JetBrains基于九个真实案例探讨AI智能体的规模化部署。核心发现：提高AI采用率不等于提升团队效率，某组织采用率达95%但开发速度未变。Fin公司通过专门团队管理智能体基础设施并强化代码规范，16个月内PR吞吐量增至3倍、缺陷积压减少54%。此外，代码库需具备标准化构建、快速测试等条件以支持智能体可靠工作；开发者需掌握任务拆解、提供上下文与评估结果，否则只会产生少数高效个体而非高效团队。

《AgentOps指南》介绍企业规模化部署AI代理的操作规范，涵盖架构、评估、治理、安全与成本管理。文章强调通过分阶段流程、反馈循环和利益相关者协调，确保代理可靠运行。案例显示，采用该实践可提升准确性、降低成本，并建议从明确用例起步，逐步扩展。

世界模型领域存在技术路线分歧，包括追求物理精度、物理合理性、长时推演和推理时效等不同方向。各公司押注统一表征、多模态融合或触觉发展等不同技术。共识是最终评价标准为能否稳定完成真实任务，规模化部署比Demo更难，需兼顾成本、可靠性和及时性。

新加坡国立大学与Sea AI Lab提出的OrchRM框架，通过自监督奖励建模，利用多智能体执行中的中间产物构建胜负对，显著提高了多智能体系统的编排效率。该方法无需昂贵的人工标注或完整的子代理执行，Token使用效率提升最高10倍，准确率平均提升约7.2%。OrchRM为多智能体系统的规模化部署提供了新路径。