近年来，人工智能领域的发展重心逐渐从单纯追求模型性能转向探索如何高效应用模型。在这一趋势下，智能体（Agent）作为AI技术落地的新形态，正受到越来越多关注，成为行业共识。
火山引擎总裁谭待在某行业大会上指出，AI时代的技术核心正是智能体。这种技术不仅能自主感知环境、规划行动并执行任务，还能完成复杂操作，使软件从被动工具转变为主动执行者。这一观点反映了当前技术发展的新方向。
尽管智能体被寄予厚望，但其开发过程并非易事。要将智能体真正融入企业工作流程，开发者需解决诸多工程难题。仅依靠智能模型远远不够，还需要从设计、开发到部署和运行的完整支撑体系。为此，火山引擎及多家云服务提供商纷纷推出面向智能体的一体化开发平台和底层架构，旨在简化开发流程，加速智能体落地。
当前，模型与智能体的界限日益模糊。大模型不再局限于对话功能，而是具备调用函数、进行多轮规划甚至自主使用工具的能力。某种程度上，模型本身已可视为智能体。火山引擎最新发布的豆包大模型1.8便是典型代表。然而，对开发者而言，拥有强大的智能体模型只是第一步，真正的挑战在于工程实现和应用细节。
开发者面临的首要难题是快速构建和工具调用。智能体需配备一系列工具以实现具体功能，同时需在响应速度和推理成本之间取得平衡。其次，企业知识和业务逻辑的整合至关重要。通用大模型虽知识广博，但难以完全理解企业内部复杂的业务流程。因此，智能体需深度结合企业私有数据，具备上下文理解能力。企业还希望智能体能在实践中自我学习和进化，以应对大规模部署后的持续优化需求。
针对快速构建问题，火山方舟推出了Responses API，为旗下大模型和AI能力提供统一接口。该API支持链式管理多轮对话，整合文本、图像等混合模态数据，并能与缓存结合降低成本。更重要的是，它能自主选择调用工具，一次请求即可完成多工具、多函数、多模型的组合响应，将复杂流程简化为“即插即用”。
为满足企业用自身数据增强模型的需求，火山方舟升级了VikingDB向量数据库，提供递进式信息检索，先筛选全面相关结果，再通过精细化重排机制选出正确答案。同时，Viking记忆库也支持图文记忆，结合知识库能力提供高质量上下文输入，助力智能体在企业场景中创造更大价值。火山方舟还提供了veRL平台，降低强化学习门槛，让开发者专注于业务逻辑而非工程细节。
为进一步推动智能体开发，火山方舟推出了“协作奖励计划”，向认证企业用户提供每日500万免费tokens，个人用户每日200万免费tokens，助力开发者快速构建智能体。
尽管封装好的能力可加速原型开发，但企业级场景仍面临更多挑战。首先是安全问题。企业数据敏感复杂，智能体接入后需确保不会越权访问或泄露信息。其次是可观测性。企业需清楚了解智能体的行为和决策依据，否则难以建立信任。最后，智能体需与现有内部服务和系统无缝对接，才能真正发挥作用。
为解决这些问题，火山引擎推出了AgentKit，为企业级智能体落地提供完整解决方案。该平台提供身份与权限管理、全托管运行环境、安全沙箱和安全围栏等组件，确保智能体权限明确、行为可控。同时，AgentKit还提供评测与观测工具，支持离线和在线评测模式，实时监控运行效果，并兼容主流AI应用开发框架，简化接入流程。
在某大会现场，火山引擎演示了如何通过AgentKit Gateway将原有会议签到系统转换为MCP服务，几乎无需改动代码即可让智能体调用相关服务。借助AgentKit，开发者仅需8分钟即可打造完整的生图、生视频智能体，并完成部署和观测。
智能体开发生态的完善离不开配套工具的支持。过去，开发智能体需具备编程、算法和算力等多方面能力，限制了普通开发者和小团队的参与。2023年推出的扣子平台通过可视化界面和模块化组件降低了开发门槛，但仍存在局限性。为进一步简化开发流程，扣子开发平台升级为扣子编程，聚焦于“想要什么”的创意本身。开发者只需描述需求，扣子编程的“Vibe Agent”工具即可自动生成提示词、连接数据库，并在效果不达标时根据描述进行优化。扣子编程还通过“VibeInfra”实现一键打包上线，无需处理服务器、部署等工程细节。
除扣子编程外，火山引擎还推出了TRAE，一款国产AI集成开发环境（IDE）。该工具注册开发者已超600万，在国内市场占据领先地位。近期，TRAE推出了企业版，主打对超大规模代码库的支持，配合企业级GPU集群实现毫秒级响应，满足实际生产环境需求。同时，TRAE企业版提供多形态接入和多部署方案，支持多模型或企业自有模型，并强调代码安全性和使用透明度，降低企业对AI工具的顾虑。
为支持开发者成长，火山引擎升级了开发者社区，推出Agent开发者社区和动手实验室，提供沙箱环境和免费云资源，帮助开发者快速上手实战。火山引擎还启动了Agent核心开发者计划，并在多地成立城市社区，通过内容分享、实践交流和线下活动持续扩大智能体开发生态。
