在算法优化领域，企业与科研机构长期面临两大核心痛点：需求描述的模糊性与评估器编写的技术门槛。前者导致优化方向偏差，后者则限制了非技术人员的参与能力。针对这一难题，某知名智能云厂商推出的伐谋平台通过技术革新与生态共建，为行业提供了系统性解决方案。
一、多形态Agent工具：打破技术接入壁垒
伐谋平台创新性地推出Web端、CLI命令行及IDE插件三种接入形态，覆盖不同场景下的算法优化需求。
- Web端可视化操作
面向非技术人员设计，提供拖拽式流程配置界面。用户无需编写代码，即可通过自然语言描述优化目标（如“提升模型推理速度20%”），系统自动生成评估指标与优化策略。 - CLI命令行工具
针对自动化脚本与CI/CD流程，支持通过命令行参数传递需求。例如：famou-cli optimize --model=resnet50 --metric=latency --target=20%
该模式适用于持续集成场景，可无缝嵌入现有研发流程。
- IDE插件深度集成
在主流开发环境中（如VS Code、PyCharm）嵌入插件，实现代码级优化建议。开发者编写模型代码时，插件可实时分析性能瓶颈，并推荐优化方案（如算子替换、内存复用策略）。
二、对话式需求澄清：从模糊到精准的转化
传统算法优化依赖人工编写评估器，但需求描述的模糊性常导致优化方向偏离。伐谋平台引入自然语言处理技术，通过多轮对话逐步澄清需求：
- 初始需求解析
用户输入自然语言描述（如“希望减少模型功耗”），系统解析为可量化指标（如“FLOPs降低30%”）。 - 约束条件补充
若需求存在歧义，系统主动提问确认边界（如“是否允许精度损失？最大可接受损失为多少？”）。 - 动态策略生成
根据澄清后的需求，系统自动选择优化算法（如量化、剪枝、知识蒸馏）并生成实施路径。
某科研机构实践显示，通过对话式澄清，需求理解准确率从62%提升至89%，优化周期缩短40%。
三、同舟生态伙伴计划：构建开放技术生态
为加速技术落地，伐谋平台推出同舟生态伙伴计划，通过三大机制推动共创：
- 技术赋能体系
向合作伙伴开放核心优化引擎API，支持定制化开发。例如，某硬件厂商基于API开发了针对自家芯片的优化插件，使模型在该芯片上的推理速度提升1.8倍。 - 联合解决方案库
与生态伙伴共建行业优化方案库，覆盖医疗影像、自动驾驶、智能制造等场景。例如，针对医疗CT影像重建任务，联合方案将重建时间从12秒压缩至3秒。 - 商业化分成模式
采用“基础平台免费+增值服务分成”模式，合作伙伴可通过销售行业插件、定制化服务获得收益。目前已有超2000家企业加入生态，覆盖金融、能源、交通等领域。
四、技术架构解析：支撑低代码优化的底层能力
伐谋平台的核心竞争力源于其分层架构设计：
- 需求理解层
基于预训练语言模型构建需求解析引擎，支持对模糊描述的语义补全与指标量化。 - 策略生成层
集成强化学习框架，根据需求动态调整优化策略。例如，在精度约束下优先选择量化感知训练（QAT）而非后量化（PTQ）。 - 执行引擎层
支持多框架模型解析（TensorFlow/PyTorch/MXNet），并兼容主流硬件后端（CPU/GPU/NPU）。 - 评估反馈层
内置自动化评估模块，可模拟不同硬件环境下的性能表现，为策略调整提供数据支撑。
五、典型应用场景与收益
- 企业AI模型优化
某电商企业通过伐谋平台优化推荐模型，在保持准确率的前提下，将推理延迟从80ms降至35ms，支撑了实时个性化推荐场景。 - 科研机构算法创新
某高校团队利用对话式需求澄清功能，快速验证了多种轻量化网络结构，将论文实验周期从3个月缩短至6周。 - 硬件厂商生态扩展
某芯片厂商基于伐谋API开发行业优化包，使其产品在AI基准测试中的性能排名提升5位，带动了硬件销量增长。
六、未来展望：从工具到生态的演进
伐谋平台的下一步将聚焦两大方向：
- 跨平台优化能力
支持对异构计算集群（如CPU+GPU+NPU混合部署）的统一优化，解决多设备协同场景下的性能瓶颈。 - 自动化生态扩展
通过联邦学习机制，允许生态伙伴在保护数据隐私的前提下共享优化经验，形成群体智能优化网络。
在算法优化从“手工调参”向“自动化决策”演进的趋势下，伐谋平台通过技术工具创新与生态共建，为行业提供了可复制的智能化升级路径。其核心价值不仅在于降低技术门槛，更在于构建了一个开放、协同、可持续的技术进化体系。