2025年Agent元年：火山引擎发布Agent Devops体系助力企业AI开发与运维

2025 年被称作“Agent 元年”。然而，仅仅将 Agent 制造出来是远远不够的。它还需要持续地进行运营，并且要进行全生命周期的管理。

4 月 22 日，于 FORCE LINK AI 创新巡展・深圳站这一活动场地。火山引擎进行了相关动作，发布了 Agent Devops 体系以及 AI 数据湖服务，旨在协助企业做好 Agent 的开发与运维工作。在此次会议当中，广交数科、顺丰等企业，也将大模型在具体业务场景中的落地成果以及实践经验进行了分享。

目前，豆包大模型在汽车、智能终端、互联网、金融、教育科研、零售消费等行业有广泛落地情况。它覆盖了 4 亿终端设备，其中包括小米、OPPO、vivo、荣耀、联想、三星等品牌。在车企方面，八成是主流车企，像奔驰、宝马、奥迪等。在金融领域，有 70%的系统重要性银行，以及数十家证券基金公司，例如招商银行、华泰证券等。在科研方面，近七成是 C9 顶级高校，还有 100 多家科研院所，像中科院、北京大学等。

截至 2025 年 3 月底，豆包大模型日均 tokens 调用量超过了 12.7 万亿。这个调用量是 2024 年 12 月的 3 倍，同时也是一年前刚刚发布时的 106 倍。

火山引擎全栈 AI 服务

已落地千行百业

广交数科 AI 负责人常振廷

广交数科为了降低员工进行重复性工作的情况，同时释放出人力所具备的潜能，正在构建企业的数字化劳动力，并且致力于打造生产级的智能体。

广交数科借助火山引擎 HiAgent 平台，在合同审核这个 AI 应用场景中沉淀了实践能力，同时也在车辆维修等多个 AI 应用场景中沉淀了实践能力。广交数科作为技术支撑单位，助力广州公交集团。广州公交集团率先制定了 AI + 三年行动方案，举办了全国交通运输行业首个 AI 智能体大赛，实现了全国首个生产级 AI 员工批量“持证上岗”。广交数科还分批次打造了 AI 员工市场，率先探索“硅基员工”管理体系，使 AI 真正走向实际生产环境。

未来，广交数科会继续与火山引擎保持深度合作。它会专注于企业 Agent Store 的研发，也会专注于垂直大模型的研发。同时，它会把企业 AI 智能体中台解决方案、通用价值型 AI 智能体、工具套件等相关成果，向银行、证券、能源、住建、大交通等行业进行输出。这样就能支撑企业快速实现 AI 转型、管理变革和竞争力重塑。

顺丰科技大模型负责人江生沛

去年，顺丰科技推出了丰语，这是针对物流行业的垂直领域大模型。丰语在顺丰的市场营销、客服、收派、国际关务等业务板块的二十余个场景中得到了落地实践应用。

这背后，顺丰借助了火山引擎的高性能训练框架 veTuner 以及全自研的高效推理框架。通过这些框架，顺丰进行了丰语大模型的训练与推理。相比开源框架，性能提升了 30%，推理的最高吞吐量提升了 5 倍，从而实现了研发提效。

此外，HiAgent 为顺丰提供了多种 AI 应用工具，还提供了易用的业务定制 AI 智能体生产平台，以此助力办公并提升业务效率。比如，它能够结合通用知识与顺丰物流的专业知识，从而提供 AI 助理；它支持零代码或低代码来打造大模型 AI 应用，使得顺丰的每个业务同学都能够定制属于自己的 AI 应用。目前已累计调用 500 万次，提供智能体 2,000+。

Agent Devops 体系发布

HiAgent 助力企业构建生产可用的 Agent

Agent 不是一次性搭建就能够完成的。它是一个数据、工程、模型、业务相互耦合且动态迭代的过程。

为此，火山引擎 HiAgent 平台发布了 Agent Devops 体系。该体系能为企业提供从 Agent 策略规划这一方面，到能力开发，再到效果评测，接着是应用发布，随后是线上观测，直至效果调优的全生命周期管理。通过这一体系，能够保障企业 Agent 效果达到生产可用的状态。

火山引擎 HiAgent 平台 Agent Devops

在策略规划这个阶段，火山引擎会提供 AI 咨询服务，其目的是帮助企业去制定体系化的 AI 路标以及商业目标。

在应用搭建阶段，此次对 HiAgent 进行了升级并搭建了应用样板间。它支持合作伙伴将 Agent 发布到应用模板市场，并且即将开始支持 MCP 协议。同时，融合了火山引擎最新的大模型应用防火墙能力，从而增强了应用的安全性。通过场景聚合样板间，能够把分散的场景模板连接成端对端的流水样板间，实现由人与智能体、多智能体组成的场景应用，并且新增了政企类等行业的应用模板。

为 Agent 调优提供了指导。

在应用观测阶段，HiAgent 会提供智能体层面的指标监控，也会提供模型层面的指标监控。同时，它还提供完善的链路追踪能力，能够将大模型的调用过程从黑盒转变为白盒，以此真实地还原用户的使用场景和需求，让效果可以追溯，让问题能够归因。

在交互使用阶段，HiAgent 能够给企业提供 1 个智能体交互的入口，同时还能提供 N 个企业专属的智能体，这样一来，一线员工就可以和企业内部的各类智能体进行高效的协同工作。

AI 数据湖服务发布

构建智能数据新基建

数据对于 Agent 的落地而言是重要的生产资料。传统的数据平台存在着一些问题，比如它在处理非结构化数据方面的能力不足，还有算力方面存在瓶颈，并且存储也比较分散，面临着诸多的挑战。

可为模型预训练、后训练、AI 应用构建与开发提供端到端的智能数据服务。

本次活动里，火山引擎推出了全新的火山引擎 AI 数据湖服务（Lake AI Service，简称 LAS）。LAS 是多模态数据湖方案中的重要产品，它可以帮助客户迅速构建新一代 AI 数据湖，还能高效地存储、管理以及处理多模态数据（像文本、图像、音视频等这类数据）。

LAS 在产品协同性方面，链接了云上的多种基础设施。它能够与火山引擎近期发布的 veMLP 机器学习平台高效协同，也能与火山方舟平台高效协同，还支持数据准备、模型微调等场景，从而加速 AI 落地。

从实际客户案例可知，某企业借助火山引擎 AI 数据湖服务以及豆包大模型，在文本翻译方面提高了效率。在数据处理方面，实现了无需编写代码的操作，开发周期缩短了 70%，翻译的准确率提升了 20%，资源成本降低了 80%以上。

英特尔云与行业解决方案架构师陈治文

随着云计算、开源生态以及模型优化技术的不断发展，火山引擎与英特尔携手合作。凭借更为卓越的云计算服务性能和效率，使得“算力普惠”逐渐变为现实。比如，火山引擎的第四代通用计算型实例 g4il 配备了内置有 AI 加速器“高级矩阵扩展”（AMX）的英特尔®至强®6 性能核处理器，从而能够帮助开发者对模型进行性能优化。双方基于 g4il 推出了一个应用镜像，名为“开源大模型应用 - 知识库问答”。这个应用镜像能够支持快速搭建大模型应用开发环境，并且可以在几分钟内创建出大模型应用。

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