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      搞Agent智能體定制開發,到底能不能賺到錢?

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      “搞智能體定制開發,到底能不能賺到錢?”

      智能體概念剛冒出來的時候,這個疑問就在老顧心中翻騰。



      顧秋,一家小型ISV的老板,混跡江湖十幾年,一直做軟件定制開發的生意。

      自從大模型躥紅,老顧就在一直琢磨,怎么能借上力,而對他來講,最合適的切入點,自然是做“智能體”。



      可是,兩年過去了,老顧這追風口的歷程,真可謂一路高開低走——

      剛開始,一提大模型、GPT,客戶兩眼放光,拉住老顧能侃半天。



      接下來,一問落地場景,客戶兩手一攤,琢磨半天覺得干啥都不疼不癢。



      到最后,一談付費意愿,客戶兩句狠話,直接懟得老顧啞口無言。



      是啊,如果你的軟件不能給客戶企業賺錢,那你又憑什么能賺錢。

      兩年試下來,老顧覺得泡沫很大,客戶不愿為這一點點所謂的“智能”買單,往往做個POC就沒下文了,全是白忙活。



      心灰意冷,老顧準備放棄嘗試,退回去老老實實做定制化軟件,喝點湯算了。

      然鵝,行業里的一些新變化,讓他又重新燃起了希望。





      于是,老顧學到了一個新詞兒,Agentic AI,也就是自主能動的智能體。

      干起活兒來更像個職場老司機,能「自主決策」、「自動調用工具鏈」、「自主完成任務」。

      這才是客戶想要的那種智能體嘛!



      老顧覺得機會真的來了。

      這個機會,就是從原來傳統IT時代為客戶提供軟件工具,到現在Agentic AI時代,為客戶提供端到端生產力/數字員工。

      機會是機會,想要賺錢不容易

      說干就干,下班后老顧喊住公司幾個技術骨干,一邊擼串一邊開會,大家需要盤一盤,這件事的可操作性有多大。

      幾杯酒下肚,大家七嘴八舌一聊,老顧心里的小火苗,又快被澆滅了。



      大家的一致觀點是↓

      想要賺錢,你的智能體就不能只是個Demo,要走進客戶的企業生產系統,創造真正的業務價值。

      想做到這點,看起來復雜,實則一點也不簡單,公司研發骨干老孫,一口氣拍了4塊“板磚”!



      模型能力仍然是玄學

      生產環境都是嚴肅場景,客戶可不是來聽段子的,怎么挑個靠譜模型,把幻覺按死在地上?

      客戶想掙錢但也想省錢,還怎么少燒tokens也能榨出好答案,平衡性能與成本?





      平臺能力同樣看不清

      現在不是建站、跑游戲、搞電商的年代了,云計算以前講那套“彈性資源池”的概念已經不香了,現在都在拼“密集算力”。

      云廠商誰家智算能力強,誰家跑大模型給力,真牛還是吹牛,選錯了就是踩大坑。



      這屆客戶還沒準備好

      別看客戶急霍霍找你要方案,其實智能體該落哪兒,他們自己也沒底,IT環境、數據、配套軟件都差一大截。

      咱只能陪著一起挑場景、洗數據,甚至還得把模型再訓再調,才能真落地。



      咱自己其實也是半吊子

      雖然搞了十幾年軟件,當年寫PC、寫WEB,后來搞App,可智能體基本沒下過水,之前也就簡單調調大模型API。

      開發沒經驗,部署、運維運營更是空白,真要落地,只能“干中學”。



      這一通板磚下來,把老顧硬控了半分鐘。

      Agentic AI時代,自己也好,員工也好,客戶也好,大家的知識結構需要刷新了。

      老顧在餐巾紙上,畫了畫,給大家列了列知識點↓



      看完這張紙,大家愣了半晌,悶頭喝酒不說話。

      老顧和老孫都知道,右邊那一堆,別說他們小公司搞不定,一般大公司也很難搞…



      AI云原生,老顧找到了最優解

      老顧發愁了幾天,天天找圈里高手勾兌,萬萬沒想到,事情很快迎來了轉機。

      就在今天,6月11日,老顧參加了一場會,在大會現場,一站圖立刻把老顧拿捏住了,這不恰恰解決了自己的燃眉之急嗎↓



      這場會,就是字節跳動旗下火山引擎舉辦的【2025原動力大會·春】。

      參加完這場會,老顧都覺得自己年輕了幾歲,IT人生第二“春”要來了。





      老顧到底挖到啥寶貝了?我們就從那張圖說起吧。

      火山引擎把企業構建生產級Agent的關鍵路徑,徹底摸清了,并且給出了端到端的解決方案。

      ?第一,模型和平臺選擇

      選啥模型給智能體“當腦子”,一直是老顧們的大難題,同樣,選哪個云平臺做底座,大家心里也沒底。

      原動力大會現場正式發布的豆包大模型1.6,功能更強、性價比更高,瞬間就給了老顧一個驚喜——

      豆包1.6包含了三種版本↓

      Doubao-Seed-1.6:綜合版本,支持三種思考模式(on/off/auto),支持多模態,256K長上下文;
      Doubao-Seed-1.6-thinking:強思考版本,更強思考能力,支持多模態,256K長上下文;
      Doubao-Seed-1.6-flash:極速版本,支持多模態,256K長上下文,超低延遲,TPOT低至10毫秒。

      這代模型的能力上又有巨大提升,比如面對2025高考數學真題,豆包考了144分!

      遇到海淀區的高考模擬全卷更是不在話下,文科、理科都考過了700分!



      老顧知道,智能體開發特別依賴大模型的深度思考能力,而且任務越復雜,對模型的上下文長度要求就越高。



      豆包1.6的三個版本,均能提供256K的業界最長上下文,確保智能體的“腦回路”夠用,干活的時候不會掉鏈子。

      而且,三種版本可以讓大家靈活權衡思考深度、性能開銷以及推理延遲,滿足不同行業場景的智能體落地需求。



      豆包1.6不僅有深度思考、多模態理解,還支持「圖形界面操控」,這對企業級智能體來說,可太有用了。

      比如老顧的很多企業級客戶,生產環境中有很多老軟件,開發商都找不到了,不可能提供API接口。



      現在基于豆包這種“GUI”操作能力,智能體就可以像人一樣,調用、執行和查看這些軟件,從而完成指定任務(比如獲取數據、查詢結果)。



      當然,還有一點老顧最關心的,模型定價。

      火山引擎新公布的模型定價讓老顧太心動了,基于對上下文長度分布的調度優化,豆包提供了創新的區間定價



      企業級Agent干一次活,tokens的消耗量挺大,但實際上絕大部分請求的上下文長度,都集中在0-32K之間。

      于是,這種統一的區間定價就有了顯而易見的好處:企業調用同一種模型,卻可以按照實際上下文的長短,享受到最優的價格。



      老顧算了算,按豆包1.6這種區間定價模式,同樣的需求,比原來便宜60%以上。

      如果未來客戶大面積上線智能體,省錢就是簡直掙錢啊!



      接下來還有正式發布的豆包視頻生成模型Seedance1.0 pro、全量上線的豆包實時語音模型

      模型發到這一步,老顧算徹底明白了,開發智能體選模型,在火山引擎上選就夠了。



      不過老顧知道,模型不只是拼品類和性能,模型服務平臺的體驗同樣重要。

      比如,實際落地時,低延遲的推理才能讓智能體思維敏捷、行動麻利。



      而這,恰恰又是火山引擎的優勢之一。

      基于火山方舟的MaaS服務平臺,豆包1.6深度思考模型在高并發壓力之下,可提供大流量、低延遲、高穩定性的服務。



      也正是因為先進的模型能力和優秀的平臺體驗,火山引擎成為最受歡迎的AI云服務平臺。

      根據IDC的最新報告,中國公有云大模型服務調用量,火山引擎以46.4%的的份額,高居榜首。

      而截至目前,豆包大模型的日均Tokens調用量,更是達到了夸張的16.4萬億。



      ?第二,企業數據融合

      困擾老顧們的是,自家團隊只擅長玩數據庫和數倉,現在BI轉AI了,怎么幫客戶搞定智能體落地需要的高質量多模態數據?

      火山給出的解法是「多模態數據湖」。

      一站式接入多模態數據,支持業務系統API、日志文件、第三方數據等多源接入,讓企業長期留存的歷史數據和實時業務數據一鍵入湖。



      數據入了湖還不夠,用戶可以通過自然語言的方式進行數據處理,并通過強大的湖檢索和湖分析能力,對海量數據進行向量化處理和檢索。



      接下來,這些沉淀在“湖底”的優質數據,可以與火山方舟無縫銜接,數據零拷貝,篩選出來的數據可以用于下一步模型蒸餾和精調。

      看到這,老顧松了一口氣,客戶手里那些“爛數據”有救了。

      不僅能把模型調教的得更聽話,還可以幫助客戶沉淀知識庫、記憶庫,讓智能體更貼近客戶場景。



      在這個環節,火山引擎還提供了一個神器,叫做Data Agent

      這本身就是個企業級數據垂類智能體,可以深度理解企業現有的數據資產,快速完成復雜的分析工作,把過去一周才能完成的分析工作壓縮至1小時。

      老顧開心了,眼下很多客戶的數據智能需求,他直接甩過去一個Data Agent就OK了。



      ?第三,智能體開發、部署、運營

      以老顧們為代表的傳統軟件開發者,都是智能體開發的門外漢,以前最多也就玩玩大模型API,搞搞問答助手,現在徹底露怯…

      不慌,火山引擎提供了扣子HiAgent企業級智能體構建平臺,提供一站式的開發、部署和運營。

      扣子針對企業級需求,增加了精細化權限管理、多租戶隔離、全鏈路安全合規等能力,并上線用于Agent高效調試的「扣子羅盤」。



      同時,推出「扣子空間」,重新定義Agent開發范式,讓開發者可以與智能體“并肩”辦公,大大提升協作效率。

      HiAgent則支持私有化部署,“低代碼+富代碼”融合開發,企業的業務產品人員都可以參與進來,更不用說老顧公司的這些“老碼農”了。



      今天大會上,火山引擎又發了新玩意:PromptPilot

      PromptPilot可以讓開發者用最自然、最模糊的表達入手,通過一步步引導,讓你最終得到一個最貼近場景、最符合最終目標的開發需求。

      比如很多企業客戶,其實無法一步到位描述自己想要啥智能體,此時用PromptPilot,就能逐步逼近剛需。



      另一項重要的更新是MCP,火山引擎的MCP Hub已經與AI原生IDE Trae、扣子、方舟體驗中心打通,一鍵選擇200+豐富MCP協議與服務。

      開發者還可以通過MCP,控制火山引擎的云服務組件,便捷地完成計算、網絡、存儲等環境部署,更輕松地把甲方“今天提了、明天就要”的想法,變成一個成熟的智能體產品。



      ?第四,大模型、智能體安全

      傳統安全、云安全搞了十幾二十年,但大模型出現以后,安全攻擊的方法和形態都發生了改變,老顧這種安全老油子心里也沒底…

      安全是一切Agent運行的基礎,大模型和智能體的強大,其實是雙刃劍。用的好,給企業賺錢,用不好,造成損失傷不起。

      為此,火山引擎發布兩款AI安全產品:AIGC密態計算和大模型應用防火墻。



      看到這里,老顧又樂了。

      傳統安全和云安全自己沒少搞,現在又有了這兩款產品,AI安全也上了一個檔次。

      聽完整場發布會,老顧大受震撼,樂顛顛趕回公司,要給公司的小伙伴再吹吹風。

      路上,老顧想起最近坐飛機在機場總看到那個廣告牌:火山引擎,你的下一朵云。

      以前老顧總想不明白,這個“下一朵云”是啥意思。



      現在終于悟了,火山引擎的云服務誕生于AI時代,一出生就扛著讓AI落地的命,講究的是“AI云原生”。

      所以它要打破經典云計算IaaS+PaaS+SaaS的邊界,用豆包大模型+AI云原生,打造智能時代的新引擎。

      這個“下一朵云”,就是你的AI云。



      好了,在老顧看來,搞智能體開發能不能賺到錢,已經不是問題了。

      他要趕緊帶著小伙伴和客戶,奔赴自己的“AI云”了,在這朵云上,大模型時代的“卡拉米”,搖身秒變老司機!



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