豆包大模型全面落地行业，助力企业打造专属智能体

今年 5 月 15 日，火山引擎宣布字节跳动旗下“豆包大模型”正式对外开放。而根据 QuestMobile 报告提供的数据显示，基于豆包大模型打造的豆包 APP，月活用户数上半年已达到 2752 万，是第二名的 2.43 倍。

更值得一提的是，来自多个行业的企业客户，正在越来越多使用豆包大模型。

在 8 月 21 日举行的 2024 火山引擎 AI 创新巡展（上海站）上，火山引擎智能算法负责人、火山方舟负责人吴迪表示，目前平均每天都有分布在约 30 个行业的企业客户使用豆包大模型，日均调用量已达到 5000 多亿 tokens。

针对大模型在具体行业的落地过程，火山引擎副总裁张鑫重点分享了如何助力企业打造智能体（Agent），以及 Agent 为企业带来的助力。

张鑫表示，火山引擎认为，“更易落地”，与“更强模型”、“更低价格”同等重要，都是推动企业 AI 转型的关键要素。

在大模型具体的落地过程中，企业不仅需要大模型，还需要一系列的平台工具和工程化操作，才能把好的模型变成好的应用。如提示词工程、检索增强生成（RAG），以及针对行业不同需要，对大模型本身进行的精调等，这需要企业反复权衡和取舍。

在克服所有工程化挑战，并构建好模型之后，需要企业从单点的局部突破，逐渐向企业战略层面演进。通过实际调研发现，除掌握好的模型和技术外，企业落地 AI 还需要应对来自业务层面的挑战甚至误区，如 AI 产品的价值如何衡量、数据如何转化、如何选用合适的模型等。

张鑫表示，随着 AI 应用的深入和跨领域，智能体正越来越多参与到企业的业务运转中，甚至未来会同时出现多个 Agent 相互协同的状况。

对此，企业可以率先从成熟技术入手，先将其应用到简单的业务场景中，如通过提示词调优调用豆包大模型，就可以构建出简单易用的对话类 Agent。而随着对企业积累数据的梳理，企业则可以进一步通过知识库 RAG 方式，增加回答的稳定性。

火山引擎副总裁张鑫

随着业务场景越来越复杂，企业会用到更加复杂的技术和工程化手段，这就需要平台能够支持多 Agent 编排、多 Agent 注册甚至多 Agent 自动发现等。并且在业务上线后，还要持续对模型效果进行测评，通过反馈不断优化，最终构建出完整的大模型应用体系。

张鑫强调，5 月 15 日火山引擎发布的 HiAgent 产品，就是希望帮助企业用“零代码”或“低代码”方式，一步步实现技术落地。

HiAgent 定位为企业专属的 AI 应用创新平台，向下可兼容多种不同模型。原生整合进来的豆包大模型，还能兼容第三方闭源或开源模型。平台为企业客户提供更为便利的提示词工程、知识库、插件以及工作流的编排。

张鑫表示，通过 HiAgent，希望让企业客户的创意和想法不再受到技能的限制，可以实现快速落地，让人人都可以变成开发者。

他说，一个合格的智能体，需要具备对人和环境的感知交互能力，并能够对任务进行意图理解和识别，以及进一步进行规划，推理，最终像人一样使用工具，完成既定的任务。

从具体操作的角度来看，首先在写提示词方面，HiAgent 提供一系列场景化模板，并提供一键优化功能。

在挂载知识库方面，HiAgent 则支持多种不同数据源文件格式上传，用户无须面对文档解析的分片、语义改写、多路召回混排等复杂操作。

最后，面向不同的行业，HiAgent 还预制了常用的企业级插件，并支持企业将内部系统以插件形式对接到平台中。

通过以上三步构建起 AI 应用后，企业还可以通过工作流创建专家级应用。通过拖拉拽方式，企业可以构建起端对端的、复杂的多 Agent 编排。针对特定场景，还可以让大模型自动生成一整套工作流，打造更完整的智能体。

张鑫总结到，HiAgent 平台将开发的“门槛”降到极低，而当 HiAgent 将所有的技术难题解决后，各行业“懂业务的人”，就可以用最短时间，打造最适合本行业的应用。

随着 AI 场景越来越丰富，以及大模型越来越强的泛化能力，企业应尽早打造专属的 AI 能力中心。智能体的落地，一定要与企业内部系统融合，调用企业内部 API，并与内部的 IM、CRM、ERP 等系统打通，从而实现“飞轮效应”。平台用得越多，就越“厚”，创新也就越快，平台沉淀的知识库、Agent 插件模板等也就越多，真正为企业积淀自己专属的知识资产。（作者：陈度）