2025年，人工智能领域迎来了一个引人注目的节点——Agent技术的全面兴起，这标志着大模型应用进入了新的发展阶段。然而，尽管Agent技术备受瞩目，其在实际落地过程中仍面临诸多挑战。
在这一年里，“Agent元年”的概念被广泛提及。随着Manus等产品的出圈，公众对Agent技术的关注度显著提升。世界人工智能大会（WAIC 2025）上，Agent无疑是最大的亮点之一。面向消费者的Agent类型多样，而面向企业的Agent则更加贴近实际需求和商业价值。Agent技术的火热，无疑反映了大模型应用的蓬勃发展。
然而，与此同时，不少企业仍深陷大模型落地的困境。算力成本高、数据孤岛问题难以解决、应用场景价值不明确，这些难题如同一层“毛玻璃”，阻碍了炫酷演示与实际业务痛点之间的连接。许多曾被视为颠覆性应用的项目，至今仍停留在概念验证阶段，亟待更务实的突破。
企业渴望的是确定性，希望将行业知识与大模型相结合，转化为真正的生产力。数据显示，2024年全年，智能体构建平台相关的中标项目达到570个，总金额超过23亿元。而到了2025年上半年，中标项目数量已接近去年全年的三分之二，显示出强劲的增长势头。
火山引擎在这一领域表现出色，自去年下半年起连续夺得中标数量第一，今年上半年更是在中标金额和数量上双项领先。火山引擎副总裁张鑫及HiAgent产品负责人陈曦表示，企业落地AI需要技术工具、业务适配、安全保障、服务与最佳实践相结合的整体解决方案。
他们认为，大模型产业的繁荣终将体现在应用层。如同互联网的发展，企业需要的不是技术本身，而是由技术带来的各种应用能力。大模型从预训练到精调，再到应用层的发展，是一条更快拥抱新技术的路径。火山引擎早期关注大模型本身，但随后发现，好的模型并不等同于好的应用，中间需要一系列工程化实践。
HiAgent平台的诞生，正是为了弥补这一技术链路。它提供了一个智能体开发平台，帮助企业将新技术融入现有业务流程。一年多来，大模型技术发展迅速，HiAgent也随之不断完善。张鑫认为，2025年是Agent元年的乐观预期，但要实现智能体的爆发，需要在技术、商业和生态等多个维度达到临界点。
目前，企业在AI Agent的认知上存在两个极端：高层往往高估其能力，而一线人员则容易低估。许多企业仍将AI Agent视为传统软件工程，缺乏持续的调优和学习过程。实际上，智能体需要不断学习和优化，才能不断提高其应用效果。
火山引擎看到了企业的这些顾虑，在HiAgent平台中融入了更多端到端的服务。HiAgent 2.0版本基于Agent DevOps理念，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。这不仅包括开发和运营的一体化，还引入了数据流转模块，让智能体在“干中学”，不断积累经验和知识。
HiAgent还提供了行业样板间和模板库，降低了企业的使用门槛。向下则融入了模型层面的工具链，支持企业客户进行模型训练等操作。向左则推出了Canvas交互门户，作为统一的智能体入口，方便企业员工找到和使用智能体。
张鑫强调，HiAgent的定位不仅仅是一个技术工具，而是一个一站式的智能体工作台解决方案。它结合了业务场景的最佳实践和服务保证，帮助企业构建人和AI的混合型协作组织。这种融合，才是AI Agent之于企业的真正意义。
参照互联网发展史，大模型支撑Agent落地的真正繁荣，将诞生在“能力被消化”的应用层。火山引擎希望通过HiAgent平台，实现智能体与企业现有系统的无缝对接，让智能体成为企业生产环境的一部分。未来，智能体可能会与传统应用相结合，长期共存。
张鑫认为，目前还是智能体开发平台的发散阶段，缺少公认的Agent成熟度体系。但所有人都认可Agent的战略方向，只是在落地和关键能力上有所不同。火山引擎在豆包大模型和AI推理能力上不断投入，致力于提供更具性价比的全栈基础设施。
与云计算时代的软件开发不同，Agent技术可能增加企业对基础设施的依赖和黏性。因为Agent具有长期记忆和数据沉淀的能力，用户使用同一个平台构建的Agent用得越多，效果越好。这种黏性和价值，正是Agent技术区别于其他技术的关键所在。
