在快速演进的科技领域，每一项新兴技术的出现都不可避免地伴随着质疑与探索的阶段。大模型技术（LLM）也不例外。初期，业界普遍对其在企业生产环境中的应用持谨慎态度。其中，大模型固有的“幻觉”问题（即生成不准确甚至虚假信息的倾向）是最大的顾虑。毕竟，不同于聊天机器人，企业级应用对准确性和可靠性有着更高的要求，任何形式的“幻觉”都可能带来严重的业务风险。
然而，科技进步的脚步并未停歇。2025年6月11日，字节跳动旗下火山引擎在Force原动力大会上发布了豆包大模型1.6和视频生成模型Seedance 1.0 pro等一系列新版本。这一举措标志着大模型技术正逐渐克服早期的障碍，并向着更广泛的企业应用场景迈进。值得注意的是，此次发布的模型并非单一的技术突破，而是包含了对成本控制的考量，充分体现了技术进步与商业实用性相结合的趋势。
火山引擎总裁谭待在会上强调，深度思考、多模态理解和工具调用能力是构建企业级智能体的关键要素。此外，他还指出，为了推动智能体的规模化应用，降低模型使用成本至关重要。因此，豆包1.6创新地采用“输入长度”区间定价策略，旨在让企业能够以更经济的方式获得高级模型提供的强大功能。这种定价模式的转变，体现了从单纯技术导向向市场导向的转变，更贴近企业用户的实际需求。
将大模型技术真正融入企业的核心生产流程绝非易事。除了提升模型本身的能力外，还需要进行大量的工程化实践。对此，火山引擎副总裁张鑫透露，早在一年多前，他们就发布了HiAgent企业级智能体开发平台的首个版本。经过不断的迭代和完善，该平台现在迎来了重大版本更新，旨在进一步补全企业级智能体的功能版图。 HiAgent平台的演进，正反映出企业级AI应用在不断成熟的过程中需要解决的复杂性和专业性问题。
张鑫认为，2025年将成为智能体的元年。他预测，未来智能体将会大量涌现，但要实现真正的行业爆发，还需要在多个维度上达到临界点，包括技术成熟度、商业模式的完善和生态系统的构建等。只有当智能体能够切实为企业创造价值时，其商业模式才能从目前普遍采用的按算力或按token收费模式，过渡到更具吸引力的按效果或按价值收费模式。这种转变将更直接地反映智能体的实际应用价值，并推动其更广泛的采用，也更加符合企业追求投资回报的诉求。
随着大模型技术的持续演进，业界也逐渐形成了一个新的共识：AI将重塑我们所熟知的应用生态。咨询机构IDC预测，2025年，生成式AI将优先在提升生产力的场景（如办公助手）以及行业垂直业务场景中实现落地。金融、能源、零售、制造等行业预计将成为AI应用的前沿阵地。这些行业拥有大量的结构化和非结构化数据，为AI的应用提供了丰富的素材。同时，这些行业对效率提升和成本控制的需求也十分迫切，驱动着它们积极探索AI带来的可能性。
然而，对于许多企业而言，如何有效地应用这一新技术仍然是一个不小的挑战。张鑫指出，目前企业客户对AI智能体的认知存在一定的偏差：高层管理者往往高估其短期能力，而一线员工则容易低估其潜力。此外，许多企业将AI智能体视为传统的软件工程项目，忽略了其持续学习和优化更新的必要性。这种认知偏差反映了企业在拥抱AI技术时普遍存在的心态挑战，需要通过培训、案例分享等方式来消除，并建立正确的预期。
为了帮助企业更好地应用AI智能体，火山引擎在HiAgent平台上进行了“上下左右”全方位的迭代升级。基于Agent DevOps理念，HiAgent提供了从策略规划、能力开发到评测、发布、观测、优化的全生命周期管理。这使得企业能够实现从底层模型到最终应用的全链路打通，提升了AI应用的效率和效果。
具体而言，HiAgent的“向右”迭代，实现了开发和运营的一体化，将智能体视为一个持续迭代和优化的过程，而非一次性的交付品。“向左”迭代，提供了统一的智能体入口，方便企业员工与智能体协同工作。“向上”迭代，通过提供行业样板间和模板库，降低了企业应用智能体的门槛。“向下”迭代，融合了一站式模型训推平台，使企业能够针对特定行业场景定制专属模型。这种全方位的迭代，旨在解决企业在应用AI智能体时可能遇到的各种痛点，并提供全面的解决方案。
张鑫还特别提到，与飞书、钉钉等旨在解决“人人协同”问题的平台不同，火山引擎更希望成为解决“人机协同”的入口。这个入口可以根据用户的角色和需求进行定制化呈现，甚至可以实现“千人千面”。用户可以通过这一入口唤醒自己的专属智能体，从而实现更高效的人机协作。这种人机协同模式的探索，代表着未来企业工作模式的一种趋势，有望极大地提高工作效率和创造力。
火山引擎的一系列举措无疑为企业应用AI智能体提供了强有力的支持。随着技术的不断进步和应用的不断深化，我们有理由相信，AI智能体将在未来的企业生产中发挥越来越重要的作用，并成为企业数字化转型的关键驱动力。未来的竞争格局，或将取决于企业在AI智能体应用方面的创新能力和实践深度。
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