豆包大模型产业落地加速,火山引擎发布多款智能体工具

来源: 今日热点网 2025-04-23 18:00:37

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 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 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 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 机器学台、火山方舟台高效协同,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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