，而是面向組織級需求的結(jié)構(gòu)性應(yīng)對體系，這與多個智能體圍繞任務(wù)進(jìn)行分工協(xié)作的 " 蜂群模式 "，在系統(tǒng)邏輯上高度一致。這也解釋了為什么 360 在描述蜂群能力時，強(qiáng)調(diào)的不是單智能體的推理路徑或模型參數(shù)，而是 " 嵌套結(jié)構(gòu) "" 任務(wù)接力 "" 多智能體間拉群協(xié)作 " 等系統(tǒng)調(diào)度能力；這些，恰恰是 360 過去十余年安全業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)能力。

更重要的是，多智能體蜂群并非只存在于研發(fā)項目或概念 PPT 中，而已經(jīng)開始落地于 360 的多個產(chǎn)品線之中。

從 " 一句話生成大片 " 的視頻生成蜂群，到帶貨翻譯、行業(yè)分析、知識總結(jié)等實(shí)際應(yīng)用，360 將蜂群能力嵌入了多個 C 端與 B 端產(chǎn)品場景中，讓每一套蜂群協(xié)作模型都以 " 任務(wù)包 " 形式服務(wù)于終端用戶。這種 " 任務(wù)即產(chǎn)品 " 的模式，也讓蜂群不僅是智能體之間的連接邏輯，更成為一種產(chǎn)品形態(tài)的承載結(jié)構(gòu)。

在本屆互聯(lián)網(wǎng)安全大會上，周鴻祎演講指出，" 智能體和我們找了一個數(shù)字人一樣，這種定義出來的智能體能力非常平庸，而且會有明顯的任務(wù)倦怠，執(zhí)行多步任務(wù)之后就拒絕執(zhí)行后續(xù)的指令，所以必須要通過多個不同專業(yè)的智能體進(jìn)行協(xié)作，多智能體才是未來的發(fā)展方向。"

所以，" 納米 AI 多智能體蜂群 " 選擇在 ISC 大會期間發(fā)布，不只是技術(shù)宣布，更是一種產(chǎn)業(yè)立場的聲明，即表示 360 要用協(xié)同智能體系統(tǒng)，去定義 AI 時代的 " 組織級生產(chǎn)力工具 "。

相比之下，市面上大多數(shù)智能體仍停留在 " 單人作戰(zhàn) " 的思路里，強(qiáng)調(diào) " 一個萬能 AI"，而多智能體蜂群的核心思路恰恰是反其道而行之：不再強(qiáng)調(diào)智能體個體的全能，而是構(gòu)建系統(tǒng)層的分工邏輯與調(diào)度機(jī)制。如果說大模型比拼的是 " 一個人能干多少事 "，多智能體蜂群比拼的則是 " 一個組織如何把事干得更高效 "；這種差異，不只是執(zhí)行效率的優(yōu)化，更是戰(zhàn)略思維方式的分野。

" 其實(shí)回頭看 360 的發(fā)展路徑，他們提出蜂群協(xié)同這件事并不意外。360 在整個互聯(lián)網(wǎng)安全領(lǐng)域已經(jīng)深耕快 20 年了，最擅長的就是構(gòu)建多系統(tǒng)聯(lián)動的應(yīng)急機(jī)制。我一直認(rèn)為做大模型這件事，不是只靠參數(shù)量拼刺刀；你有沒有應(yīng)用場景？有沒有數(shù)據(jù)閉環(huán)？有沒有長期的產(chǎn)品演化經(jīng)驗？這才是決勝因素?，F(xiàn)在看，國內(nèi)能形成這種系統(tǒng)力的，其實(shí)還是那些有深厚產(chǎn)品線和生態(tài)閉環(huán)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭。" 丁道師總結(jié)說道。

智能體未來競爭趨向 " 組織戰(zhàn) "

" 納米 AI 多智能體蜂群 " 的出現(xiàn)，正在悄然推動 AI 產(chǎn)品形態(tài)的一次結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變。

過去，我們習(xí)慣把 AI 視為一個 " 工具 "，哪怕它再強(qiáng)大，本質(zhì)上仍是 " 一個 AI 在幫你解決問題 "；而如今，多智能體蜂群試圖構(gòu)建的是另一種服務(wù)范式：一個 AI 團(tuán)隊與你共事，共同完成復(fù)雜目標(biāo)。

這背后的差異，并非只是智能體數(shù)量的變化，而是系統(tǒng)思維的遷移。傳統(tǒng) AI 系統(tǒng)講求的是 " 單體增強(qiáng) "，一個大模型或一個智能體負(fù)責(zé)盡可能多的任務(wù)，從檢索到規(guī)劃再到執(zhí)行；但蜂群邏輯強(qiáng)調(diào)的是 " 角色分化 "" 任務(wù)協(xié)同 "" 模塊調(diào)度 "，也就是讓每個智能體回歸到 " 專才 " 角色，在一個更大的目標(biāo)結(jié)構(gòu)中扮演自己的部分職責(zé)。

換句話說，AI 從技能模塊，進(jìn)化成了具備組織能力的執(zhí)行體；這種組織能力的底層邏輯，本質(zhì)上是一次對 "AI 系統(tǒng)架構(gòu) " 的重構(gòu)嘗試。

它不依賴單個模型性能極限，而是更像一次 " 數(shù)字化管理體系 " 的模擬：有目標(biāo)分解機(jī)制，有資源調(diào)度邏輯，有任務(wù)流程編排，也有上下文維護(hù)與進(jìn)度追蹤。這些過去存在于企業(yè)、項目管理、人力協(xié)作流程中的復(fù)雜要素，正在被蜂群體系用智能體重現(xiàn)、復(fù)寫。

這種重構(gòu)的意義在于，它讓 AI 有了 " 系統(tǒng)完成工作 " 的可能性。過去，我們更多看到的是 AI 完成某一步工作，比如寫個腳本、設(shè)計個封面、生成一段視頻；而現(xiàn)在，在多智能體蜂群體系下，AI 有可能從構(gòu)思到產(chǎn)出、從拆解到協(xié)作，完成整個流程閉環(huán)。

來源：納米 AI 截圖

從一個爆款視頻的生成、一個調(diào)研報告的撰寫，到一個跨語種的營銷素材包制作，AI 團(tuán)隊可以像 MCN 或咨詢公司那樣 " 組隊作業(yè) "，按流程推進(jìn)，按目標(biāo)輸出。

這也意味著，AI 產(chǎn)品正在擺脫 " 智能即功能 " 的舊范式，走向 " 智能即組織 " 的新模式。360 的 " 納米 AI 多智能體蜂群 "，之所以被稱為 "L4 級智能體系統(tǒng) "，其實(shí)正是這個邏輯的外顯體現(xiàn)；它不只是功能更強(qiáng)或算力更足，而是架構(gòu)更成熟、調(diào)度更精細(xì)、組織能力更真實(shí)。

這也讓整個行業(yè)面臨一個重要判斷：智能體的未來，究竟是一場 " 個體戰(zhàn) " 的比拼，還是一場 " 組織戰(zhàn) " 的較量？如果是前者，擁有更強(qiáng)的大模型能力，將更具優(yōu)勢；但若是后者，比拼的核心將轉(zhuǎn)向系統(tǒng)級協(xié)作能力。

當(dāng)前，智能體的發(fā)展仍處于早期階段。因此，360" 納米 AI 多智能體蜂群 " 的推出，既是對智能體 " 天花板 " 的挑戰(zhàn)，也是對 AI 產(chǎn)品形態(tài)邊界的重新定義。誰能率先搭建起穩(wěn)定、高效、可持續(xù)擴(kuò)展的 "AI 協(xié)同系統(tǒng) "，就有機(jī)會在下一輪智能體競爭中率先脫穎而出。

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