破解 AI 应用难题，华为数据平台助推行业智能体实战
近期，于 2026 GDCT 数据中心市场年会现场，华为数据存储产品线 AI 存储产品管理专家段芳成应邀出席并发表主旨演讲，深入剖析了华为 AI 数据平台如何精准攻克 AI 智能体在落地实践中面临的知识处理、推理效能、记忆管控及数据安全这四大关键瓶颈。华为数据存储产品线 AI 存储产品管理专家段芳成|AI 迈入智能体应用新阶段，数据基础设施迎来范式重塑当前，AI 智能体正从概念验证阶段走向规模化部署，深度嵌入各类行业业务流，成为企业降本增效与数字化转型的核心引擎。段芳成指出，智能体正在推动数据类型与处理模
AI Agent 落地指南：三大实战策略
近年来，AI 智能体成为行业焦点，但 Gartner 预测，到 2027 年超过 40% 的智能体项目可能面临失败。关键挑战是，我们对“全能型智能体”的期望与实际业务需求之间存在显著差距，许多项目仅停留在概念层面，难以产生实际业务价值。企业在推进智能体实际应用时，应重点关注以下三个关键要素：1. 专注细分领域，避免追求全面能力：从具有明确 KPI 的具体业务场景入手，通过分阶段验证价值和管控成本，可显著提高项目成功率。2. 以业务价值为导向，避免空泛概念：真正的智能体应能够解决具体业务问题并创造可衡量的价
告别技能框架，深入解读Agentic AI全栈技术实现
人工智能体正从理论构想迈向实际应用，然而在“技能框架”的热议逐渐平息后，真正的实践挑战才清晰显现：推理时延、规划失效、安全风险……怎样体系化地应对？与其纠结于框架选择的争论，不如直接聚焦全栈技术内核。4月28日15:00，NVIDIA企业开发者社区负责人何琨将进行一场深度技术直播，内容涵盖从TensorRT-LLM底层优化、AI-Q Blueprint的规划记忆与工具调用，到NemoClaw企业级安全部署——三大SDK共同勾勒出Agentic AI的完整技术版图。抛开空泛讨论，用一堂课详解从大语言模型到智