联想超级智能体何以超级？CTO解析技术架构

2025年5月7日——2025年联想创新科技大会上，联想集团宣布推出"超级智能体"，并发布联想天禧个人超级智能体和联想乐享企业超级智能体。

联想集团高级副总裁兼首席技术官Tolga Kurtoglu

联想集团高级副总裁兼首席技术官Tolga Kurtoglu 在演讲中揭开了"超级智能体"(Super AI Agent)技术架构的全景图。从这位技术掌舵者的发言中，联想的野心不仅在于打造更高效的AI工具，而是通过混合式AI架构、多模态协作与自主进化能力，构建"人类认知的延伸"。这场演讲中，技术细节与战略愿景交织，揭示了联想在AI赛道上的核心筹码。

Tolga指出，联想认为"超级智能体"中的"超级"取决于三大核心能力:

1.通过自然的多模态交互方式实现设备间的主动感知与通信；

2.实现跨设备、跨平台、跨生态系统的本地知识库无缝集成与安全防护；

3.先进的任务自主分解与编排能力；

此外，还有一个关键的设计原则——安全与隐私保护，贯穿这三大核心能力的始终。

而这几大能力的融合，将使智能体能够以直观、轻松且安全的方式，适应新任务、新信息，以及新用户。

Tolga称，以用户为中心的未来人工智能，不会依赖于任何单一的模型、芯片、设备或形态。未来的AI将构建在多元模型与多元智能体之上，它将打通设备、边缘、云端等场景，无缝服务企业和个人用户。

接下来我们来深度拆解一下联想超级智能体的技术路径。

超级智能体开发的"两大核心技术能力"+"两大核心模块"

Tolga在演讲中指出，模型工厂、智能体框架等是联想超级智能体开发的核心技术能力。

要达成超级智能体的愿景，我们须从所有AI系统的基石——大模型着手。这就对应着第一个核心能力——模型工厂和模型编排。

当前，模型开发者正以前所未有的速度推出性能更强的迭代版本。这就意味着，模型部署的速度至关重要。但针对用户需求，优化数十亿乃至万亿参数的过程非常复杂，往往要耗时数月。而联想通过自研的"模型工厂"，可以将部署时间从几个月缩短至几周。

不过，将最好的模型部署到设备端仅仅是个开始。若说模型工厂解决"有什么"，"模型编排"则回答"怎么用"。

在联想对超级智能体的定义中"任务自主分解与编排能力"是至关重要的一个特征。

针对需要快速、低成本完成的简单任务，用户需要的是轻量化、高速响应的设备端模型。而对于更复杂的任务，则可能需要依赖云端或数据库算力支持的更大的模型。用户需要灵活调用各种规模的模型支持不同功能，并可跨设备、边缘和云端使用。

这就要求超级AI智能体必须具备以下能力:接收查询或任务指令后，能够自动进行任务分解，并智能连接至最优解决方案模型——无论模型部署在何处，且整个过程应尽可能减少用户干预。

Tolga指出，超级智能体必须能够更加深入地理解用户意图，并据此自主调整要执行的操作。为此，联想新一代模型调度技术将引入具备自主学习能力的模型路由，这种路由能够根据任务需求和用户反馈持续优化升级。

联想智能体开发框架作为第二项核心能力，可以帮助这些模型能力共同加速智能体的部署进程。通过这一开发框架，不仅把最好的模型部署到用户设备端，还能够连接任意模型——包括设备端、边缘端或云端模型，构建起了真正的混合式AI模型架构。

在这一框架的基础上，研发团队可以为客户快速交付高度定制化的AI智能体解决方案。

除了两大核心技术外能力，Tolga还介绍了超级智能体开发的两大核心模块:

1.基于大模型的自动化工作流:这是一种能够让智能体通过实时编程处理任意任务的能力。通过这种工作流自动化技术，超级智能体能够从用户输入中提取关键信息，将复杂请求拆解为多个子任务，并最终将这些子任务整合成可执行的行动计划。 随后，超级智能体将自动生成工作流方案，并自主执行该请求。

2.多智能体协作:即一群智能体接收任务后通过协同合作完成任务。每个智能体负责任务的某个特定部分，最终整合输出一个统一的方案。当任务特别复杂时，系统需要启动一个智能体层级架构——任务首先由一个"顾问智能体"进行分解，并将分解后的子任务分配至特定智能体，各智能体随后构建各自的独立工作流，并将结果反馈给顾问智能体。顾问智能体充当了交互界面的角色——也就是说，它既是任务输入的入口，也是结果输出的出口。这个界面有时直接与用户相连，有时则连接其他AI智能体，有时还会同时连接用户和其他智能体。

以教育场景举例:当学生提问时，规划型智能体会将任务拆解，分派至数学、文学等学科专属模型，最终整合输出答案。学生只需通过一个统一的交互界面，即可获得所有学科资源的支持。多智能体协作机制既实现了智能体的专业化分工，又最大限度简化了人机交互流程。

而这不仅是技术架构，更是认知操作系统的雏形。而这种协作模式将彻底改变人机交互范式。

技术底座:AI算力平台

联想集团董事长兼CEO杨元庆认为，"超级智能体，已经不再只是一个工具，而是个人和企业的‘认知操作系统’。"在这样的认知操作系统中，各种智能体能够收集和整合海量数据，并就如何展示和使用这些数据做出决策。

Tolga指出，联想超级智能体的愿景是通过无缝人机交互、跨设备、跨生态知识融合、自主任务编排与执行等技术打造智能伴侣，从而为未来的AI双胞胎铺路。然而，要充分释放超级智能体的潜力，还需要持续发展支持多智能体环境所需的超级算力。

为了打造最高能效的计算。联想在异构计算技术的推动下，构建的关键AI基础设施平台性能，已超越业界顶尖水平。能实现吞吐量提升75%、延迟降低51、输出基准时间缩短43%，同时能效比领先行业。

从"工具"到"伙伴"的终极进化

演讲尾声，Tolga描绘了超级智能体的终极形态——"自主进化的AI双胞胎"。其核心能力包括: 能够持续自主规划、自主行动、自主思考与自主进化的智能体—— 最终实现智能体间的自主协商。

从模型工厂的敏捷部署，到多智能体的社会性协作，联想超级智能体的技术架构，本质是一场对"智能"的重构。

"当我们把混合AI模型架构、自动化工作流和多智能体协作，与支撑多智能体并行执行所需的计算环境结合起来时，超级智能体将始终处于动态演进状态。"联想集团CTO Tolga提出的蓝图显示，这不仅是产品路线的迭代，"它们会像人类一样，快速学习并通过与我们和其他智能体的交互持续进化。超级智能体对人类这些超能力的模拟，正在放大我们的认知智能与联结智能，助力我们打破数据孤岛，催生一种增强版的集体智慧新形态。从而释放出我们的潜能。"