PPIO erscheint auf der WAIC und stellt die erste agenzienbasierte KI-Infrastrukturplattform in China vor

Bei der World Artificial Intelligence Conference und der High-Level Conference on Global Governance of Artificial Intelligence (WAIC) 2025 hat der unabhängige verteilte Cloud-Computing-Dienstleister PPIO den ersten agentenbasierten AI-Infrastruktur-Service in China offiziell vorgestellt. Dies markiert eine neue Entwicklungsphase im Bereich der Agenten-Anwendungs-Entwicklung.

Zweiteiliges Produktportfolio, abgedeckt alle Szenarien

PPIO-Gründer und CEO Yao Xin erklärte auf der WAIC-Veranstaltung, dass die AI-Agenten-Plattform zwei Produktlinien umfasst: eine allgemeine Version und eine Enterprise-Version. Die allgemeine Version basiert auf einer verteilten GPU-Cloud-Infrastruktur und bietet Entwicklern und kleinen Unternehmen einen leistungsstarken, effizienten und kosteneffektiven Entwicklungsumgebung für Agenten. Die Enterprise-Version richtet sich an mittelgroße und große Unternehmen und baut mit fünf differenzierten Vorteilen – langfristigem Gedächtnis, steuerbarem Prozess, umfassender Operation, Geschäftskoordination und multimodaler Zusammenarbeit – ein vollständiges Schließungssystem vom intelligenten Entscheidungsprozess bis zur Umsetzung.

Erster Agent-Sandbox mit E2B-Schnittstelle wird spektakulär vorgestellt

Die von PPIO entwickelte Agent-Sandbox ist ein cloudbasiertes Ausführungs-Umfeld, das speziell für die Ausführung von Agenten-Aufgaben konzipiert ist. Sie basiert auf Firecracker MicroVM und verfügt über drei Kernmerkmale: Starke Sicherheitsisolierung ermöglicht die vollständige Isolierung verschiedener Agent-Sandbox-Umgebungen, wodurch Datenlecks und Ressourcenkonflikte vermieden werden; eine Millisekunden-Schnellstartzeit unter 200 ms verbessert die Entwicklungsflüssigkeit erheblich; Fähigkeit zur Erstellung von tausenden Sandbox-Instanzen gleichzeitig, um Anforderungen an hohe Konkurrenz zu erfüllen.

Diese Sandbox unterstützt dynamische Aufrufe von Tools wie Browser use, Computer use, MCP, RAG, Search usw. Derzeit sind Camels AI, OpenManus, Dify und andere bekannte Open-Source-Projekte integriert, um den Agenten sichere, zuverlässige und effiziente Ausführungsmechanismen zu bieten.

Umfassende Modellservices unterstützen den "Geist" des Agents

Zur Unterstützung der Entscheidungsbedürfnisse von Agenten unterstützt die PPIO-Modellservice die schnelle Integration von hunderten beliebter Open-Source- und maßgeschneiderter KI-Modelle. In Bezug auf Planungsfähigkeiten wurden DeepSeek R1, Qwen3, MiniMax M1 usw. als beliebte Modelle eingeführt. Bei der Gedächtnisbedürfnisse wurde die Kontextfenstergröße von DeepSeek erfolgreich auf 160K erhöht, was mehrrunde, sehr lange Gespräche ermöglicht. In Bezug auf Ausführungsbedürfnisse unterstützt PPIO erstmals Code-Modelle wie Kimi-K2, Qwen3Coder, um starke selbständige Programmierung und Werkzeugaufrufe zu ermöglichen.

Zudem bietet die Plattform auch Unterstützung für mehrere Modelltypen wie Text, Sprache, Video und Bild und optimiert tiefgreifend Technologien wie PD-Trennung, FlashMLA, DeepEP durch eigene Inferenzbeschleunigungsmotoren, um ein dynamisches Gleichgewicht zwischen Inferenzeffizienz und Ressourcennutzung zu erreichen.

Weit verbreitete Anwendung in Bildungsszenarien

Die Enterprise-Version der PPIO-Agenten-Plattform hat bereits in praktischen Szenarien ihre Wertigkeit bewiesen. Auf Basis dieser Plattform hat PPIO eine umfassende Lösung für intelligente Bildung für eine internationale Schule entworfen, die alle Szenarien der Verwaltung, Lehre, Lernen und Forschung abdeckt. Sie umfasst den gesamten Prozess von der Unterrichtsvorbereitung, Klassenaufgaben, Lernanalyse, psychischer Überwachung, Eltern-Kind-Kommunikation und passt sich verschiedenen Bildungsstufen sowohl innerhalb als auch außerhalb der Schule an.

Agenten in eine neue Phase der Wertschöpfung bringen

Yao Xin sagte: „Von der AI-Infrastruktur zur agentialen AI-Infrastruktur bietet die PPIO AI-Agenten-Plattform nicht nur umfassende Unterstützung für Agenten-Entwickler und Unternehmen, sondern senkt zudem technische Hürden und Entwicklungskosten, indem sie von der Grundlagenrechenleistung bis hin zu Anwendungen alles abdeckt. Darüber hinaus stärkt die sichere und effiziente Sandbox-Umgebung, die vielfältigen Modellressourcen und die extrem günstige Rechenleistung die Grundlage für die Massenimplementierung von Agenten und führt sie so von der technologischen Exploration in eine neue Phase der Wertschöpfung.“