2026 年 1 月 16 日，由 DataFun 主办的 Agentic AI 超级智能体系统架构峰会在北京举办。九章云极 DataCanvas AI 首席科学家缪旭受邀发表主题演讲，以「构建专业智能体」为核心，深入拆解了九章云极智能体开发平台新启业的技术架构、双开发者模式及 Agentic RL 核心技术，为行业解决「从快速搭建到工程化落地」的核心痛点提供了完整路径。
缪旭在演讲中指出，当前智能体开发普遍面临高门槛、低效率、落地难的行业困境，传统「手搓 Agent」依赖专业程序员，容错率低且维护成本高，而简单搭建的 Demo 又难以满足生产级需求。为此，九章云极打造的新启业智能体引擎，如同一个「智能体加工厂」，底层依托智能体融合架构与算力池化技术，通过弹性容器集群与混合云模式提供稳定支撑，同时整合 MCP 模型上下文协议与 Skills 技能集合，实现工具调用标准化与数据交互规范化。
该引擎的核心优势在于构建了「从 50 分到 95 分」的渐进式开发路径：开发者无需复杂操作，既可以用自然语言描述业务需求，也能直接导入代码，快速完成工具编排与初步发布，自动生成具备基础任务执行能力的 50 分智能体；随后通过 Agentic RL 引擎进行系统性调优，针对调度策略、工作流程、模型及提示词开展全方位优化，结合可验证奖励、多原则奖励设计与基于任务的策略推演，将智能体能力提升至 80-90 分的稳定可用水平；最终支持代码修改、模型蒸馏等深度定制，打造成 95 分以上的生产级智能体，可接入多模态智能体协作网络，实现 A2A 协同与集群调度。
针对不同开发阶段的需求，引擎设计了「Build+Optimize」双开发者模式，实现全流程覆盖。其中，Build 模式聚焦「从 0 到 1」快速搭建，专为需要低成本试错的用户打造。即便是非技术背景用户，只需用自然语言描述业务需求，系统就能自动生成智能体或技能结构。平台内置丰富的场景化模板市场，覆盖 ToB/ToC 各类典型业务与通用效率场景，支持一键使用、轻量编辑，用户还能将优质方案上架市场实现生态化传播，彻底打破智能体开发的技术壁垒。
Optimize 模式则聚焦「从试用版到正式上线」的工程化升级，而 Agentic RL 正是该模式的核心技术支撑。无论智能体是在本平台搭建，还是用其他工具开发，都能导入统一优化环境。系统通过 Agentic RL 的全异步架构与高效价值评估模型，自动分析智能体结构、关键环节和潜在风险，结合多场景测试数据集，从节点级到整体结构进行全方位打磨。优化过程实时可见，还能通过统计意义上的效果验证，确保改完后能稳定应用于实际业务，解决了 Demo 能用但生产环境掉链子的行业痛点。
缪旭分享了多个落地案例。在文章生成场景，经 Agentic RL 优化的智能体，生成内容满分占比提升 71.4%，整体评分上升 40.5%，可高效支撑微信公众号自动化运营；高情商对话场景中，模型正面反馈占比从 12.8% 跃升至 59.4%，交互体验显著提升；供应链垂类场景里，通过 Agentic RL 蒸馏优化的模型，准确率远超基础版本，展现出强劲的专业适配能力；深度研究场景中，开源模型经训练后可达到与闭源模型相当的效果。此外，引擎还构建了全生命周期安全防护体系，通过数字水印、哈希算法等技术实现模型版权保护与篡改认证，为智能体落地保驾护航。
缪旭表示，九章云极新启业智能体引擎通过「双模式+Agentic RL」的技术创新，打破了传统智能体开发高门槛、低效率、难落地的瓶颈。未来，公司将持续完善场景化模板库与 Agentic RL 的高效探索能力，进一步降低企业 AI 落地的技术与成本门槛，助力企业实现员工赋能、效率提升、业务增长与风险降低的多重目标，推动 Agentic AI 技术在更多行业规模化落地，加速产业智能化升级。
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