AI 应用风向标（公众号：ZhidxcomAI）

作者｜江宇

编辑｜漠影

智东西 10 月 28 日报道，今日，360 正式发布面向政企的企业级智能体构建与运营平台。该平台支持私有化部署，并已适配信创软硬件环境，可接入本地大模型运行。

在智能体能力上，平台提供 L2 到 L4 多个层级的构建方案，涵盖流程编排、推理执行、多智能体协同等复杂任务。

整个平台围绕 " 构建、使用、管理 " 三大环节设计，同时配套权限控制、模型适配、评测与运行观测机制，专为解决政企常见的系统复杂、权限多级、协作效率低等问题。

一、用 " 建—用—管 " 架构，搭出 L2 到 L4 多层级智能体

此次发布的平台落点于政企机构这一典型 B 端场景。相较 ToC 侧重交互体验，政企用户在部署智能体过程中更强调任务正确性、权限分级、流程稳定性与数据安全。

当前的技术基础包括两大关键演进：一是大模型 " 慢思考 " 能力逐步增强，推理与判断成为可能；二是 MCP 协议推动工具生态繁荣，使模型具备真实操作能力。

在此基础上，360 将智能体定义为模型与任务之间的中介层，通过引入平台级的角色权限分工与生命周期管理机制，让智能体得以嵌入政企的组织结构和业务系统中。

该平台采用 " 建—用—管 " 架构，将开发、使用、管理分离，满足政企用户 " 权责明确、协同分层 " 的内部组织需求。同时也支持异构智能体管理能力，兼容合并子公司或外部平台所建的已有智能体资源。

此外，该平台提供从 L2 到 L4 的三类智能体能力：

1、L2 流程型智能体适用于标准化任务，支持大模型、脚本、音视频、循环等节点的编排；

2、L3 推理型智能体具备自主任务规划能力，可通过提示词模板、工具挂载完成复杂任务；

3、L4 多智能体协作模式引入蜂群式架构，每个节点为独立 " 数字员工 "，支持上下文共享、任务并行执行，适用于高复杂度场景。

360 官方披露的执行表现显示，L3 级别智能体可连续执行 100 步、调用 100 个 MCP 工具。而 L4 蜂群智能体则支持 1000 步连续运行，任务成功率达 95.4%。

此外，该平台还配备 GUI 可视化设计器，可将智能体逻辑封装于页面、列表与按钮背后，适配 " 自然语言不易描述 " 的结构化操作任务。

同时，该平台还提供 " 超级智能体 " 机制，用户一句话即可由系统自动路由调度工具链，支持混合调用与任务记录。

二、支持私有部署，附带可评测、可观测、可运营能力

安全与部署能力方面，GIA 平台支持本地私有化部署，最低两台服务器可运行核心服务与知识库，支持私有 API 转 MCP 网关、连接本地大模型、接入信创软硬件体系，包括 CPU、数据库、浏览器等。

同时，该平台集成 " 人在回路 " 能力，通过零代码 GUI 组件让人工确认参与关键环节，规避模型误判。权限体系支持组织与人员级别的细粒度访问控制，所有工具调用、知识库调取、模型输出都可监管。

此外，该平台构建了完整的评测、观测与运营体系：上线前可通过数据集进行任务准确性与稳定性评估，不符合要求的智能体不得部署；运行中可实时观测参数表现、定位异常、优化流程；运营阶段支持全生命周期跟踪与管理。

目前，该平台已在公安、政务、金融、交通等多个行业落地。

结语：多智能体能否统一接入、稳定执行、持续管控，成为关键一环

对政企来说，业务流程越来越复杂，系统之间也要打通配合，智能体如果只是单打独斗，很难真正发挥作用。它不仅要能完成任务，还得接得进原有系统，听得懂指令，也要方便管理。

在这样的背景下，" 平台化 " 成为不少团队探索的方向：把多个智能体统一纳入一套机制里，集中接入、协同运行、持续管控，尽可能降低部署和管理的难度。

多智能体是否能跑进真正的业务流程，其关键或许就在于这套机制能否完成。