從單兵到蜂群，360重構智能體協作范式。

作者 | 李白玉

編輯丨高巖

來源 | 野馬財經

8月6日，在ISC.AI 2025第十三屆互聯網安全大會上，360集團創始人、ISC大會主席周鴻祎表示，“2025年是智能體元年，智能體會成為AI的主角，當前智能體是個開始，下一步將會演變成智能體蜂群、集群。”

就在幾天前，360集團宣布推出“納米AI多智能體蜂群”，將AI協作比作“蜂群作戰”，實現了智能體從“單兵作戰”到“群體協同”的物種級進化，顛覆了以往智能體的工作范式。

這一產品的發布，意味著智能體正從個體能力的強化階段，進入以系統協同為核心的新階段。這也引發了業界對未來智能體發展路線的再思考：到底是繼續強化單體智能，還是構建有組織、有結構的智能體集群？而360的“納米AI多智能體蜂群”，恰好提供了一個可觀察的范本。

360數字安全

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智能體步入蜂群協作階段

在本屆互聯網安全大會上，360創造性地借鑒自動駕駛的分級體系，將智能體劃分為L1至L5五個階段，用以界定不同層級的智能體在能力、協作性與自主性上的差異。

最早一批L1級智能體，本質上仍是“聊天助手”。它具備對話能力，能夠回答問題、提供建議，甚至陪伴式聊天，但其本質依然是信息入口的延伸，尚未擁有“解決問題”的主動能力；這一階段的代表，如GPTs或定制化小助手，更多是一種“玩具級”智能體。

隨后的L2階段，則進入“工具邏輯”。大量低代碼平臺支持用戶構建“流程型智能體”，通過預設模塊完成內容處理、格式轉換、信息調取等工作。這類智能體本質上依然是工具組合邏輯，結果輸出依賴人類后續參與，交付的是“半成品”。

而在L3階段，真正具備推理能力的“智能體”開始登場。它們能夠在特定垂類中完成目標規劃、邏輯拆解和流程調用，已具備一定的領域深耕能力，但只要任務跨越其知識邊界或涉及多領域融合，就會出現協作斷層，效率劇降。

也就是說，從L1到L3，智能體的進化始終沿著“個體強化”的路徑前進，每一代都更聰明、更能干，卻也更依賴自身閉環；這一條路線的盡頭，是單體智能的邊界。聰明如它，依舊無力支撐起跨角色、跨階段、跨工具鏈的復雜任務協同。

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360此次推出的“納米AI多智能體蜂群”，顯然是針對這個核心問題做出的結構性回應；與當前智能體系統普遍強調“個體能力”不同，蜂群邏輯的出發點是“協作能力優先”。

對此，360官方給出的定義是“L4級智能體系統”，即通過結構化指揮機制，實現多個智能體之間的靈活拉群、嵌套協同。簡單來說，就是不再寄希望于一個萬能智能體，而是像搭建團隊一樣，把擅長不同任務的智能體組合起來，協同完成高復雜度工作流。

多智能體蜂群架構的核心價值，在于引入了“蜂群協作框架”的全新機制；每一個智能體不再是被動執行的子程序，而是作為任務流程中獨立的參與者，在統一目標指揮下，扮演具體角色，分工協作。

比如，在一個10分鐘短視頻的自動生成任務中，可能會有腳本生成、分鏡設計、素材調取、配音配樂、剪輯調色等不同的智能體協同完成任務；而在蜂群機制下，這些智能體不只是串行執行，而是可以并發展開、嵌套推進，最終實現“團隊產出”。

根據360的數據顯示，目前納米AI智能體蜂群已可實現連續2小時執行超1000步任務不中斷，消耗token超2000萬。該智能體能力如此強悍，在于其擁有行業領先的多智能體蜂群引擎，這是多智能體蜂群能夠支持無限工具調用、無限上下文長度，可以執行無限步驟超級任務的核心。

對此，互聯網觀察家丁道師指出，“這兩年一直在討論智能體到底處于哪個階段，但總感覺缺少一個統一標準。周鴻祎這次借用自動駕駛領域的L1到L5分級體系，我覺得是非常有啟發的：一方面幫助大眾理解了技術進展的層級，另一方面也揭示了當前智能體真正的問題所在。”

02

為什么提出“蜂群路線”的是360？

在智能體行業普遍卷向模型能力、插件生態等方向時，360卻選擇了一條幾乎被忽視的“協同調度路線”。乍看之下，這是一種與主流路徑略顯分野的策略，但回到360公司自身的發展軌跡中，這一選擇既覺得合理，又具有延續性。

對360而言，蜂群路線并不是一時興起的技術實驗，而是其長期“系統思維”的自然延伸。回顧20年來360持續的拼搏和創新：其首創免費殺毒，守護中國網民安全，并在此基礎之上，匯集了全球最大的網絡安全大數據，解決了看不見的“卡脖子”難題，推出了360安全大腦等等。

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所以，360的核心能力從來不是點狀產品，而是面向組織級需求的結構性應對體系，這與多個智能體圍繞任務進行分工協作的“蜂群模式”，在系統邏輯上高度一致。這也解釋了為什么360在描述蜂群能力時，強調的不是單智能體的推理路徑或模型參數，而是“嵌套結構”“任務接力”“多智能體間拉群協作”等系統調度能力；這些，恰恰是360過去十余年安全業務的基礎能力。

更重要的是，多智能體蜂群并非只存在于研發項目或概念PPT中，而已經開始落地于360的多個產品線之中。

從“一句話生成大片”的視頻生成蜂群，到帶貨翻譯、行業分析、知識總結等實際應用，360將蜂群能力嵌入了多個C端與B端產品場景中，讓每一套蜂群協作模型都以“任務包”形式服務于終端用戶。這種“任務即產品”的模式，也讓蜂群不僅是智能體之間的連接邏輯，更成為一種產品形態的承載結構。

在本屆互聯網安全大會上，周鴻祎演講指出，“智能體和我們找了一個數字人一樣，這種定義出來的智能體能力非常平庸，而且會有明顯的任務倦怠，執行多步任務之后就拒絕執行后續的指令，所以必須要通過多個不同專業的智能體進行協作，多智能體才是未來的發展方向。”

所以，“納米AI多智能體蜂群”選擇在ISC大會期間發布，不只是技術宣布，更是一種產業立場的聲明，即表示360要用協同智能體系統，去定義AI時代的“組織級生產力工具”。

360數字安全

相比之下，市面上大多數智能體仍停留在“單人作戰”的思路里，強調“一個萬能AI”，而多智能體蜂群的核心思路恰恰是反其道而行之：不再強調智能體個體的全能，而是構建系統層的分工邏輯與調度機制。如果說大模型比拼的是“一個人能干多少事”，多智能體蜂群比拼的則是“一個組織如何把事干得更高效”；這種差異，不只是執行效率的優化，更是戰略思維方式的分野。

“其實回頭看360的發展路徑，他們提出蜂群協同這件事并不意外。360在整個互聯網安全領域已經深耕快20年了，最擅長的就是構建多系統聯動的應急機制。我一直認為做大模型這件事，不是只靠參數量拼刺刀；你有沒有應用場景？有沒有數據閉環？有沒有長期的產品演化經驗？這才是決勝因素。現在看，國內能形成這種系統力的，其實還是那些有深厚產品線和生態閉環的互聯網巨頭。”丁道師總結說道。

03

智能體未來競爭趨向“組織戰”

“納米AI多智能體蜂群”的出現，正在悄然推動AI產品形態的一次結構性轉變。

過去，我們習慣把AI視為一個“工具”，哪怕它再強大，本質上仍是“一個AI在幫你解決問題”；而如今，多智能體蜂群試圖構建的是另一種服務范式：一個AI團隊與你共事，共同完成復雜目標。

這背后的差異，并非只是智能體數量的變化，而是系統思維的遷移。傳統AI系統講求的是“單體增強”，一個大模型或一個智能體負責盡可能多的任務，從檢索到規劃再到執行；但蜂群邏輯強調的是“角色分化”“任務協同”“模塊調度”，也就是讓每個智能體回歸到“專才”角色，在一個更大的目標結構中扮演自己的部分職責。

換句話說，AI從技能模塊，進化成了具備組織能力的執行體；這種組織能力的底層邏輯，本質上是一次對“AI系統架構”的重構嘗試。

它不依賴單個模型性能極限，而是更像一次“數字化管理體系”的模擬：有目標分解機制，有資源調度邏輯，有任務流程編排，也有上下文維護與進度追蹤。這些過去存在于企業、項目管理、人力協作流程中的復雜要素，正在被蜂群體系用智能體重現、復寫。

這種重構的意義在于，它讓AI有了“系統完成工作”的可能性。過去，我們更多看到的是AI完成某一步工作，比如寫個腳本、設計個封面、生成一段視頻；而現在，在多智能體蜂群體系下，AI有可能從構思到產出、從拆解到協作，完成整個流程閉環。

納米AI截圖

從一個爆款視頻的生成、一個調研報告的撰寫，到一個跨語種的營銷素材包制作，AI團隊可以像MCN或咨詢公司那樣“組隊作業”，按流程推進，按目標輸出。

這也意味著，AI產品正在擺脫“智能即功能”的舊范式，走向“智能即組織”的新模式。360的“納米AI多智能體蜂群”，之所以被稱為“L4級智能體系統”，其實正是這個邏輯的外顯體現；它不只是功能更強或算力更足，而是架構更成熟、調度更精細、組織能力更真實。

這也讓整個行業面臨一個重要判斷：智能體的未來，究竟是一場“個體戰”的比拼，還是一場“組織戰”的較量？如果是前者，擁有更強的大模型能力，將更具優勢；但若是后者，比拼的核心將轉向系統級協作能力。

當前，智能體的發展仍處于早期階段。因此，360“納米AI多智能體蜂群”的推出，既是對智能體“天花板”的挑戰，也是對AI產品形態邊界的重新定義。誰能率先搭建起穩定、高效、可持續擴展的“AI協同系統”，就有機會在下一輪智能體競爭中率先脫穎而出。