在人工智能领域，一场深刻的变革正在发生。AI并非仅仅停留在感知和生成数据的初级阶段，而是加速进化至Agentic AI的新纪元。这意味着，AI系统开始具备端到端的自主决策与执行能力，它们不再是被动的工具，而是能够积极参与并优化生产流程的关键环节。
在近期举行的火山引擎FORCE LINK AI创新巡展·杭州站活动中，火山引擎总裁谭待分享了公司在AI模型、Agent工具和云基础设施方面的最新突破。这些创新举措的核心目标是：助力企业更高效、更经济地构建和部署多样化的Agent应用。此次发布不仅反映了火山引擎的技术实力，也预示着Agentic AI将在企业数字化转型中扮演更重要的角色。考虑到AI模型训练和部署的成本，以及对稳定基础设施的需求，火山引擎的举措无疑为企业拥抱Agentic AI提供了有力支撑，降低了转型门槛。
本次发布的核心亮点包括：性能大幅提升的豆包1.5·深度思考模型，该模型在多个专业领域逼近甚至达到全球领先水平；升级后的豆包·文生图模型3.0和豆包·视觉理解模型，它们在生成质量和视觉理解能力上均有显著提升；面向Agent服务的OS Agent解决方案，以及专为图形用户界面设计的GUI Agent大模型——豆包1.5·UI-TARS模型。此外，火山引擎还推出了AI云原生·ServingKit推理套件，专门解决大规模推理需求下的效率和成本问题。这一系列发布涵盖了Agentic AI的关键技术栈，体现了火山引擎在AI领域的全面布局。
市场数据也印证了火山引擎在AI领域的领先地位。截至2025年3月底，豆包大模型的日均tokens调用量已超过12.7万亿，相较于2024年12月增长了三倍，更是发布之初的106倍。IDC的报告显示，2024年中国公有云大模型调用量激增，而火山引擎以46.4%的市场份额稳居中国市场首位。 这一数据不仅证明了豆包大模型的受欢迎程度，也反映了火山引擎在云服务和AI基础设施方面的强大实力。 考虑到国内公有云市场的竞争格局，这一市场份额的取得实属不易。
豆包1.5·深度思考模型是本次发布的核心。深度思考模型的关键在于模拟人类的思维方式，从而对复杂问题进行精确的分析和逻辑推理。这款新发布的模型在数学、代码、科学等领域表现尤为突出，展现了强大的专业能力。同时，即使在需要创造力的写作等非推理任务中，该模型也展现出了优秀的泛化能力，适用于多种复杂的应用场景。通过融合可验证数据和创意性数据，并采用创新的双轨奖励机制优化大规模强化学习，火山引擎在提升模型通用性方面取得了重要进展。这种平衡“对错分明”和“见仁见智”任务的处理方式，对于开发更智能、更人性化的AI模型至关重要。
从技术细节来看，豆包1.5·深度思考模型采用MoE（Mixture of Experts）架构，总参数高达200B，但每次激活的参数仅为20B，这带来了显著的成本优势。在高并发承载能力的同时，实现了20毫秒的极低延迟。基于该模型训练的豆包APP，能够实现“边想边搜”，从而更有效地解决用户在生活和工作中遇到的实际问题。 例如，在推荐露营装备时，模型能够综合考虑温度、天气、预算、便携性和安全性等多种因素，并通过多轮搜索和思考，给出周到细致的推荐方案。 此外，该模型还具备出色的视觉理解能力，能够基于所见画面进行深入思考，使思考过程更加立体和全面。 这种多模态的思考能力，是Agentic AI发展的重要方向。
升级后的豆包·文生图模型3.0在文字排版、图像生成效果和高清图片生成方面都有了显著的提升。 该模型可以被广泛应用于影视、海报设计、绘画、玩偶设计等营销、电商和设计领域，为用户带来更好的视觉体验。在最新的文生图领域权威榜单Artificial Analysis竞技场中，豆包·文生图3.0模型超越了众多主流模型，排名全球领先。同时，新版本的豆包·视觉理解模型在视觉定位和视频理解能力上也有大幅提升，可应用于线下门店巡检、GUI agent、机器人训练、自动驾驶训练以及安防、家庭看护等商业化场景。 不难看出，火山引擎正在积极推动AI技术在各行各业的落地应用。
为了进一步降低企业部署Agent的难度，火山引擎还发布了OS Agent解决方案。该方案通过火山引擎veFaaS平台对豆包大模型能力进行封装，使企业和开发者能够便捷地构建轻量级的Code use和Browser use应用。 同时，针对任务相对复杂的Computer Use和Mobile Use Agent，可以通过ECS或云手机等调用豆包1.5·UI-TARS模型，实现精准的感知、自主推理和行动。 这种模块化的解决方案，能够帮助企业根据自身需求灵活选择合适的Agent组件，加速Agent应用的开发和部署。
在支持大规模推理需求方面，火山引擎推出了ServingKit推理套件，旨在帮助企业实现模型的快速部署、推理优化和运维可观测。 通过优化算子、AI网关和VKE编排调度，该套件可以显著降低GPU消耗，提高资源利用率。 ServingKit的推出，解决了大模型推理过程中普遍存在的性能瓶颈问题， 为企业大规模部署AI应用提供了有力支撑。
值得一提的是，火山引擎还发布了国内首个AI IDE——Trae。 这款AI原生的集成开发环境工具旨在让开发者和AI进行更智能的协作，实现软件开发的交付化、智能化和协作化。 火山引擎认为，未来，AI Agent将在“应用Agent”和“OS Agent”两个方向上并行发展，为企业和开发者带来更多的创新和机遇。 结合整个发布内容来看，Trae的发布体现了火山引擎对于打造完整AI开发生态的战略考量， 从模型训练、部署到应用开发，火山引擎正在构建一个全面的AI服务体系，加速AI在企业中的普及和应用。
