什麼是 AI 駕馭系統？ 

AI 駕馭系統是圍繞大型語言模型的軟體層，能將其從單純的文字生成引擎轉變為代理型 AI（Agentic AI）——即一個真正能完成任務的代理。它負責管理模型可以調用的工具、跨步驟攜帶的記憶與上下文、限制其行為的權限與護欄，以及讓人類能觀察其行為與原因的可觀測性。 

 
模型提供推理能力，而駕馭系統則提供執行環境：它將決策轉化為工具調用、進行沙盒化執行、追蹤長時間工作階段中的任務狀態，並將結果回饋給模型以便其自我修正。簡而言之，駕馭系統是模型周圍的一切，使自主、多步驟的行為變得可行且可稽核。 

為什麼您需要了解它？ 

一個原始模型無論能力多強，都無法自行在現實世界中安全地採取行動。它無法瀏覽檔案系統、調用內部 API、記住三個步驟前發生的事，或在執行破壞性操作前自行停止——除非在其周圍構建某些機制來提供這些能力與約束。 

 
如果沒有駕馭系統，每個團隊最終都會不斷重複開發相同的基礎架構：臨時的工具串接、缺乏權限模型、無法查看代理為何執行特定操作，且在出錯時沒有可靠的恢復方式。 

 
AI 駕馭系統為構建代理型 AI 提供了一個一致且可重複使用的基礎，讓您的工程師能將時間花在代理的實際任務邏輯上，而不是在每個專案中重新構建基礎管線。 

AI 駕馭系統的優勢 

一個構建良好的駕馭系統能將代理型 AI 的開發從一次性實驗轉變為可重複的工程實踐。它提供了一個統一的場所來執行權限與安全護欄，因此無論提示詞如何，代理的影響範圍（Blast Radius）都會受到限制。 

它為您提供可觀測性——包括日誌、追蹤與錯誤歸因——因此當出現問題時，您可以判斷是模型推理錯誤，還是駕馭系統提供了錯誤的上下文。它還提供記憶與狀態管理，使代理能在長時間的工作階段中運作而不會遺失任務進度。 

而且由於駕馭系統與任何單一模型解耦，您可以在日後更換更強大或更便宜的模型，而無需重寫周圍的工具、權限或工作流——隨著底層模型的不斷進步，這能保護您的投資。 

ASUS 如何提供協助？ 

ASUS 是端到端 AI 基礎設施供應商——涵蓋運算、儲存、網路與軟體——因此代理型 AI 駕馭系統擁有完整且高度整合的運行基礎，而非零散的單點解決方案。在運算方面，搭載 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的 ASUS AI POD 平台 XA VR721-E3 以及 搭載 NVIDIA GB300 NVL72 的 XA GB721-E2，為兆級參數模型提供了機架級、100% 液冷的效能；而像 XA NB3I-E12（搭載 NVIDIA HGX B300 系統）與 XA P8A-E14AXL（配備八個液冷 RTX PRO 6000 Blackwell GPU）等伺服器，則能處理駕馭系統產生的訓練、推論與工具執行工作負載。  

雖然代理型 AI 駕馭系統是一個軟體層，但其對多輪推理、動態工具執行與即時狀態追蹤的需求，對低延遲、記憶體頻寬與運算並行性提出了極高要求。ASUS 作為涵蓋運算、儲存、網路與軟體啟用的端到端 AI 基礎設施供應商，解決了這一難題。我們提供針對駕馭系統產生的複雜且突發性工作負載進行優化的硬體基礎，消除了零散單點解決方案帶來的摩擦。 

• 針對次世代模型的機架級效能： 專為兆級參數模型與高並行代理工作流打造，100% 液冷的 ASUS AI POD 平台（包括搭載 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的 XA VR721-E3 與搭載 NVIDIA GB300 NVL72 的 XA GB721-E2）提供極致的密度與散熱效率。 

• 多樣化的工作負載執行： 高效能系統如 XA NB3I-E12（由 NVIDIA HGX B300 驅動）與 XA P8A-E14AXL（配備八個液冷 RTX PRO 6000 Blackwell GPU）能無縫處理駕馭系統的多樣化運作需求，從代理推理與推論到繁重的沙盒與工具執行。