884金融资讯平台企业级Agent落地难在哪儿 独家对话火山引擎 (企业级agent)
2025年，大模型落地了，但似乎又没全落。
硬币的一面是“Agent元年”，随着Manus的出圈，群众视野进入了Agent时期。就连往年全球大会（WAIC 2025）上，Agent也是当之无愧的主角，To C类型Agent样式单一，To B类型Agent则离钱更近、离真实需求也更近。AI Agent的炽热，种意义上代表大模型运转的兴盛。
硬币的另一面，许多企业仍困在大模型落地难的泥潭中——本钱高企、数据孤岛难破、场景价值模糊，展会上的炫酷Demo与通常业务的真实痛点之间，似乎隔着一层“毛玻璃”，那些曾被寄予厚望的推翻性运转，不少正为难地卡在概念验证阶段，等候一场更务虚的退步。
没有企业想抛个硬币，指望正好能落在自己要求的那一面。企业要求的是确定性，是将已有的行业know-how借由大模型转化为真正的消费力。
据不完全统计数据显示，2024全年，智能体构建平台相关共有570个中标项目，372个项目地下金额，总金额达23.52亿元。而2025上半年，智能体构建平台相关中标项目数量已达371个，是去年同期的3.5倍，甚至靠近去年全年总量的三分之二，待到下半年订单需求集中开释，往年全年的项目数量和金额将会十分可观。
值得关注的是，火山引擎自去年下半年起已延续夺得中标数量第一；往年上半年，更同时摘得中标金额与中标数量的双项第一，增长势头清楚。近日媒体App独家对话了火山引擎副总裁张鑫以及火山引擎HiAgent产品担任人陈曦，在他们看来，企业落地AI要求“技术工具、业务适配、安保保证、服务与最佳通常”相融合的全体处置计划。
2025年，Agent上消费线元年
假定参照互联网，运转兴盛才意味着大模型产业真正的兴盛，没有企业想要拥有一个“互联网”，但一切企业都想拥有互联网化生出的各种才干，这些才干就以软件运转的方式出现。
大模型产业的蔓延相同有迹可循，从预训练到精调，从算力基础设备到工具链，大模型产业行至运转层是一种必需，相比于又厚又重的底层基础设备，高层运转是一条更好、更快拥抱新技术的途径。此外，自上而下由业务到技术的驱动方式，企业也往往更情愿为看得见的价值付费。
火山引擎的认知也随市场需求出现了变化，张鑫谈到，早期火山引擎看到，运转效果很大水平由大模型自身选择，所以想经过好的模型让大家能够更容易地构建出好的运转。
之后火山引擎发现，有了好的模型并和睦运转直接画等号，两边有一系列工程化通常，从提示词工程到知识库就任务流等，火山引擎要提供一个足够好的智能体的开发平台，要把新技术的链路补全；除了这样的技术工具，企业还要求思索企业的数据隐私维护、多环境适配、企业业务系统打通、让AI Agent能无缝嵌入到企业已有业务流程中去，从而构建一个完整的企业AI落地处置计划，HiAgent这样的平台随之降生。
一年多之前，火山引擎公布了HiAgent第一个版本。事先聊大模型的算力、、Token的人很多，聊Agent的人不多，只需一小部分企业选择末尾经常经常使用HiAgent。随后大模型演化比大少数人预料的还要加快且猛烈，似乎之前的疑问曾经不是疑问。
“2025年是Agent元年”，简直一切人都这么说，但疑问是，Agent元年是什么样的？在张鑫看来，Agent元年是一个绝望的预期，智能体或许会“遍地开花”，但智能体迸发要求在几个不同维度都抵达临界点。
例如技术临界点，大模型才干的下限，选择了智能体运转效果的下限，今天的大模型曾经抵达博士生的水平；在商业和生态的角度，智能体最大的一个变化是经常经常使用工具，不论是经过MCP，还是谷歌提出的A2A协议，真正能够把智能体价值加大，还要求生态体系愈加完善。
“运转之下还有很多平台和基建相关的任务，假定平台和基建的才干下限就在这里，那运转层的下限也就停在这里，”陈曦说。
“我觉得模型和智能体开发平台应该是相反相成的，模型才干做得多一点，平台工程化的才干就可以少做一点，当然模型才干更弱小，运转的效果也会更好，模型友好台共同选择了运转的下限。”
“大模型商业方式至今也分了几个阶段，初级阶段卖算力，不要钱单位是卡时，下一个阶段按token不要钱，其实是在算力基础上叠加了一部分大模型才干，再到下一个阶段是按经常经常使用量或许按订阅制来不要钱，但最终智能体要迸发，我以为应该按效果、按价值不要钱，比如营销额外出现了多少收益，节省了多少本钱。”张鑫说。
一个新的共识是，上一轮一切的运转都会被AI重构。
咨询机构IDC估量，2025年生成式AI在企业的落地仍将优先聚集在办公助手等优化消费力的场景，其次是行业垂直业务场景。金融、动力、批发、制造是最值得关注的传统行业。从另一个角度，智能体将是大模型运转的关键方向，流程、RPA、CRM、数字员工将优先受益于智能体更新。
从企业视角观察，大体途径首先是企业研发、消费、供应链、销售服务等环节所依赖的软件、配件工具，都经过AI不时迭代更新；未来片面AI化的企业，将出现业务流程、商业方式乃至组织外形的变化。
“有通用大模型，但很难有通用智能体，智能体十分依赖于场景，”张鑫说。面对一个完全生疏的新技术，哪怕它具有足够的反派性、足够的势能，末尾总是磕磕绊绊且不尽善尽美的。这些现象面前的实质疑问包括了模型才干边界的探求、To B场景的复杂多变、工程最佳通常的缺乏，以及数据知识质量良莠不齐等。
目前企业客户认知存在两个极端，企业高层大多高估AI Agent，一线人员则很容易低估AI Agent，同时很多企业把AI Agent当作传统的软件工程，交付验收即完毕，但是企业的业务场景在变，数据在变，范围知识在变，智能体和真人一样要求不时地学习和调教，AI Agent不是一次性性搭建的静态结果，而是继续调优的灵敏环节。
此外，种意义上，在大模型产业和技术尚不成熟的阶段，企业要真正发扬新技术价值，要求付出的精气并不比技术服务商少，从0到1、从无到有的拓荒，只需企业自身才干成功。对比之下，互联网产业分工明白，是由于产业基础尽数具有，技术供应商只需成功最后一公里的服务，大模型生态还早得很。
跳出Agent，才干做好Agent
大模型的演化有一个特点，在技术展开的极早期，大部分技术都没到成熟的稳如泰山态，所以大模型的优化必需做端到端的把控，典型代表就是如今还留在大模型牌桌的厂商，从底层芯片到云基础设备到大模型自身，都不能有短板。
如前所述，企业Agent的技术栈相同不成熟，这就要求技术服务商向前一步，做更多端到端的服务。
关于当下智能体开发平台的启示是，企业不情愿为工具付费，但情愿为结果付费，想做好企业级Agent，不能只做一个运转开发平台，而是沿着企业Agent的链条延展，最大水平下降企业的门槛、提高企业Agent的价值。
假定大模型是纵向的端到端，那么，AI Agent更像是另一个横向的端到端，当然，大模型的纵向才干也可以引入其中。
火山引擎也看到了企业的顾忌，在上周FORCE Link AI创新巡展·厦门站上，张鑫把HiAgent定位为“一站式智能体任务台”，为企业提供源源不时的数字员工与企业一同生长，这也是让“Agent走向消费”的一个具象化场景和标志。HiAgent智能体平台2.0大版本的产品更新，则体如今“上下左右”的迭代上，中心是基于Agent DevOps理念，HiAgent提供战略规划、才干开发、评测、公布、观测、优化全生命周期控制，成功从模型到运转的全链路打通。
详细来看，向右意味着开发和运营一体化，智能体不是一次性性开发的交付，而是一个数据不时出现、阅历不时积聚、知识不时丰厚的环节，因此Agent要求继续运营，HiAgent从原来智能体开发加上了智能体运营，包括评价评测、会话控制、缺陷定位排查和数据优化等一系列调优环节。
类比云原生的DevOps理念，将开发（Dev）、运维（Ops）和测试（Test）等团队严密结合，经过智能化流程和工具链的整合，成功软件从开发到运维的加快、高效交付。DevOps不只仅是开发团队和运维团队的结合，而是涵盖了从需求剖析、产品设计、开发、测试、部署到运维的全环节协作。
而在智能体全生命周期旅程里，Agent数字员工迭代变聪慧的关键是“干中学”，并让数据支撑贯串不时。HiAgent近期公布的数据流转模块补上了这块拼图，让数字员工干活时出现的数据会被智能记载到学习库：用户反响了什么，哪里答错了，流程卡在哪，系统全记载；再经过清洗、剖析、回流，变成数字员工的阅历。和人类的阅历一样， 好用的Agent数字员工，不是入职即巅峰，而是越来越懂业务。
向上，除了智能体开发平台以外，很多企业还是要面临最后一公里的疑问，火山引擎也提供了行业样板间和模板库，面向经常出现的一些场景，包括客服、营销、招聘、办公类等，进一步细分红教育行业、医疗行业、金融行业等。“假定说智能体开发是从0到1，有了模板以后企业就从0.8到1，企业可以基于模板补充契合自己需求的最后20%，小修小改就能加快成功。”张鑫说。
向下则是模应一体，模型和运转一体，除了提示词工程、知识库，大模型才干自身就是运转才干很关键来源。很多行业免不了要做自己的模型，把通用模型经过精调、强化学习，甚至经过精蒸馏抵达一个十分专业的范围模型水平，然后再基于它做高层的智能体搭建，以期成功更好的效果是最好的。在HiAgent新版本中，向下融入了很多模型层面的工具链，支持企业客户做好训练等操作。
向左，企业要求一个分歧的智能体入口。张鑫表示，跟企业协作多了以后就会发现，大家会遇到一个共同疑问，基于HiAgent确实可以很简易地创立智能体，企业员工齐心协力，一个企业外部往往会有几百个不同的智能体，但是一切智能体的经常经常使用十分零散，一切智能体散布在不同的入口。
为了简易让源源不时的企业智能体被员工找到、用得好，HiAgent 2.0推出Canvas交互门户。每个企业都有共同的流程和场景，智能体搭建要能够因地制宜，让企业低门槛矫捷创立特性化的智能体，包括调用和纳管扣子、Coze Studio开源项目等智能体运转平台搭建的智能体。有了它，就好比有一个“智能前台”帮你调度所无相关团队，让你找数字员工比找真人更容易；而这个智能前台还能链接企业一切业务系统，从而用户不要求再在十多个阅读器或聊天框之间切换就能高效成功义务。
更幽默的是，比如在经常经常使用HiAgent时，用户想总结一个会议，此时企业没有会议总结助手，HiAgent就会智能调用一个非凡的工具HiAgent-Browser-Use，像Manus那样在线用HiAgent搭建出一个会议总结助手智能体，搭建成功后智能注册成超级App面前的子智能体并行动会议总结，然后把结果渲染到画布上。这就似乎是，HiAgent能让Agent自我繁殖，一个更高阶的Agent创立了新的Agent。
这也标明，HiAgent不只是一个开发工具，甚至不只是一个平台产品，越来越多的客户把HiAgent视为一个完整的AI才干中心，有别于以往的软件运转，HiAgent沉淀了客户的数据和知识，云基础设备、大模型、等产品和服务都是环节，最终交付给企业的AI才干，这应当是AI Agent之于企业的意义。
张鑫还记得人机协同的“啊哈时辰”，广州公交集团的数字人，在外部居然有了自己的工号，在合同审核、车辆维修等多个范围持证上岗，且有自己的考评体系，硅基员工似乎真的成了企业消费环境的一部分，这也是他眼中Agent上消费线的实证。
于行业视角观察，张鑫以为，如今还是智能体开发平台的发散阶段，就像早期模型架构不分歧的“百模大战”，最终MoE架构成为支流，大模型玩家自此收敛。目前Agent的规范也并不分歧，缺少公认的Agent成熟度体系，一切人都认可Agent的战略方向，只是在落地和关键才干上有所不同。
火山引擎以为，除了开发平台以外，还有几个关键要素，首先是模型的才干，其次是极致的推理性价比，因此字节跳动在豆包大模型自身的投入上不遗余力，更重视自身模型的效果。同时在AI推理才干上，火山方舟加大更多投入，让Agent跑起来的时辰性价比更高，这也是未来Agent兴盛很关键的一个要素。
最后不得不提的是，基于的方式曾经成为支流，但是开发者经常经常使用容器等理念反而增加了对云厂商的依赖，行业也有观念以为，Agent不会介入云厂商的价值厚度，也不会介入用户黏性。
巧合的是，张鑫在介入字节跳动之前，曾在谷歌深度介入K8s的开发，之后回国创立云原生容器平台企业才云科技，亲历了云计算时代的软件开发。“K8s让运转太容易迁移，这是开源的胜利，我们在谷歌外部开玩笑说，种水平它反而有损于厂商的价值，由于开发者可以将运转迁移就职何适宜的环境，但是Agent或许不一样。”
在他看来，对企业或许开发者来说，Agent真正的黏性在于更具性价比的全栈基础设备，以及越用越好用的数据沉淀。
“Agent更依赖于基础设备，就像DeepSeek出来之后各家的推理本钱差距很大，很多云厂商也无法用，火山引擎提供了更好的服务。另外，Agent自然对用户有黏性，由于它有终年记忆，用户经常经常使用同一个平台，用同一个产品构建了Agent以后，用得越多Agent越好用，数据或许是以终年记忆或许知识库的方式存在，这些知识和数据没有方法带走的话，Agent的效果也会大打折扣。”张鑫总结表示。
作者丨云昭 昨天，火山引擎被曝不遵守 Apache 2.0 容许证要求，其中的 Application Performance Monitoring - Distributed Tracing(运行性能监控全链路版)以合法方式重新发行了 Apache SkyWalking。 Apache SkyWalking 官方上宣称： Apache SkyWalking 是一个散布式系统的开源 APM，是 Apache 软件基金会的顶级项目。 1 月 28 日，Apache SkyWalking 收到了一个提交者(匿名)的容许证违规报告。 他们有一个云服务，叫做运行性能监控全链路版(Application Performance Monitoring - Distributed Tracing)。 在 Java 服务监控部分，匿名提交者提供了这个代理下载链接：SkyWalking 官方团队下载并在曾经将其存档，曾经确认这是一个 SkyWalking Java agent 的二次分发，并给出了三点证据，读者可以与官方的 SkyWalking 源代码(启动比拟。 以下是官方披露的违犯 Apache 2.0 容许证的细节： 1、第一个也是最简易的部分是 文件，该文件经常使用相反的性能键和相反的性能格式。 这是火山引擎的版本，可以对比 SkyWalking 2、在 即 Volcengine 的代理中心 jar 文件中，你可以轻松找到几个与 SkyWalking 的中心类如出一辙的中心类。 ComponentsDefine 类基本没有变化，就连组件 ID 和称号都一样 这是火山引擎的版本，SkyWalking 的版本链接：。 3、代码称号、软件包称号和代码层次结构全部与 SkyWalking 6.x 版本如出一辙。 火山引擎版本的软件包层次结构 SkyWalking 的版本详见：。 Apache 容许证是著名的非盈利开源组织 Apache 采用的协议，Apache 2.0 容许证相对 GPL 曾经十分宽松了。 比如：商业软件可以恣意的经常使用 BSD，Apache 2.0 发布的软件代码不要求开放源代码，只要求提及代码的原出处就可以了。 协议中明白写出，只需遵守该容许的条款和条件的前提下，每位奉献者将被授予终身的、全球性的、非排他性的、不要钱的、免版税的、无法撤销的版权容许，以复制、预备衍生作品、公展开现、地下经常使用、再容许、分发本作品和其衍生作品(无论是以“源码”还是“目的”方式)。 也就是不只可以用，还可以对基于 Apache License Version 2.0 的作品或衍生作品启动修正或增补，并运行到商业项目。 但前提是满足以下几个条件： 一切的开源容许证都带有披露要求(notice requirement)，即要求软件的分发者必需向用户披露，软件外面有开源代码。 假设一种开源容许证没有任何经常使用条件，连保管作者信息都不要求，那么就同等于丢弃版权了。 其实遵守并不难。 普通来说，你只需在软件外面提供完整的原始容许证文本，并且披露原始作者，就满足了披露要求。 开源协议在简易每个开发者奉献代码的同时，不但维护原始作者的身份，也是为了可以阻止其它人将某个产品据为己有。 目前，全球高端行的开源协议也不少，如何来选择也是开发者要求思索的疑问。 关于常用的开源容许证，最盛行的六种 ----GPL、BSD、MIT、Mozilla、Apache 和 LGPL---- 之中做选择，也很复杂。 乌克兰程序员 Paul Bagwell，画了一张剖析图，这里附上一张中文版，希望能协助大家搞清楚这六种容许证之间的最大区别。 目前国际公认的开源容许证的共同特征是，都支持用户不要钱地经常使用、修正、共享源码，但是都有各自的经常使用条件。 在如今一个大的开源开发背景下，开源软件衍生的商业产品越来越多，开发者在选择和经常使用开源代码时，一定要留意遵守开源协议。 火山引擎会严厉遵照开源社区规范，片面自查，防止此类疑问再次出现。
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