與傳統人工智慧相比，智能體人工智慧工作負載需要更多內存，尤其是在本地運行時。隨著模型規模的擴大和智慧體需要維護長時間運行的狀態，記憶體會成為主要瓶頸。本文將解釋如何應對這個問題。 愛達普替夫 擴展有效人工智慧內存，使更大、更強大的模型能夠在實際系統中可靠運行。.
持續運作且能使用工具的人工智慧代理正在融入實際工作流程。 AMD 為此創造了一個新的設備類別—「代理電腦」。 NVIDIA 發布了 NemoClaw，這是一個基於 OpenClaw 建置的開源安全性和隱私層，為企業部署增加了基於策略的防護措施。大家都在討論代理能做什麼，但很少有人關注如何在本地系統上流暢運行功能強大的代理型人工智慧。.
這一點至關重要，因為智能體工作負載提高了工作標準。它們不僅僅是回答單一問題，它們還會進行規劃、使用工具、維護狀態並跨越多個步驟工作。對於這類工作，模型品質更為重要，這通常會促使開發人員建立更大、更強大的模型。.
為什麼本地代理人工智慧如此重要
跑步的理由 人工智慧 本地部署代理程式非常簡單。本機部署可將敏感資料保留在裝置上，避免因使用量增加而產生的雲端推理成本，降低互動式工作負載的延遲，並讓開發人員更好地控制模型及其行為。對於處理專有資料的企業以及建立始終在線代理體驗的 OEM 廠商而言，, 局部推論 這通常是必要條件，而不僅僅是個人偏好。.
問題在於，許多開發者仍然依賴雲端來實現功能強大的智慧體人工智慧，原因很簡單：更強大的模型更容易在雲端運行。.
對於許多本地系統而言，瓶頸不僅在於運算能力，還在於記憶體。 GPU 顯存是有限的。. 系統DRAM 或者統一記憶體有限。當記憶體不足時，本地部署通常會回退到較小的模型、更嚴格的限製或更激進的量化策略。.
這些權衡或許有助於模型擬合，但也可能降低模型在多步驟推理、工具使用和長時間運行任務中的可靠性。換句話說，局部智能體人工智慧通常選擇較小的模型，並非因為較小的模型是理想選擇，而是因為記憶體限制迫使其做出妥協。.
是什麼讓代理的工作負載變得更難
人工智慧代理不僅僅是聊天機器人。它不會像聊天機器人那樣回答一個問題就停止，而是可以長期保持狀態、使用工具、檢查外部系統並代表你採取行動。.
這樣就改變了記憶體問題。.
與人工客服的工作流程相比，大多數聊天機器人的互動都相對短暫。人工客服則不同，它們需要維護持久的會話狀態、管理較長的上下文視窗、監控隨時間變化的資料來源，並同時協調多個工具。這意味著它們通常需要保持更長時間的會話狀態。.
對於建構更複雜工作流程的開發者來說，可能並非只有一個代理程式。一個與程式碼庫關聯的編碼代理、一個監控資料來源的研究代理以及一個管理長篇內容的寫作代理，各自都擁有獨立的會話狀態和工具，這會迅速增加記憶體需求。.
本地硬體記憶體不足
一個採用 4 位元量化的大型局部模型，光是權重就可能需要數十 GB 的空間。高階消費級 GPU 可能配備 24 GB 的記憶體。而這還不包括鍵值快取、運行時開銷或代理狀態，計算起來就已經非常複雜了。.
這就是為什麼本地智能體人工智慧通常會傾向於使用小型模型的原因。問題不僅在於模型能否啟動，更在於功能更強大的模型能否在實際客戶端硬體上穩定運行，從而支援持續的、使用工具的多步驟工作負載。.
如果沒有解決方案，開發者和OEM廠商將面臨艱難的權衡：要么截斷上下文並失去連貫性，要么接受數據溢出到速度較慢的層級時出現的延遲峰值，要么需要昂貴的高內存GPU，這會讓許多用戶望而卻步。如果代理PC想要獲得主流應用，這些方案都不是理想的選擇。.
群聯電子的 Pascari aiDAPTIV™ 如何擴展 AI 內存
aiDAPTIV 透過將有效的 AI 記憶體擴展到 GPU 記憶體、系統 DRAM 和 快閃記憶體, 建立記憶體層次結構，幫助更大的模型在更實際的系統上運行，而無需開發人員手動管理每一層。.
熱資料保留在顯存 (VRAM) 中。溫資料保留在動態記憶體 (DRAM) 中，隨時可以快速重複使用。冷資料可以分層儲存到 aiDAPTIV 快取記憶體 SSD 中，而不是直接丟棄。這並不能完全消除延遲方面的權衡，但它可以讓那些原本會遇到延遲的系統運作更大、更長的代理工作負載。 記憶 限制措施會更早實施。.
aidDAPTIV 如何在本地運行更大的 MoE 模型
在 專家混合模型, 對於每個令牌，只有一部分專家處於活躍狀態。 aiDAPTIV 有助於將活躍或最近使用的專家保持在靠近計算資源的位置，而不太活躍的專家則可以分層使用成本更低的記憶體。.
路由器會根據目前令牌選擇所需的專家。活躍的專家會駐留在 GPU 記憶體中以便立即執行。最近使用的專家可以駐留在系統 DRAM 中以便快速重複使用。不活躍的專家可以分層部署到 aiDAPTIV 快取中，而不是強制模型降級到更小的配置。當再次需要這些專家時，aiDAPTIV 會協助將其重新部署到更快的層級。.
aiDAPTIV 的動態 MoE 卸載與 llama.cpp 集成，使得該功能可透過標準推理 API 端點提供。.
GTC 2026：在筆記型電腦上執行 120B 型號
在 GTC 2026 上, Phison 在一台配備 NVIDIA® GeForce RTX™ 5090 GPU、24 GB 記憶體和 64 GB 系統記憶體的 Acer 筆記型電腦上示範了一個簡單的 OpenClaw 應用程式。 愛達普替夫, 該系統在本地運行 gpt-oss-120B，利用 MoE 專家卸載技術擴展有效內存，速度約為每秒 15 個 token。據 OpenAI 稱，gpt-oss-120B 需要一塊 80 GB 的 GPU 才能原生運行，是演示系統可用顯存的三倍多。 aiDAPTIV 改變了這種權衡。它不再強迫本地智能體 AI 使用較小的模型，而是幫助更大、更強大的模型在實際的客戶硬體上運行。.
註：OpenAI 的模型卡標示單 GPU 部署需要 80 GB 記憶體。演示吞吐量約為 15 tok/s，啟用 KV 快取重複使用後約為 5–6 tok/s。.
這對設備製造商意味著什麼
如今，OEM廠商在為代理PC配置設備時面臨著艱難的選擇：要麼配備足夠顯存的GPU來處理更大的代理工作負載，但這會增加成本並限制目標市場；要麼採用顯存有限的GPU，接受效能下降的現實。這兩種方案都不是理想的產品方案。.
aiDAPTIV 改變了這種局面。中等配置或內存受限的客戶端系統，搭配高速 DRAM 和 aiDAPTIV 緩存，可以擴展有效內存，從而無需使用內存容量更大的 GPU，即可實現更大的代理工作負載。.
這一點在筆記型電腦和其他記憶體較小的客戶端系統中尤其重要。隨著整合式顯示卡和用戶端顯示卡的效能不斷提升，記憶體仍然是本地運行大型代理工作負載的主要障礙之一。智慧記憶體分層有助於在輕薄、低成本的系統上運行更長時間、更強大的代理程序，否則這些系統很快就會達到記憶體限制。.
aiDAPTIV填補了這一空白
向智能體人工智慧的轉變暴露出令人興奮的表象之下一個實際問題：更強大的本地智能體需要更強大的模型，而更強大的模型需要更大的記憶體。這種記憶體彈性層仍然是本地人工智慧技術棧中一個真正的缺陷。這就是問題所在。 愛達普替夫 旨在解決此問題。.
與群聯電子合作
AI 記憶體通常是本地智能體的瓶頸。. 聯繫我們 了解 aiDAPTIV 如何提供協助。.
常見問題 (FAQ)：
什麼是智能體人工智慧？它與傳統人工智慧模式有何不同？
智能體人工智慧指的是超越單一回應互動的系統。這些智能體能夠規劃任務、使用外在工具，, 維持 它們能夠跨會話記憶，並執行多步驟工作流程。與傳統聊天機器人不同，它們 要求 持久狀態和更長的上下文處理，增加兩者 計算 以及記憶體需求。.
為什麼記憶體是本地人工智慧部署的關鍵瓶頸？
本機系統受限於GPU顯存和系統DRAM容量。高級模型僅權重就需要數十GB內存，還不包括運行時開銷，例如鍵值快取和代理狀態。當記憶體不足時，開發者必須降低模型大小或效能，從而限制其在實際應用中的可用性。.
為什麼企業更傾向於在本地運行人工智慧而不是在雲端運行？
本地AI部署可確保資料主權，降低推理延遲。, 消除 它能降低經常性的雲端成本，並提供對模型行為的完全控制。對於處理專有資料的企業 IT 環境而言，本地推理通常是合規性和安全性的必要條件。.
與標準推理相比，智能體工作負載帶來了哪些挑戰？
代理工作負載需要持續分配記憶體來維持會話狀態、工具編排和長時間保持上下文。多個並發代理程式會放大記憶體需求，因此，如果不進行最佳化，傳統的硬體配置將無法滿足需求。.
為什麼智能體人工智慧需要更大的模型？
更大尺寸的模型 通常交付 更強的推理、規劃和工具使用能力。這些屬性對於可靠的多步驟工作流程至關重要。然而，它們的記憶體需求使得… 他們 難的 部署在標準客戶端硬體上。.
Phison aiDAPTIV™ 如何提升本地 AI 效能？
愛達普替夫 引入了分層記憶體架構，可將工作負載動態分配到 GPU 記憶體、系統 DRAM 和基於 SSD 的快取中。這種方法無需手動資料管理即可擴展有效記憶體容量，從而使大型模型能夠在資源受限的系統上高效運作。.
aidDAPTIV 在混合專家（MoE）模型中扮演什麼角色？
愛達普替夫 最佳化 教育部 透過將活躍的進程保留在顯存 (VRAM) 中，將最近使用的進程保留在動態記憶體 (DRAM) 中，將不活躍的進程保留在固態硬碟 (SSD) 快取中來實現執行。這種動態分層確保只使用必要的元件。 保持 在高速記憶體中，提高效率而不減少模型大小。.
aiDAPTIV 如何在消費級硬體上實現大型模型部署？
透過將不活躍的模型組件卸載到成本更低的記憶體層，, 愛達普替夫 這使得顯存有限的系統也能運作以往需要高階GPU才能運作的模式。這顯著降低了本地AI部署的硬體門檻。.
在 GTC 2026 上使用 aiDAPTIV 展示了什麼？
群聯 示範了一個在配備 24 GB GPU 的筆記型電腦上本地運行的 120B 參數模型。該系統使用 24 GB GPU 實現了大約每秒 15 個令牌的處理速度。 aiDAPTIV 的 內存分層和 教育部 卸載，證明大規模模型可以 操作 在實際硬體方面。.
aidDAPTIV 如何使 OEM 和企業系統建構商受益？
愛達普替夫 它使OEM廠商能夠在不過度配置昂貴的GPU記憶體的情況下設計具備AI功能的系統。它支援可擴展、低延遲和AI就緒的架構，從而能夠在經濟高效的設備中提供企業級智能體AI性能。.
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