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。
