近年來，人工智能領域的發展重心逐漸從單純追求模型性能轉向探索如何高效應用模型。在這一趨勢下，智能體（Agent）作為AI技術落地的新形態，正受到越來越多關注，成為行業共識。
火山引擎總裁譚待在某行業大會上指出，AI時代的技術核心正是智能體。這種技術不僅能自主感知環境、規劃行動并執行任務，還能完成復雜操作，使軟件從被動工具轉變為主動執行者。這一觀點反映了當前技術發展的新方向。
盡管智能體被寄予厚望，但其開發過程并非易事。要將智能體真正融入企業工作流程，開發者需解決諸多工程難題。僅依靠智能模型遠遠不夠，還需要從設計、開發到部署和運行的完整支撐體系。為此，火山引擎及多家云服務提供商紛紛推出面向智能體的一體化開發平臺和底層架構，旨在簡化開發流程，加速智能體落地。
當前，模型與智能體的界限日益模糊。大模型不再局限于對話功能，而是具備調用函數、進行多輪規劃甚至自主使用工具的能力。某種程度上，模型本身已可視為智能體。火山引擎最新發布的豆包大模型1.8便是典型代表。然而，對開發者而言，擁有強大的智能體模型只是第一步，真正的挑戰在于工程實現和應用細節。
開發者面臨的首要難題是快速構建和工具調用。智能體需配備一系列工具以實現具體功能，同時需在響應速度和推理成本之間取得平衡。其次，企業知識和業務邏輯的整合至關重要。通用大模型雖知識廣博，但難以完全理解企業內部復雜的業務流程。因此，智能體需深度結合企業私有數據，具備上下文理解能力。企業還希望智能體能在實踐中自我學習和進化，以應對大規模部署后的持續優化需求。
針對快速構建問題，火山方舟推出了Responses API，為旗下大模型和AI能力提供統一接口。該API支持鏈式管理多輪對話，整合文本、圖像等混合模態數據，并能與緩存結合降低成本。更重要的是，它能自主選擇調用工具，一次請求即可完成多工具、多函數、多模型的組合響應，將復雜流程簡化為“即插即用”。
為滿足企業用自身數據增強模型的需求，火山方舟升級了VikingDB向量數據庫，提供遞進式信息檢索，先篩選全面相關結果，再通過精細化重排機制選出正確答案。同時，Viking記憶庫也支持圖文記憶，結合知識庫能力提供高質量上下文輸入，助力智能體在企業場景中創造更大價值。火山方舟還提供了veRL平臺，降低強化學習門檻，讓開發者專注于業務邏輯而非工程細節。
為進一步推動智能體開發，火山方舟推出了“協作獎勵計劃”，向認證企業用戶提供每日500萬免費tokens，個人用戶每日200萬免費tokens，助力開發者快速構建智能體。
盡管封裝好的能力可加速原型開發，但企業級場景仍面臨更多挑戰。首先是安全問題。企業數據敏感復雜，智能體接入后需確保不會越權訪問或泄露信息。其次是可觀測性。企業需清楚了解智能體的行為和決策依據，否則難以建立信任。最后，智能體需與現有內部服務和系統無縫對接，才能真正發揮作用。
為解決這些問題，火山引擎推出了AgentKit，為企業級智能體落地提供完整解決方案。該平臺提供身份與權限管理、全托管運行環境、安全沙箱和安全圍欄等組件，確保智能體權限明確、行為可控。同時，AgentKit還提供評測與觀測工具，支持離線和在線評測模式，實時監控運行效果，并兼容主流AI應用開發框架，簡化接入流程。
在某大會現場，火山引擎演示了如何通過AgentKit Gateway將原有會議簽到系統轉換為MCP服務，幾乎無需改動代碼即可讓智能體調用相關服務。借助AgentKit，開發者僅需8分鐘即可打造完整的生圖、生視頻智能體，并完成部署和觀測。
智能體開發生態的完善離不開配套工具的支持。過去，開發智能體需具備編程、算法和算力等多方面能力，限制了普通開發者和小團隊的參與。2023年推出的扣子平臺通過可視化界面和模塊化組件降低了開發門檻，但仍存在局限性。為進一步簡化開發流程，扣子開發平臺升級為扣子編程，聚焦于“想要什么”的創意本身。開發者只需描述需求，扣子編程的“Vibe Agent”工具即可自動生成提示詞、連接數據庫，并在效果不達標時根據描述進行優化。扣子編程還通過“VibeInfra”實現一鍵打包上線，無需處理服務器、部署等工程細節。
除扣子編程外，火山引擎還推出了TRAE，一款國產AI集成開發環境（IDE）。該工具注冊開發者已超600萬，在國內市場占據領先地位。近期，TRAE推出了企業版，主打對超大規模代碼庫的支持，配合企業級GPU集群實現毫秒級響應，滿足實際生產環境需求。同時，TRAE企業版提供多形態接入和多部署方案，支持多模型或企業自有模型，并強調代碼安全性和使用透明度，降低企業對AI工具的顧慮。
為支持開發者成長，火山引擎升級了開發者社區，推出Agent開發者社區和動手實驗室，提供沙箱環境和免費云資源，幫助開發者快速上手實戰。火山引擎還啟動了Agent核心開發者計劃，并在多地成立城市社區，通過內容分享、實踐交流和線下活動持續擴大智能體開發生態。
