百度智能云发布 AI Infra 与 Agent Infra 双层基础设施，支撑产业智能体落地

智东西 作者 | 杨京丽 编辑 | 李水青 智能体的规模正在快速扩张。IDC预测，到2030年，全球活跃Agent数量将达到 22.16亿个 ，年复合增长率达到 139% ，年均增长超1倍。 各类智能体也在密集涌现，热度一路走高。从编程、办公到个人助手，从消费端到企业端，智能体正快速进入各个场景，成为今年AI落地的重点方向。 与热度同步攀升的，是Token（词元）的消耗量。国家数据局披露，到今年3月，我国日均Token调用量已超过 140万亿 ，较2024年初增长 1000多倍 ；中国信通院的监测则显示，到今年6月，这一数字已达 500万亿 。如此庞大的调用量说明， 智能体已经走出概念演示，开始承接大量真实任务 。 这些被高频调用的智能体，大多集中在通用能力和高频场景。还有一条路线值得单独拿出来看—— 产业智能体 。通用智能体比拼的是场景覆盖和调用频次，产业智能体则直接扎进社区治理、工厂车间、园区和门店这些业务现场，解决琐碎复杂的现实问题和日常事务。 这正是百度智能云蹚出的一条路子。在10月29日于武汉举行的百度智能云超级智能体大会上，从社区治理、园区运营、制造生产到门店管理， 各类场景都涌现出百度智能体落地应用的实际案例 ：它可以根据居民诉求自动生成治理工单，把群众的需求变成可追踪、可闭环的处理流程；它还能将工厂老师傅的经验沉淀成可调用的技能，方便后续快速复用。 将这些实践连起来，不难看出百度智能体落地呈现出的几个特征：一是 场景聚焦产业一线 ，治理、运营、生产、服务等环节均有实际落地案例。二是 直面复杂需求 ，尤其是工业制造这类经验密集、流程冗长的领域，对智能体的执行能力要求更高；三是 强调任务闭环 ，能够让需求有结果、经验可复用。 要让智能体在企业中长期、规模化地运行，需要先解决 资源供给、任务执行、数据连接和安全管理 这几道难题。百度智能云因此推出 AI Infra与Agent Infra双层基础设施 ，让智能体成为企业关键生产力。 一、从个人助手到业务主力，智能体闯行业深水区 最近一年，智能体正从个人提效工具，走向企业核心业务场景，落地步伐逐步迈向深水区。会上，百度副总裁石清华称，百度搭子作为通用智能体，今年3月上线后，月活已达 千万级 ，环比 增长10倍以上 ，智能体正在快速向大众渗透。 在C端不断普及的同时，智能体也在企业业务场景释放产业价值。 杭州调味品企业松鲜鲜接入百度搭子后，原本需要 两天 完成的数据汇总工作，可缩短至 3分钟 。智能体展现出跨系统数据读取与业务洞察能力，开始连接企业内部系统， 参与经营分析和业务判断 。 企业业务场景之外，百度搭子还深度参与基层治理。在武汉硚口，政企服务企业鸿海鑫基于百度搭子的基层治理项目已覆盖 100万人口、300位用户和40个真实场景 。居民在网格群发布的信息，经智能体分析后可自动生成诉求工单，并推送至街道系统跟进处理。在复杂场景下，百度智能体具备 非结构化数据处理能力、自动化执行能力与跨系统协作能力 。 无论是企业增效还是基层治理，智能体的落地并非一蹴而就，其背后是 一整套系统工程的重新构建 。随着Agent在企业中的参与度不断提高，相关基础设施也需要同步升级。 百度智能云技术委员会联席主席郑然在接受智东西采访时谈道，企业调用的已不只是一个大模型接口，想要让智能体深入业务，还需要云厂商提供两类支撑：一方面是 开箱即用的Agent能力 ，帮助企业快速接入和试错；另一方面是 支撑智能体长期运行的基础设施 ，包括运行环境、数据连接、安全管理和持续运维等。 而这两类能力，正是百度智能云面向企业智能体落地所提供的底层支撑。 二、智能体要长效，模型之后，要先补“运行底座” 要让智能体在企业中发挥长效价值，需要为它提供一个 安全稳定、价值可衡量的运行环境 。 首先，智能体需要调用工具和企业内部数据，一旦操作失误就可能引发数据泄露或系统崩溃，因而需要一个安全的执行环境， “沙箱” 可以让智能体在封闭环境内执行任务，避免波及其他系统。 其次，大模型还具有 随机性 ，企业还需要知道智能体到底做了什么、花了多少成本、效果如何，这就要求基础设施具备 “可观测”能力 ，帮助企业看清Agent成本、定位问题，推动效果持续迭代。 Agent Infra的本质，正是把一次性的模型调用，变成一个可以 长期运行、可观测、可治理的任务系统 。智能体部署完成后，真正困难的是让它在企业环境中稳定运行，并持续交付结果。要做到这一点，需要先了解智能体的底层技术形态。 成熟的云原生应用 能够按需启动，根据任务量弹性调整计算资源，通过标准化方式调用云上的计算、存储和网络资源，由平台持续完成部署、调度和运维。 郑然告诉智东西，智能体本身也是一种云原生应用，现有云原生技术仍然是其运行基础。但智能体的资源需求更具弹性，运行

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