2025 年，当“智能体”成为 AI 领域继“大模型”后的又一核心热词，行业却陷入“繁荣与乱象并存”的困境：企业跟风布局却找不到核心痛点，算力闲置与需求碎片化并存，数据沉淀不足让智能体沦为“对话工具”……

继对智能体框架与协议的讨论交流之后，《CBI 技术有聊》第五期 AI 主题，邀请 OpenCSG 创始人&CEO 陈冉，尝试从企业用户视角拆解智能体落地难题，分享开源生态与 AI 原生转型的路径。

本期嘉宾：陈冉，OpenCSG 创始人&CEO，开源平台极狐信息创始人、前 CEO；DC/OS 中国社区创始人、开源布道师以及 Docker；曾任 IBM、HP、Mesosphere (D2iQ) 等国际领先科技巨头和独角兽公司的高层职务。

直播回放视频：

https://www.cbiwin.com/#/online/detail?id=fvvy56d52wwgtc1o

以下根据直播内容整理总结：

一、比 DeepSeek 早两年布局，陈冉为何押注智能体？

早在 2023 年初，当行业还在追捧“大模型越大越好”时，陈冉已跳出技术狂欢，看到了 AI 落地的核心逻辑——“数据、模型、算力不是真正的生产力，能解决企业诉求的智能体才是”。这一判断成为他创立OpenCSG的初衷，比2025年爆火的DeepSeek早了整整两年。

陈冉的创业逻辑源于两大经验沉淀：一是在 GitLab 的经历让他看到“去中心化”的价值——无论是模型、数据集还是智能体，最终需摆脱“中心化垄断”，才能为企业带来极致的生产力提升和新生产关系；二是多年服务企业的经验告诉他，企业真正需要的不是“炫技的大模型”，而是“能融入业务的智能工具”。

基于此，OpenCSG 从创立之初就定位为“Hugging Face+”：既保留开源社区的开放属性（类 GitLab 的去中心化模式），又针对企业需求增加“私有化部署”（On Prem）和“可信智能体”（Authentic AI）能力——前者解决企业数据隐私痛点（企业不愿将核心数据上传公云），后者则提前布局“Agentic Web”趋势，让智能体具备自主决策与协作能力。如今，OpenCSG已成长为全球第二大AI开源社区，仅次于Hugging Face。

二、行业乱象：智能体“繁荣”背后的核心痛点

2024 年被视作智能体的“元年”，但 IDC 等权威机构的报告显示，当前市场上存在着大量概念炒作与实际落地脱节的现象。陈冉毫不留情地指出：“今年并非智能体的繁荣年，而仅仅是起步年。”

通过与 1000 余家企业的深入交流，陈冉总结出企业在应用智能体时面临的三大核心痛点。

首先，模型与数据的不确定性是企业面临的首要难题。企业常常陷入“模型天天变、算力难获取、数据不充足”的困境。超过 99%的客户难以找到与自身业务完美适配的模型，并且缺乏高质量的数据来支撑智能体的训练与优化。“没有足够的数据沉淀，企业就根本无法判断自己究竟需要什么样的智能体。”陈冉一针见血地指出，当前行业对“智能体”的理解往往停留在“生成式对话工具”的肤浅层面，但智能体的真正价值必须依托于结构化、场景化的数据积累。

其次，企业对投入可持续性的焦虑也十分突出。企业对 AI 转型的长期投入存在诸多疑虑，不知道如何平衡短期试错成本与长期收益。部分企业盲目追求“尝鲜”，例如通过 RAG（检索增强生成）快速搭建知识库，但由于没有解决底层数据质量问题，导致智能体只能提供表面的响应，无法真正驱动业务创新。

最后，算力与需求的错配矛盾也十分尖锐。算力利用率低下，在乐观情况下仅为 30% - 40%，悲观时甚至不足 10%，而企业的个性化需求却十分强烈。传统的 IDC 租赁模式成本高昂，中小企业难以承担试错所需的费用；公有云算力虽然相对灵活，但常常因缺乏针对性服务而难以与具体场景完美匹配。

“智能体的爆发需要两个关键前提：企业要积累足够的高质量数据，并且形成清晰的降本增效诉求。”陈冉判断，这一关键的拐点将在 2025 年后随着数据沉淀的积累与工具链的成熟而逐步到来。

三、OpenCSG 的解法：AgenticOps 全流程方案助力企业落地智能体

为了有效解决上述问题，OpenCSG 推出了“线上 + 线下”一体化的 AgenticOps（智能体运维）开发流程，重新定义了企业智能体的构建路径。

在核心模式方面，OpenCSG 采用了从试错到私有化的渐进式落地策略。其线上社区试驾模式，对标 Hugging Face，为企业和开发者提供了低门槛、低成本的模型与工具链试用环境。企业只需通过少量的算力，就能快速验证智能体在特定场景（如客服、数据分析等）中的可行性。一旦验证通过，企业再逐步加大资源投入。陈冉透露，许多客户都是从“充值 10 元体验”开始，最终发展成为“万元级私有化部署”。而线下私有化部署模式，则充分考虑了企业对数据安全和定制化的需求，支持企业将数据平台、模型及工具链部署在本地，并结合公有算力或自建算力进行灵活扩展。OpenCSG 的宏伟目标是帮助每一家企业（无论规模大小）都成为“AI 原生企业”，即以智能体为核心全面重构业务流程。

在关键工具方面，OpenCSG 不仅提供了强大的技术平台，还沉淀了一套名为“Authentic OPS”的 AI 开发方法论，该方法的涵盖了数据治理、模型微调、业务试错等全流程环节。这套方法论已经被多家企业成功应用于实际场景。例如，某制造业客户通过 AgenticOps 构建了生产排程智能体，利用历史生产数据与实时订单信息，实现了产线调度的自动优化，成功将交货周期缩短了 20%；某金融机构则基于私有化智能体处理合规文档审核，不仅使准确率较人工提升了 35%，还大幅降低了 40%的人力成本。“智能体的价值并不在于‘替代’人类，而在于‘增强’人类的能力。”陈冉强调，企业必须从具体的业务痛点出发，通过数据沉淀与小步迭代，逐步释放 AI 的协同潜力。

四、生态格局：开源协作打破“孤岛效应”

智能体的发展离不开数据、模型、算力与开发者的紧密协同，而开源社区正是串联这些关键要素的核心载体。

开源不仅仅是技术发展的选择，更是大国之间竞争的战略高地。陈冉指出，“全球在 AI 领域的博弈已经延伸至开源生态领域——谁能吸引更多的开发者、企业参与协作，谁就能在下一代技术标准的制定中占据主导地位。”OpenCSG通过构建全球第二大开源社区（仅次于Hugging Face），吸引了众多开发者、企业及上下游伙伴纷纷入驻，形成了“模型-数据-算力-应用”的完整闭环。

在智能体的生态格局中，不同主体有着明确的分工，相互协作，共生共赢。处于上游的供应商提供基础模型、算力基础设施与开发工具；中游的开发者基于开源框架定制智能体解决方案；下游的企业用户通过私有化部署实现智能体的业务落地，并将需求反馈给上游，促进上游的优化与改进。“开源社区的本质就是降低协作门槛，让‘一个人+智能体’也能够轻松创业。”陈冉举例说，未来具备 Prompt 工程（提示词设计）能力的个人，借助开源工具就能快速开发垂直领域的智能体，无需组建庞大的技术团队。

五、未来终局：智能体与企业的新关系

谈及智能体的长期演进，陈冉为我们描绘了一幅“人机共生”的美好图景。

未来的智能体将趋于私有化、小型化、开源化，每个企业都可能拥有属于自己的智能体团队。未来的企业将明显分为两类：一类是轻量级的 AI 原生公司，这类公司依靠智能体能够快速响应市场变化；另一类则是传统公司，它们需要加速自身的转型进程。AI 原生公司以灵活的智能体团队为核心，通过数据驱动进行决策；传统公司则需要重构自身的组织流程，将重复性的工作交给智能体处理，从而能够更加聚焦于高价值的创新活动。

未来的协作模式将是碳基生命（人类）与硅基生命（智能体）的深度融合。“未来的协作不再是‘人指挥机器’这种简单的模式，而是人与智能体的深度融合。”陈冉预测，Web3 等技术将为智能体赋予“身份”与“交易能力”，进而形成全新的生产关系。例如，程序员可能只需要定义目标，智能体就能自主分解任务、调用工具并交付最终结果，人类则可以将更多的精力投入到战略设计与价值判断中。

对于普通人而言，学习能力将成为未来竞争的核心竞争力。面对 AI 的指数级发展，陈冉呼吁所有人不断提升自己的学习能力。“未来衡量个人价值的标准，是你能否快速获取知识、找到与智能体的协作模式，并在产业链中扮演不可替代的角色。”

智能体的发展正从“概念热”稳步迈向“落地深水区”。OpenCSG 的实践充分表明，企业所需要的不仅仅是单一的技术工具，更是一套涵盖数据沉淀、工具链支持与生态协同的系统化方案。正如陈冉所说：“智能体的终局并非是替代人类，而是通过人机融合，释放出更大的生产力与社会价值。”对于企业来说，当下正是积极参与开源生态、探索智能体应用的最佳时机，只有主动转型，才能在未来的激烈竞争中占据先机。

《CBI 技术有聊》（CBI TALK）是 CBI 传媒针对 IT 技术开发者推出的在线深度技术分享视频栏目。这里是前沿 IT 技术的会客厅，也是开发者思维碰撞的实验室。栏目聚焦创新开发技术、开发者技术生态、研发未来趋势。我们以“有聊”的形式打破技术壁垒，用轻松但不失深度的对话，连接开发者、架构师、产品经理与技术爱好者，共同探讨 AI、开发语言、操作系统、云、大数据、基础架构等核心议题。无论你是深耕技术的实践者，还是渴望开拓视野的探索者，《CBI 技术有聊》都将带你走进技术背后的逻辑与故事，一起用分享与对话探索技术未来。