随着生成式AI从传统问答进一步走向自主规划、推理和执行，Agentic AI以及多智能体系统正在成为新的工作负载形态。不同Agent之间需要持续进行数据检索、信息交换和状态更新，存储系统面对的也从相对单一的应用负载，转向更加复杂的混合型负载。

在8月26日举办的2026全球闪存峰会（FMW2026)上，慧荣科技企业级产品营销总监姜海发表《Agentic AI时代下企业级主控的进化》主题演讲，从Agentic AI的发展趋势出发，分享了慧荣对新型AI存储需求的判断，并介绍了PerformaShape™等技术在企业级SSD中的应用。

一、Agentic AI，让SSD面对更复杂的工作负载

传统生成式AI围绕"提问—回答"展开，而Agentic AI已具备自主规划、推理和行动能力，多智能体之间还需要彼此协作完成复杂任务。

这一变化直接传导到存储层。姜海表示，AI系统正在产生Context Memory（即上下文内存 ，专门存放LLM KV Cache的中间存储层，把GPU HBM放不下的推理上下文卸载到高速NVMe SSD上，相当于给GPU做 “大容量虚拟显存扩展”）、KV Cache及向量数据等新型数据，SSD逐渐成为AI系统持久化内存的重要延伸。

更大的变化在于，不同Agent对存储的需求并不相同：规划Agent频繁检索历史信息，关注延迟和响应一致性；检索Agent持续读取大量数据，看重吞吐能力；执行Agent则可能产生大量并发和突发更新。

当这些负载同时运行在一块SSD上时，容易产生资源争抢，低优先级任务大量占用底层资源还可能影响关键AI任务的响应时间。因此，Agentic AI带给企业级SSD的新挑战，不只是更高的性能需求，而是如何在多种负载同时运行时让性能依然稳定、可预测及可配置。

二、从"提供性能"到"管理性能"

对此，姜海在演讲中明确指出："这种挑战需要在SSD主控层级进行解决，AI的工作意图可以转化成SSD存储的性能优化的策略。"

基于这一思路，慧荣提出"Agent-Aware SSD（感知智能体的SSD）"架构理念，打通从AI业务意图（Agent IDs）到底层服务质量策略（QoS Policies）的映射链条，使主控能够感知工作负载意图并动态调度SSD资源。

依托MonTitan®平台集成的第二代PerformaShape™技术，慧荣科技在控制路径、IO路径与数据路径实现了三层端到端性能隔离：

控制路径实施消息背压控制

IO路径提供多维精细化性能塑形

数据路径动态分配数据处理资源

姜海强调，"PerformaShape™不仅仅管理单一的性能指标，还同时能管理多维的性能指标，包括延迟、QoS以及耐久性"。

实测显示，多智能体混合负载下引入PerformaShape™后，读性能一致性由74%提升至95%，写性能一致性由62%提升至93%，有效消除了多并发负载下的相互干扰。"

结果就是，规划智能体能够得到非常稳定的延迟和响应时间，检索智能体可以获得稳定的吞吐量，执行智能体就能够获得非常可靠的QoS，姜海说：" PerformaShape™让SSD的性能变得可以预测。"

三、QoS成为AI存储的重要能力

随着AI负载持续复杂化，QoS正在成为衡量企业级SSD能力的重要指标。姜海提到，行业正加强主机侧QoS控制和性能监控，NVMe TP4176等规范为存储性能的可编程控制提供了标准基础。

这类能力并不只服务于AI Agent。数据中心中一块大容量SSD往往同时服务虚拟机、容器、日志系统和数据库等不同业务，各应用对延迟、吞吐和耐久性要求不同，缺乏有效隔离就可能出现某类突发负载影响其他业务的情况。

慧荣目前支持最多512个QoS Set，并将PerformaShape™拓展到虚拟机、容器及大容量SSD分区等场景。AI只是进一步放大了原本存在的存储资源管理需求，随着负载多样化，SSD主控也从传统数据存储节点向存储性能管理节点演进。

四、当AI不再只追求“快”，SSD开始重新定义性能

AI只是进一步放大了原本存在的存储资源管理需求，随着负载多样化，SSD主控也从传统数据存储节点向存储性能管理节点演进。

从更宏观的视角来看，慧荣在FMW2026上展示的技术方向，也折射出企业级存储评价标准正在发生变化。

过去，企业级SSD的性能竞争更多围绕峰值IOPS、带宽和平均延迟展开。但在AI时代，尤其是多智能体应用兴起后，单纯追求峰值性能的重要性相对下降，性能的稳定性与可预测性正在成为新的关键指标。对于多智能体共享存储而言，P99等长尾延迟如果出现较大波动，可能进一步影响任务调度和系统服务水平协议（SLA）。

PerformaShape™的价值也正在于此：与单纯提升SSD峰值性能不同，它更强调性能确定性和资源隔离，让不同工作负载之间的性能更加可控。

与此同时，SSD主控的角色也在发生变化。过去主控更多承担数据读写和闪存管理，而面向Agentic AI的SSD，则需要进一步参与QoS、性能隔离和资源调度，主控正在从传统的“数据搬运工”向存储系统的智能调度核心演进。这也将进一步提高AI存储时代主控芯片的技术价值。

END

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