在人工智能領域，大模型的崛起無疑重塑了產業格局，然而，這一變革并未徹底顛覆人類的生產模式。其背后原因并非技術不足，而是當前的應用形態依然局限于“工具賦能”的初級階段。大模型的潛力被束縛在碎片化的應用場景中，未能成為推動生產邏輯重構的核心動力。
360集團創始人周鴻祎曾指出，大模型的能力已經相當強大，甚至超越了許多人，但其潛力尚未被充分發掘。而發掘這一潛力的關鍵，在于專業的AI智能體(AI Agent)。這是一種能夠自主運用AI規劃任務并執行的軟件系統，對人類而言具有重要的輔助價值。
市場數據已經顯示了這一工具的前景。據國際市場研究機構Research and Market報告，AI智能體市場規模預計將從2024年的51億美元增長至2030年的471億美元，年均復合增長率高達44.8%。然而，在這輪爆發式增長中，行業也面臨著挑戰。Gartner的研究顯示，當前70%的智能體產品屬于“功能冗余的半成品”，既無法承接大模型的技術潛力，也無法真正解決產業場景中的實際問題。
面對這一行業訴求，360旗下的納米AI自今年6月推出以來，始終聚焦于行業真實業務場景進行迭代升級。8月1日，納米AI再次完成重大升級，品牌名稱從納米AI超級搜索簡化為納米AI，產品能力則從超級智能體進化為多智能體蜂群。這一進化直擊了智能體產業落地的核心矛盾。
通過多個專業化智能體的協同聯動，納米AI不僅避免了單一智能體功能冗余的問題，還能精準嵌入企業復雜業務場景的每一個環節，使AI從“淺層展示”走向“深度賦能”，真正實現了智能體應有的產業價值。這一進化過程，從單一個體到L4級多智能體蜂群的跨越，標志著AI智能體發展的重要里程碑。
回顧智能體的發展歷程，從早期的L1級聊天助手，如GPTs，它們的功能局限于提供建議或情感陪伴，屬于“玩具級”智能體，缺乏任務執行能力。隨著技術進步，L2級低代碼工作流智能體應運而生，如Dify等自動化工具，能通過低代碼平臺搭建簡單任務流程，但仍需人工介入，無法實現完全自主閉環。而L3級智能體，如Manus，則具備了自主執行復雜任務的能力，成為AI智能體發展的重要突破。彼時，360旗下的納米AI也已經達到L3級別，擁有5萬+垂直專家智能體，能完成多步邏輯推演并調用工具。
然而，L3級智能體在面對需要跨工具、跨領域協同的超級任務時，仍顯力不從心。360集團副總裁、納米AI負責人梁志輝解釋稱，單智能體在執行復雜任務時，每一步工具調用的成功率即便達到90%，整體成功率也會隨著步驟增加而迅速下降。為突破這一困境，納米AI升級至L4級別，成為全球首個實現多智能體集群組隊的智能體，如同蜂群般通過高效分工協作，系統性解決了跨領域復雜任務的執行難題。
納米L4級多智能體蜂群的高效協作，依托三大核心技術：異構同源的通信機制、并行執行的引擎和共享記憶。這些技術確保了智能體之間的實時共享任務目標、進度細節和執行邏輯，打破了單智能體的“排隊”局限，并保證了任務執行的連貫性。納米AI的智能體工廠通過無代碼化能力，讓用戶無需編程，只需簡單連線即可組建專屬團隊。
這一進化已轉化為產業革命的動能，持續滲透到內容生產、電商等諸多場景。在內容生產行業，納米AI為視頻制作帶來了高效便捷的新方式。用戶只需輸入一句話，就能生成一條符合預期的完整視頻。無論是短視頻還是長視頻制作，納米AI都表現出色，顯著提升了制作效率和穩定性。在電商領域，納米AI也幫助商家更便捷地制作產品宣傳視頻，降低了營銷門檻。
納米AI不僅高效完成復雜任務，還通過機制設計確保結果的精準可控。針對可能出現的細節偏差，其內建了服務于AI與人類的雙向協同機制，其中“人在回路”機制尤為關鍵，允許用戶在智能體執行過程中隨時介入進行調優修正。目前，多智能體蜂群已覆蓋視頻制作、電商帶貨、行業研究等場景，未來將向金融、醫療等領域拓展。
