你好，我是司沐。

在上个周末的魔搭开发者大会上，有许多有趣的分享。本篇就来自于阶跃星辰开发者产品和生态负责人滕爱龄（小狼） 的一场关于模型基座的分享。

话不多说——

滕爱龄（小狼）：Agent时代的“大脑”：我们需要什么样的基座模型

• StepFun阶跃星辰开发者产品和生态负责人
• CCF开源技术委员会执委
• OpenAtom技术委员会导师

在刚刚结束的阿里魔搭社区AI人才峰会上，阶跃星辰（StepFun）开发者产品和生态负责人滕爱龄（小狼）带来了一场极其务实的分享。

在这个“万物皆可Agent”的时间节点，很多人都在卷上层的应用花样，但小狼把视角拉回了最底层——作为Agent时代的“大脑”，我们究竟需要什么样的基座模型？

真正的Agent，得会“手搓工具”

过去，我们在做 Chatbot 时，交互是单轮的。你问一句，它答一句。

但Agent的形态完全不同。小狼指出，一个完整的Agent在执行任务时，必须具备清晰的“内心OS”：它需要主动跳出来告诉你它正在做什么、做到了哪一步、以及下一步计划做什么。

这不仅仅是UI界面的问题，而是模型底层能力的外化。在这个过程中，小狼分享了一个非常有意思的洞察：优秀的模型在面对环境变化或现有工具不够用时，能够自己“手搓”工具。

在以前的计算机范式里，工具缺失了，需要工程师去写代码打补丁。但在下一代模型的加持下，模型本身制造工具的能力会越来越强。随着各种技能被注入，工具会越来越好用，我们甚至不需要再为“工具链断裂”而过度操心。

这种对研发效率的解放，是Agent走向真正自主的关键一步。

成本与速度：打破Agent的“放大效应”

如果说能力是天花板，那么成本和效率就是Agent落地的生死线。小狼在现场抛出了一个非常现实的痛点：Token Efficiency（Token效率）。

在单轮对话时代，成本是可控的。但在Agent时代，为了完成一个复杂任务，模型可能需要进行十轮、二十轮甚至上百轮的交互。小狼打了个生动的比方，如果只是跟模型打个招呼就耗费几十块钱，一天跑下来成百上千刀的成本就出去了，换来的可能只是一个“教训”。

这就引出了Agent特有的成本放大效应。 一个任务的总耗时等于“推理次数乘以单次延时，再加上工具耗时”。当一个任务需要跑几十上百轮时，总时长可能会被拉长到几个小时。

速度慢不仅是钱的问题，更是极其糟糕的用户体验。小狼非常理解开发者陷入“心流”时的状态——在进行Web Coding或处理复杂的Web Issue时，如果模型卡在那里半天不给反馈，不知道在干嘛，人的情绪是非常暴躁的。

因此，小狼强调，降本和原生多模态支持，是模型厂商必须帮大家解决的基础设施问题。只有足够快，才能跟得上开发者的思维速度。

走在风口前：阶跃星辰的“提前交卷”

其实，很多关于Agent的痛点，阶跃星辰在很早之前就踩过坑了。

小狼提到，他们在今年2月2日就发布了**拥有196B参数的Step 3.5 Flash模型**。

那时候，市场上关于Agent和各种“虾”的开源项目还没彻底火起来。

为什么阶跃星辰能提前预判？因为早在去年9月，他们就推出了PC端的桌面AI助手。这是一款比很多海外知名桌面Agent还要早的产品。

在做这款原生Agent的过程中，他们深刻意识到，模型必须具备极强的工具调用能力、长链条任务处理能力。

虽然当时出于对本地提权、安全和隐私的谨慎考量，他们没有大规模推这款桌面产品，但这段实战经验全部反哺到了Step 3.5 Flash的设计中。

聪明是根基，专注是关键，高效是门槛，多模态和框架兼容是必备品——这是阶跃星辰用真金白银试出来的准则。

开发者生态：少讲套话，多帮大家修Bug

谈到开源和生态建设，小狼的理念非常接地气：开源更多的是一种姿态，核心是跟上下游工具链去共建新的范式。

阶跃星辰的Step系列模型在海外平台（如X、Reddit）获得了极高的关注度，在主流模型API聚合平台OpenRouter上，调用量也一路攀升至榜首。

取得这样的成绩，小狼坦言并没有花大价钱去做流量投放，他们只做了一件事：在生态合作中付出真实的努力。

当开发者在接入时遇到高并发问题，他们去解决；当生态框架出现兼容性问题，他们提前跑去修Bug、做适配。这种点对点的开发者支持，才是模型走向全球应用增长的最坚实底座。

为了说明这种本地化部署的极致体验，小狼分享了一个生活里的小插曲。有一天她老公拿来一台新Mac，让她帮忙装一个本地的OpenClaw小龙虾。

原本她打算用“古法”敲命令行安装，但转念一想，为什么不让Agent去装Agent呢？ 于是，她直接用自家的“小跃”助手去试，果然跑通了。

随后，她拉着工程师团队把它沉淀成了教程：现在，用户只需要3分钟，不需要繁琐的环境配置，就能点两下界面装好原生的开源Agent环境，并且能做到2秒钟无缝切换模型。

写在最后

在分享的尾声，小狼带来了一份诚意满满的“Coding Plan”——阶跃星辰StepPlan，以极具竞争力的算力套餐支持开发者们下场实操，并向学术界、工程界以及所有的Agent Builder发出了招募邀请。

Agent的时代才刚刚拉开序幕，它充满奇思妙想，也满是工程挑战。正如小狼所说，我们需要新的脑袋，需要成熟的工程师，更需要整个社区紧密对接。

当基座模型足够聪明、足够快、足够懂开发者的痛点时，那个工具可以被自动“手搓”、灵感可以被即时响应的未来，就快要来了。

而今年（2026年），或许才是那个真正的Agent元年