AI Agent的进化对存储提出了什么新需求

Hi~我是康小盈，上一篇我们聊到了“龙虾”(OpenClaw)，一款正在快速兴起的 AI Agent(智能体)。很多朋友留言问：

AI Agent到底是什么?

为什么最近大家都在聊它?

它的技术演变过程是怎么样的呢?

请跟着我往下看，这篇文章会为你解开所有疑问!

什么是AI Agent ?

如果把大模型比作“大脑”，那AI Agent就是给大脑装上了手、脚、记忆和工具箱。过去的AI，你可能只会把它当作一个聊天 机器人 。你问问题，它回答。但现在情况开始发生变化，AI开始帮你“干活”了。

AI Agent 是怎么工作的呢?

在以 LLM 驱动的自主代理系统中，LLM(大型语言模型)作为代理的 “大脑”，提供核心的语言理解、推理与生成能力，并辅助控制关键组件。一个完整的 AI Agent 主要包含四大核心模块：任务规划、工具调用、记忆存储和执行输出。

1.任务规划：对复杂任务借助大模型进行分解、规划和调度

2.工具调用：调用工具(Tool Use)，与外部工具(如A PI 、数据库、硬件设备)进行交互，扩展智能体的能力，执行任务。

3.记忆：存储过往工作的经验及使用偏好，存储短期记忆及长期记忆。

4.执行：输出整个任务结果。

AI Agent 的组成部分

AI Agent 是怎么发展到今天的?

基于规则和早期 机器学习 阶段：

1997年：IBM的深蓝在国际象棋中战胜世界冠军，是基于规则的AI在特定领域的潜力。

2016年：谷歌的AlphaGO通过 深度学习 和蒙特卡洛树搜索战胜围棋高手。

这一阶段的AI Agent主要专注于特定领域的任务，能力有限，缺乏通用性。

基于大语言模型的快速发展阶段：

2017年：Vaswani等人提出了Transformer架构，在机器翻译任务上取得了突破性进展，这一架构的提出为后续大语言模型的发展奠定了基础。

2018年：Google和Open AI 分别提出了BERT和GPT-1模型，标志着预训练语言模型时代的开启。

2022年：Open AI推出GPT-3.5与Instruct GPT，为对话交互打下基础。同年发布ChatGPT，引爆全球生成式AI热潮。

2025年：深度求索发布 DeepSeek-R1，进一步拓展开源模型能力边界。同年，Manus发布自主Agent产品，真正的自主Agent出现，可以执行复杂任务。

(图片来源于网络)

大型语言模型(LLM)为AI Agent提供了强大的通用理解能力，使其不再局限于单一任务。

AI Agent 的进化对存储提出了什么新需求?

(一)模型首先需要“装得下”

硬盘是存储模型文件的物理载体，当前主流开源模型的大小通常在几GB到几十GB之间，因此在硬盘选择上需特别注意两点:

1.选择固态硬盘(S SD )，相比 机械 硬盘(HDD)，SSD拥有更高的读写速度，能大幅缩短模型加载时间。

2.优选PCle 接口 +NVMe协议的SSD，能进一步加快模型载入与数据读取过程。

KOWIN PCIe5.0 SSD 符合NVMe 2.0传输协议，读写性能强悍，超快性能体验，可应用于工作站、电竞设备、高端台式 电脑 、AI存储领域、服务器等设备。

(二)内存与显存决定模型能否“跑起来”

当在本地运行大模型时，模型会从硬盘加载到系统内存( RAM )或显卡显存( VR AM)中，会产生临时数据，从而占用额外空间。因此通常建议：内存≥模型大小的2-3倍，内存不低于32GB，是 CPU 推理过程中或显存不足时的保障。

KOWIN SO-DIMM 内存模组采用优质 DRAM 资源，根据内存的不同规格，分为 DDR 4、DDR5等类型DIMM模组，兼具低延迟、高速度、高效率的核心优势，容量覆盖8GB至16GB，能够满足AI本地部署等多元场景需求。

未来趋势

根据Gartner预测，Agen ti c AI是2025年十大技术趋势之一，到2028年，至少有15%的日常工作决策将由Agentic AI自主完成。

AI Agent 代表了 人工智能 从"被动工具"到"主动助手"的重要进化，应用场景也将不断扩展。随着AI 训练与推理需求的快速增长，存储设备也正加速向更高性能、高带宽、与更大容量升级，并向着可靠性与数据处理效率方面不断优化。

KOWIN PCIe 5.0 SSD 产品参数

KOWIN SO-DIMM 产品参数