在高通 SA8397 上实现 <50ms 的端侧 Agent 推理
从 KV Cache 优化到算子融合,详解我们如何在车规级 NPU 上实现确定性低时延推理。
阅读全文OpenSparX 为每一台终端设备提供原生 AI 基础设施,让智能发生在设备本地。
当 Agent 从云端走向端侧,一切都在被重新定义。
为端侧设备量身打造的 Agent 操作系统,原生适配高通 SA8397 / SA8295 NPU,
在 Android / QNX 双系统环境下实现完整的感知—决策—执行闭环。
Safety Agent 独立 P0 优先级,安全场景确定性处理,避免大模型幻觉带来的风险。
快路径 80% 请求 <100ms,端侧 NPU 原生加速,保证交互实时性与操控确定性。
安全场景规则优先、模型兜底,分层决策确保关键指令可预期、可验证、可追溯。
子 Agent、Skill、Prompt 均支持配置化扩展,按需组合,快速适配新场景与新设备。
数据不出设备,离线可用。端云协同只在必要时启用,隐私与性能同时兼得。
从感知到执行,全链路端侧原生设计。
围绕端侧 NPU 环境深度优化的关键技术。
规则匹配 → BGE 推理 → 大模型推理,三级逐级上升,兼顾速度与准确性。
推理缓存复用、前缀匹配,大幅降低重复计算,提升端侧推理吞吐。
短期 / 长期 / 显式 / 隐式 / 端云协同,五层记忆体系让 Agent 越用越懂你。
P0 Safety / P1 舱驾融合 / P2 哨兵&迎宾,分级调度确保资源优先分配。
情绪识别 + 千人千面,低秩适配让每个用户都有专属的交互风格。
语音 / 视觉 / 车辆 / 环境 / 历史,五维融合构建完整的情境理解能力。
理解「在什么情境下需要什么」,让 Agent 从被动响应走向主动预判。融合时空、身份、状态与历史行为,在恰当的时机提供恰当的服务。
在高通 SA8397 平台上的真实运行数据。
极致简洁的开发体验,从安装到运行一气呵成
$ npm install -g @masteragent/cli added 186 packages in 4.2s $ ma init my-first-agent --template hello-world ✓ Project created at ./my-first-agent ✓ Template hello-world installed ✓ Dependencies resolved $ cd my-first-agent && ma run MasterAgent Core v1.0.0 ▶ Agent "hello" is running on NPU 0 ▶ Latency: 32 ms (fast path) ▶ Memory: 1.2 GB / 2 GB limit
import { Skill, Trigger, Action } from '@masteragent/skill-sdk'; @Skill({ name: 'weather', version: '1.0.0' }) export class WeatherSkill { @Trigger({ pattern: '今天.*天气', priority: 'normal' }) async queryWeather(context: Context): Promise<Action> { const city = context.extract('city') || context.user.preferences.defaultCity; const weather = await fetchWeather(city); return Action.speak( `今天${city}的天气是${weather.description}` ); } }
首个落地场景,已量产验证。基于高通 SA8397 座舱芯片,
在 Android + QNX 双系统环境下实现舱驾融合的端侧 Agent 体验。
MasterAgent 的端侧架构,同样适用于更多边缘智能场景。
本地中控 + 设备联动,家庭数据不出门,隐私安全的全屋智能体验。
产线巡检、设备预测性维护,低时延 + 高可靠,应对复杂工业环境。
多模态感知 + 任务规划 + 人机交互一体化,打造真正智能的服务机器人。
从量产落地到战略合作,MasterAgent 正在定义端侧智能的标准
为极氪车型提供端侧 Agent 操作系统,实现语音车控、舱驾融合、主动关怀等全链路智能座舱体验。基于高通 SA8397 NPU 原生适配,在 Android/QNX 双系统环境下稳定运行。
与大众集团达成端侧智能战略合作,MasterAgent 作为其下一代智能座舱的 Agent 基础设施,提供从意图识别到任务执行的完整闭环能力,支持多模态交互与个性化服务。
以开源为基石,构建端侧 Agent 生态。
从模型量化到场景编排,赋能端侧智能的每一环
SparQuant / SparForge 与 MasterAgent 深度集成,开箱即用
专为端侧设备设计的模型量化压缩工具链,支持 INT8/INT4 量化、知识蒸馏、结构化剪枝,让大模型在端侧 NPU 上高效运行,推理延迟降低 50%+。
可视化 Agent 场景编排工具链,支持拖拽式场景设计、多 Agent 协同编排、技能库管理,让开发者快速构建复杂的端侧智能场景。
OpenSparX 专注于端侧人工智能基础设施与智能体平台。我们相信,下一代智能不应该只存在于云端的数据中心, 而应该原生地运行在每一台设备上——实时、安全、隐私、可靠。
MasterAgent 是我们的答案:一个从底层为端侧 NPU 设计的 Agent 操作系统,让开发者在任何端侧设备上, 都能构建属于自己的智能体系统。
从一行代码开始,或直接联系我们的团队。