配资正规平台 豆包大模型产业落地加速，火山引擎发布多款智能体工具

发布日期：2025-04-24 21:43    点击次数：150

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2025年被称为“Agent 元年”，但只是把 Agent 做出来还不够，还需要持续运营和全生命周期管理。

4月22日，在 FORCE LINK AI 创新巡展·深圳站，火山引擎发布 Agent Devops 体系、AI 数据湖服务，帮助企业做好 Agent 开发和运维。会上，广交数科、顺丰等企业，还分享了大模型在具体业务场景中的落地成果和实践经验。

目前，豆包大模型已在汽车、智能终端、互联网、金融、教育科研、零售消费等行业广泛落地，覆盖4亿终端设备，如小米、OPPO、vivo、荣耀、联想、三星等品牌；八成主流车企，如奔驰、宝马、奥迪等；70%系统重要性银行和数十家证券基金公司，如招商银行、华泰证券等；近七成的 C9顶级高校和100多家科研院所，如中科院、北京大学等。

截至2025年3月底，豆包大模型日均 tokens 调用量已超过12.7万亿，是2024年12月的3倍，是一年前刚刚发布时的106倍。

火山引擎全栈AI服务

已落地千行百业

    

广交数科 AI 负责人 常振廷

为了减少员工重复性工作、释放人力潜能，广交数科正在构建企业数字化劳动力，打造生产级智能体。

通过火山引擎 HiAgent 平台，广交数科在合同审核、车辆维修等多个 AI 应用场景中沉淀了实践能力。作为技术支撑单位，广交数科助力广州公交集团率先制定 AI+三年行动方案、举办全国交通运输行业首个 AI 智能体大赛、全国首个生产级 AI 员工批量“持证上岗”，分批次打造 AI 员工市场，率先探索“硅基员工”管理体系，让 AI 真正走向实际生产环境。

未来，广交数科还将与火山引擎持续深度合作，专注于企业 Agent Store 和垂直大模型研发，将企业 AI 智能体中台解决方案、通用价值型 AI 智能体、工具套件等相关成果面向银行、证券、能源、住建、大交通等行业输出，支撑企业快速实现 AI 转型、管理变革和竞争力重塑。

    

顺丰科技大模型负责人 江生沛

去年，顺丰科技推出了针对物流行业的垂直领域大模型——丰语，在顺丰的市场营销、客服、收派、国际关务等业务板块的二十余个场景中的落地实践应用。

而这背后，顺丰借助火山引擎高性能训练框架 veTuner、火山引擎全自研的高效推理框架，进行了丰语大模型的训练与推理，相对开源框架性能提升30%、推理最高吞吐量提升5倍，实现研发提效。

此外，HiAgent 为顺丰提供丰富的AI应用工具和易用的业务定制 AI 智能体生产平台，助力办公、业务提效。例如，通过结合通用知识和顺丰物流专业知识，提供 AI 助理；支持零代码/低代码打造大模型 AI 应用，让顺丰每个业务同学都可以定制自己的 AI 应用。目前已累计调用500万次，提供智能体2,000+。

Agent Devops体系发布

HiAgent助力企业构建生产可用的Agent

Agent 不是一次性搭建就完成了，而是数据、工程、模型、业务四者耦合、动态迭代的过程。

为此，火山引擎 HiAgent 平台发布 Agent Devops 体系，为企业提供从 Agent 策略规划、能力开发、效果评测、应用发布、线上观测到效果调优的全生命周期管理，保障企业 Agent 效果达到生产可用。

    

火山引擎 HiAgent 平台 Agent Devops

例如，在策略规划阶段，火山引擎提供 AI 咨询服务，帮助企业制定体系化的 AI 路标和商业目标。

在应用搭建阶段，此次 HiAgent 升级应用样板间，支持合作伙伴发布 Agent 到应用模板市场，并即将支持 MCP 协议；融合火山引擎最新大模型应用防火墙能力，增强应用安全性；通过场景聚合样板间，将分散的场景模板串联成端对端的流水样板间，实现人与智能体、多智能体组成的场景应用，并新增了政企类等行业应用模板。

在应用效果评测阶段，HiAgent 提供模块化、体系化、可灵活配置的评测工程流水线，支持多种评测对象、多模态多轮次评测集构建，预置多种评估器，提供可视化的评测报告，为 Agent 调优提供指导。

在应用观测阶段，HiAgent 提供智能体和模型两个层面的指标监控，以及提供完善的链路追踪能力，将大模型调用过程从黑盒变为白盒，真实还原用户的使用场景和需求，让效果可追溯、问题可归因。

在交互使用阶段，HiAgent 可以为企业提供1个智能体交互入口+N 个企业专属智能体，让一线员工能够与企业内部各类智能体实现高效协同。

AI数据湖服务发布

构建智能数据新基建

数据是 Agent 落地的重要生产资料，传统数据平台面临非结构化数据处理能力不足、算力瓶颈、存储分散等诸多挑战。

火山引擎多模态数据湖解决方案是面向 AI 时代的智能数据新基建，完整覆盖湖计算、湖存储、湖管理、湖分析等功能场景，可帮助企业在数据建设全链路过程中，实现文本、图像、音视频等非结构化数据资产的统一精细化管理，为模型预训练、后训练、 AI 应用构建与开发提供端到端的智能数据服务。

本次活动中，火山引擎发布了全新的火山引擎 AI 数据湖服务(Lake AI Service，简称 LAS)。作为多模态数据湖方案中的重要产品，LAS 能够帮助客户快速构建新一代 AI 数据湖，高效存储、管理和处理多模态数据(文本、图像、音视频等)。

在产品协同性上，LAS 链接了云上的多种基础设施，同时可以和火山引擎近期发布的 veMLP 机器学习平台、火山方舟平台高效协同，支持数据准备、模型微调等场景，加速 AI 落地。

从实际客户案例来看，某企业借助火山引擎 AI 数据湖服务和豆包大模型实现文本翻译提效，数据处理上实现了零代码操作，开发周期缩短70%，翻译准确率提升20%，资源成本降低80%以上。

    

英特尔云与行业解决方案架构师 陈治文

随着云计算、开源生态和模型优化技术的发展，火山引擎携手英特尔，以更加卓越的云计算服务性能和效率，令“算力普惠”逐渐成为现实。例如，火山引擎第四代通用计算型实例 g4il 搭载内置有 AI 加速器「高级矩阵扩展」(AMX)的英特尔®至强®6性能核处理器，帮助开发者对模型进行性能优化。双方还基于 g4il 推出“开源大模型应用-知识库问答”应用镜像，支持快速完成大模型应用开发环境搭建，在几分钟内创建大模型应用。

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