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當智能體開始“上崗”,誰來支撐它們大規模運行?

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你的公司,可能悄悄來了一批“新同事”,不打卡、不請假,24小時在線,能干好幾個人的活,它們是智能體。但問題來了,怎么把它們“招”進來?怎么組織它們從對話框到現實世界里干活?怎么保證它們不翻車、不出亂子?

最近,我們邀請了百度智能云的伙伴,來聊聊“讓智能體干活”這件事。

從DAU到DAA

當智能體開始成為這個世界的新勞動力,誰來承載它們的大規模運行?這是Create 2026開發者大會,百度智能云拋出的一個更底層、更關乎未來的命題。



過去二十年,互聯網公司最關心一個數字:DAU。但到了智能體時代,真正重要的可能不再是每天有多少人打開App,而是每天有多少智能體,正在替企業干活。這就是DAA(日活躍智能體數)

從DAU到DAA,不只是?個指標的更替,?是產業運??式的深層遷移:從?的在線,到智能的在場。未來的企業,不會再問“你用了哪個模型”,只會問“你的智能體一天完成了多少任務”。

問題來了:如果未來一個企業里跑著成千上萬個智能體,誰來保證它們穩定、安全、可控地完成任務?

智能體基建

一個智能體,是應用。一萬個智能體,就是新的生產組織。當智能體從Demo進入企業系統,復雜度會指數級上升。

算力要持續供給。模型要統一調度。工具要安全調用。任務要長期運行。進入金融、電力、能源、汽車這樣的關鍵產業,結果能不能穩定交付、可靠可控、可追溯?

這些問題,已經不是“多接一個模型”或者“多租幾張GPU ”能夠解決的。智能體不是跑在舊基礎設施上的新應用。

如果說工業時代需要電網、鐵路和能源系統,互聯網時代需要云、網絡和移動生態,那么智能體時代,同樣需要一套新的基礎設施,去承載海量智能體在千行百業中的持續運行。百度智能云要做的,正是為智能體時代重構這套底座。

為什么百度智能云能承擔這一歷史使命?

當前,全球AI產業正在形成一個新共識:智能體時代的護城河,不只是模型能力的比拼,而是誰能更深地理解產業需求,誰能把復雜技術變成最低阻力的使用路徑,誰能填平從技術能力到業務結果之間的擴散鴻溝。

沿著這條邏輯看,百度智能云已經在這三個維度提前卡位,筑牢了自己的時代底盤。

芯云模體全棧

百度智能云的優勢,不只是“有模型、有算力、有平臺”,它用全棧能力,給行業一條最低阻力的智能化路徑。很多企業不是不想做智能體,而是不知道從哪里開始。

缺算力,缺集群,缺模型服務,缺智能體開發框架,也缺一套能真正跑在生產環境里的運行系統。所以,智能體時代的基礎設施,不能只提供一個單點工具。它必須把復雜的底層能力封裝起來,讓企業以更低門檻、更短路徑用上AI。

這也是百度智能云“芯、云、模、體”全棧能力的價值。“芯”,提供底層智能計算能力;“云”,承載產業場景和運行環境;“模”,提供大模型和多模型服務;“體”,讓智能真正進入任務、流程和行動。

從昆侖芯的自主算力,到百舸6.0的智能算力調度;從千帆Agent Infra,到可運行在生產環境中的Agent Runtime;百度智能云要做的,不只是把技術能力擺出來,而是把它們打通、封裝、沉淀成企業可用的智能體基礎設施。

這意味著,企業不需要從零搭建整套AI系統,而是可以沿著一條更短、更穩、更低阻力的路徑,把智能體真正接入業務。這套最低阻力路徑,最終要落到一個硬指標上——效率。

AI云的下半場,不是比誰消耗更多tokens,而是比誰能用好每一個token。

百度智能云要做的,就是讓企業多、快、好、省地把每一個token轉化為生產力。比如百度智能云的“駕馭工程”,做同樣的任務,對話輪次更少,最高還能減少23%的token消耗。

扎根千行百業

效率只是第一步。更大的命題是,這些能力怎么真正沉到千行百業里。就像當初千行百業“用互聯網重新做一遍”一樣,今天,千行百業也都要用AI重新做一遍。

智能體怎么從Demo進入產業?需要靠行業現場驗證、靠標準化產品下沉、靠真實場景里閉環。

百度智能云,早已鉆進千行百業的產業肌理,吃透場景,打通痛點。

在國家電網,需求不是“多一個AI助手”,而是在具體的業務中AI代人跑腿,跑得比人更好。去年,百度智能云幫助國家電網在40余個場景中落地智能體,比如巡檢領域。傳統AI識別準確率只有五六成,誤報太多,?線?員要從?量?效告警中篩查真實缺陷,費時?費?。

智能體的加入改變了流程:?模型在現場初判,?模型在云端復判。智能體通過“??模型融合”的創新架構,準確率提升到80%以上,巡視時間從2.5?時壓縮到45分鐘。這套?案覆蓋全國800多座變電站,守護著十幾億?的供電安全。

在“世界超市”義烏,AI進入的是另一種產業現場。那些“前店后?”的義烏老板們,活脫脫把自己活成一支隊伍,是銷售,是客服,是質檢員,還是安全員。他們不需要高大上的 理論級AI系統,需要的是真正把他們從身兼多職中解放出來的AI。

依托百度智能云??和Hogee,那些老板們的經驗開始被系統化,一批“AI店長”和“AI廠長”正式上崗。“AI店長”在前端能能多語種接單、報價,“AI廠長”在后端能輔助質檢、安全巡檢。義烏老板們,終于能喘口氣,專心去做“老板該做的事”。

在智能終端,百度智能云把OpenClaw通?智能體接到?機?,打造?機原?的超級助理。智能體能一鍵幫用戶規劃行程、預訂酒店、設置鬧鐘和提醒。

如今,百度智能云已經服務了100%的主流車企,1000多家AI硬件企業,100%的系統重要性銀行,800多家金融機構,80%的央企……

這組數據數字背后,只說明一件事:百度智能云,正將AI從對話框帶入真實世界最復雜的地方。而真實世界的復雜性,恰恰是智能體價值被驗證的地方。

填平技術鴻溝

每一次技術革命,都會出現一道鴻溝:技術能力已經出現了,但市場還不知道怎么用;模型能力已經足夠強了,但企業還不知道如何把它變成業務結果。

這道鴻溝,正是智能體規模化落地最大的難點。百度智能云的做法,不是只停留在底層平臺,而是不斷向應用層下沉,長出一批面向真實場景的智能體產品。

比如DuMate,它不是一個簡單的“更聰明的聊天助?”,?是更接近個?任務操作系統,給它一個目標,它自己能拆解、調用、執行,讓用戶不必一直盯著屏幕,也能完成復雜任務。

秒噠,可以讓不會編程的人,通過一句話生成可用的軟件應用。相當于為“超級個體”和中?組織,開了“外掛”。

Hogee扎根營銷全鏈路,能?主決策,自主策劃內容、篩選渠道、自主投放優化。

伐謀2.0,是給企業請的“老專家”,它懂業務、背指標、持續做復雜決策、對業務最優?案負責。

這些產品的意義,不是百度智能云多做了幾個應用,而是讓智能體開始進入營銷、視覺、養老、金融、跨App、智能終端等真實場景,成為行業解決方案的一部分。

時代的分水嶺

講到這里,答案已經很清晰。為什么百度智能云,會成為智能體時代的重要基礎設施?

本質在于,芯云模體,不是簡單的產品組合,它更像智能體時代的一整套生命系統,支撐了智能體規模化落地。

智能體時代的規模化,關鍵不在于發布多少個Agent,?在于有多少Agent能夠穩定運?、持續進化、接?流程,并交付結果。

這是一個時代的分水嶺,過去二十年,誰承載了人的在線,誰就改寫了互聯網;未來二十年,誰承載了智能的在場,誰就將改寫產業本身。

這,正是百度智能云升級新全棧AI云的核?指向:讓Agent真正跑起來、跑進產業、跑出價值。

當世界從DAU走向DAA,人類不會退場,一朵云托起的,不只是千百億智能體的運行,也是人類從“干活”走向“創造”的下一次躍遷。

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