近日，360集团正式宣布纳米AI完成品牌焕新，升级为“多智能体蜂群”。就此，360方面告诉《中国经营报》记者，多智能体蜂群首次实现多智能体拉群组队、像蜂群一样分工协作，依靠群体智慧全自动完成复杂任务，直接为用户交付结果。
“360蜂群的核心壁垒在于全球首个L4级多智能体落地能力，将AI从‘工具时代’推进到‘协作时代’。谨慎看好，但需突破三大临界点，其能否持续领先取决于：算力成本控制（决定商业化速度）、跨领域泛化能力（如工业自动化场景验证）、生态开放度（避免闭门造车）。”阳明商业论创始人沈阳告诉记者，短期看，360在内容创作领域将收割红利；长期需警惕OpenAI与DeepMind在通用蜂群架构上的降维打击。需建议密切关注其2025年第三季度开发者大会的生态开放策略。
团队协作模式
据介绍，纳米AI多智能体蜂群的技术和定制搭建来自360智能体工厂，其定制全程无须编写任何代码，没有编程的概念，可使用自然语言极简搭建，是具备自主推理、多步执行、自主迭代、自我反思能力的推理智能体，也可以为个体及企业自主组建多智能体蜂群。
360方面称，AI越聪明能干，人越恐慌，担心被AI取代。但大模型聊天已经过时了，AI的下半场属于智能体。从能力看，不存在一个智能体包打天下的情况，未来趋势一定是多智能体协作。人类具有两个优势，一是使用工具，二是团队协作，智能体也都具备。它可以调用MCP工具执行复杂任务，可以通过多智能体协作实现团队合作。所以未来人的角色一定要发生变化，要变成智能体的“领导”，学会驾驭智能体，指挥和管理多智能体团队，才能成为超级个体，在AI浪潮中立于不败之地。对每个普通人来说，能驾驭智能体团队就能提升工作效率，谁的智能体伙伴又多又能干，谁就能跑赢竞争者，升职加薪“躺赢”职场。对创业者来说，“一人公司”成为可能，用1/10的人力实现10倍的价值。所以纳米AI聚焦智能体领域完成产品和品牌升级。
据介绍，纳米AI多智能体蜂群出现之前，智能体一共经历了从L1到L3的三个发展阶段，纳米AI的多智能体蜂群属于L4级别。
L1聊天助手，本质上是聊天工具，擅长知识问答或情感陪伴，属于“玩具级”智能体，比如GPTs。
L2智能体，低代码模式搭建的工作流智能体（workflow智能体），比如dify，已经从“玩具”进化为“工具”。其典型特色是必须由人类来设置流程，AI来执行任务，类似于人类造了个工具，通过操作工具，人再通过操作工具提高生产效率。
L3智能体，是推理型智能体，代表是首发版的Manus。据介绍，纳米AI上也有5万+推理型智能体，包括深度研究智能体、购物智能体、旅行规划智能体等。它们单兵作战的能力很强，能够针对特定任务进行多步逻辑推演，可调用工具完成定向目标。推理型智能体能实现AI自主规划完成任务，像是人类制造的一位领域专家。
据360方面介绍，L4智能体，比如智能体蜂群，擅长拉群组队协作，擅长执行复杂任务。到了L4级别，只要你愿意，你甚至可以随时扩展这个团队的规模，实现能力的无限扩展，从而帮你拿到结果达成目标。L4级智能体多智能体蜂群，它能实现多个智能体拉群组队协作，像搭积木一样，把不同专长的推理型智能体组合为人服务。
L5智能体、ACA智能体（agent-create-agent），即可以打造智能体的超级智能体。
总体而言，L1智能体就像玩具，能看能玩，但不能作为生产力工具使用；使用L2工作流智能体，类似有了工具，可以提升一些工作效率，但本质上还是以人为主导在干活；L3推理型智能体相当于有了一个专家员工在帮你干活；而到了L4多智能体蜂群，人类就像雇佣了一个分工明确、紧密协作的团队代替人类工作，甚至可以无限扩展这个团队的规模，从而帮人类拿到结果、达成目标。
优势和劣势并存
谈及360纳米AI多智能体蜂群的优劣势，沈阳告诉记者，其优势在于协作能力强，独创“蜂群协作框架”，通过动态组网架构、上下文感知传递、容错式任务编排等技术，解决了多智能体协作的任务分配、参数传递等问题。可实现128个智能体并行协作，将5智能体协作成功率提升至82%，参数传递准确率提升至99.7%，达到“人类团队级”的协作水平。
任务处理高效，能让多个智能体拉群组队协作，像搭积木一样组合不同专长的推理型智能体。例如在影视制作领域，可将10分钟电影级短片制作全流程从2小时压缩至20分钟，效率提升600%。
应用场景广泛，公司已上线10+类多智能体蜂群，涵盖视频制作、内容创作、行业研究、电商带货、旅行规划等多个场景，还可根据任务需求灵活配置，单蜂群作战或组成蜂群方阵，随时变换阵形。
运行稳定性高，支持超1000步任务链，可连续运行2小时不中断，单任务处理2000万+token，能无限调用工具，具备较强的稳定性和任务处理能力。
劣势在于算力需求大，单个蜂群任务平均需要调用32个A100 GPU，电费成本达18美元/次，大规模商用面临算力成本压力，需等待芯片能效比进一步提升。
同时，决策透明度也有限。虽然采用“决策溯源沙盒”技术可回放决策节点推理过程，但会使系统延迟增加40%，目前仅能用于关键领域，难以在全场景下保证决策透明。
另外，还存在伦理风险。蜂群系统理论上可无限扩展，若被用于自动化舆论战或金融操纵等不良用途，后果难以预估，尽管公布了《蜂群伦理白皮书》，但伦理风险管控仍面临挑战。
总体而言，360新发布的多智能体蜂群实现了智能体技术的重要突破，开创了多智能体群体协同的新模式，为AI生产力带来了新的发展阶段。其在多个领域展现出的高效任务处理能力和广泛的应用场景，有望推动相关行业的变革，提升生产效率和服务质量。随着技术的不断进步，若能逐步解决算力成本、伦理风险等问题，未来可能会在更多领域发挥重要作用，具有广阔的发展前景。
