作者 ｜ 黄小艺
邮箱 ｜ huangxiaoyi@pingwest.com

当我们在讨论Agent时，我们在讨论什么？

是炫酷的UI？是调用工具的广度？是复杂任务的拆解能力？还是能节省多少时间和人力成本？是，但也不是。

当整个大模型行业都将变革的焦点汇聚到Agent之上时，如今Agent本身已经远不止是一个包裹着“套壳”争议的应用程序了。

一个强大的Agent，需要能够处理长达百万级Token的上下文，以维系长期记忆和复杂任务的理解；它需要具备文本、图像、语音等多模态能力，以完成复杂的任务和交互；更重要的是，它需要具备自主进化的潜力，通过强化学习将执行任务的结果反馈于模型训练，形成一个不断学习和优化的闭环。

换言之，Agent是AI能力的集大成者，复杂的任务要求Agent必须有AI基础设施的支持。云，尤其是其算力利用效率，成为了决定Agent能否规模化落地的关键。

而事实上，在当前的行业里，能够提供如此系统性支撑的云厂商并不多。其根本原因在于，云的“AI属性”是否足够强大。传统的云计算以CPU为中心，为“降本增效”而生；而Agent时代的基础设施，必须是以GPU为核心、以智能为优先的AI云，为“价值创造”而建。

当我们带着这个视角，再来审视百度在2025云智大会上发布的系列更新时，就会发现，从底层的AI计算平台百舸5.0，到上层的AI原生开发平台千帆4.0，百度智能云此次的全栈升级，其核心逻辑都指向了一个关键词：效率。而这是Agent时代对云最根本、最迫切的需求。

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Agent的三重需求，如何重塑云的系统性能力？

Agent的爆发式增长，揭示了其对底层基础设施的三重共性需求，而这三重需求正在从根本上重塑云的形态。

一方面，Agent需要处理越来越长的上下文。无论是为了维持长期对话记忆，还是为了理解复杂的业务文档，长上下文处理能力都是基础。这直接转化为对存储带宽和计算效率的严苛要求。

其次，Agent需要执行多类型的任务。从理解图表、分析视频到与用户进行语音交互，Agent必须具备强大的多模态能力，才能真正成为人类在数字世界和物理世界中的得力助手。

更关键的是，Agent需要具备自主进化的能力。一个静态的、无法从与环境交互中学习的Agent，其价值是有限的。未来的主流将是能够通过强化学习（RL）不断自我优化的Agent，这意味着底层云平台必须支持“训推一体”的计算范式。

这三重需求，对传统云服务商构成了新的计算挑战。

而百度智能云此次发布的百舸5.0 AI计算平台，则为行业提出了一种解决方案，即通过对网络、算力、推理系统以及训推一体效率的全面升级，为Agent时代构建新的计算底座。

“百舸5.0一句话来说，就是我们围绕MOE模型架构做了从芯片到框架到集群的协同优化，把MOE的效能做到比较极致的状态。”百度首席科学家王雁鹏说道。

首先，是从底层网络基础设施开始，百舸先升级了“三张网”。

大模型计算是集体作战，节点内的卡间通信（X-link）、节点间的集群组网（RDMA）以及连接存储的VPC网络，三者缺一不可。百舸5.0将VPC网络提升至200Gbps，支持10万卡的RDMA网络互联，并将端到端延迟压缩至4微秒。特别是针对万亿参数MoE模型海量的All-to-All通信瓶颈，百度自研的X-link协议将卡间带宽提升8倍，为计算效率铺平了道路。

其次，在网络优化的基础上，计算能力也要突破和提升。本次大会上，昆仑芯超节点正式上线公有云。这意味着，过去仅存于少数巨头实验室的顶级算力，如今企业用户触手可及。

所谓昆仑芯超节点，就是将64张卡放到同一个机柜，一个机柜顶过去100台服务器。超节点用卡间互联代替机间互联，实现单卡性能提升13倍，单机训练性能提升10倍。

百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖在发布会上提到：“目前最大的开源模型参数达到了1万亿。现在，（借助昆仑芯超节点）只需要几分钟、1个云实例，就可以轻松跑起来。”其单卡吞吐比国内同类产品高出15%以上，也为Agent的复杂思考提供了动力。

而最关键的是推理系统的革命性改造，这直接回应了Agent对实时性和灵活性的核心需求。

Agent的应用场景流量动态多变，对响应速度要求极高。百舸5.0的推理系统进行了一场彻底的架构升级，从早期的PD（Prefill/Decode）分离，演进到将视觉与语言、Attention与MLP等计算方式差异巨大的模块全部解耦的“完全分离式架构”。

而面对长文本推理，百舸通过自适应混合并行策略，将16K输入的首Token延迟（TTFT）降低到0.5秒。同时，通过双重负载均衡和首创的事件驱动分布式KV Cache，用存储换计算。数据显示，这一系列优化使得在百舸5.0上，DeepSeek R1这类主流MoE模型的推理吞吐能够再提升50%，意味着“相同的成本，能让模型多做50%的思考”。

此外，针对RL“推理采样、奖励评估、训练更新”流水线的复杂工程挑战，百舸5.0还推出了新的强化学习框架。在这一框架下，百舸通过实现共享统一存储，消除了耗时的跨系统数据迁移（ETL），并将工具调用原生融入强化学习的采样阶段，让训练出的模型天生就更擅长执行真实世界的任务。

为支撑这一过程，百舸不仅提供了支持海量工具高并发执行的强隔离沙箱，还能将推理、训练、工具调用等不同模块智能匹配给最合适的GPU、XPU或CPU算力。这一系列系统性优化在显著提升资源利用率、降低迭代成本的同时，也大幅缩短了单轮迭代时间，从而加速了从“回答问题的模型”向“解决问题的Agentic系统”的进化。

从网络到算力，从推理到训推一体，百舸5.0的系统性升级，也勾勒出Agent时代AI云在算力层应有的样貌：高效、深度协同、为AI而生。

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从百舸到千帆，全栈能力正在重新定义云服务

如果说百舸5.0构建了Agent时代坚实的计算地基，那么全面升级的百度智能云千帆平台4.0，则是在这片地基上，为广大开发者和企业搭建起了一座通往Agent应用繁荣的“AI能力工厂”。

一个显著的行业变化是，企业对AI平台的关注点已发生根本性转变。百度智能云AI与大模型平台总经理忻舟在沟通会上提到，客户的需求已从前两年“模型参数量要达到千亿”，转向如今“平台要可用，不要挂掉”。AI正从概念验证走向核心生产环境，企业开始真正关心应用的稳定性、成本和实际效果。

当前，客户的核心痛点可以归结为四点：追求更高的应用精度、更低的开发门槛、更优的成本效益和更强的系统稳定性。

而百度智能云千帆4.0的升级，也围绕这四点展开。忻舟提到，“企业级Agent的落地包含四个关键点。第一，是一个能够处理复杂任务的智能体编排框架；其次，有了编排框架后，Agent还需要‘趁手的工具’，因此与之配套的高质量能力组件就变得非常重要；第三是模型。Agent的应用带来了模型是否需要持续迭代、需要何种模型，以及是否应为具体落地场景开发行业或场景模型等一系列问题，尤其后者在业内尚未形成共识；最后，是Agent在实际运行中所必需的安全、高可用和可观测等企业级能力。”

具体来看，在Agent编排能力上，千帆4.0提供了自主规划、工作流、多智能体协作三种编排方式，让开发者可以根据任务复杂度灵活选择。特别是针对复杂任务，千帆发布了多智能体协作模式，允许不同Agent各司其职，协同完成如市场分析、科研等复杂工作，让企业可以便捷地定制自己的“Manus”，从而大幅降低开发门槛。

“我们在工作流的方式上实现了精准的编排、效果可控、节点丰富，也开放了更多的能力让用户用得更顺畅，目前千帆平台上工作流智能体占比超过80%。”忻舟说道。

而在组件上，此次千帆4.0发布了多模态RAG、百度AI搜索MCP Server两大核心工具，进一步提升Agent的精度与能力。

其中，多模态RAG不仅支持图片、表格等多种数据类型的检索，还独家提供了图谱增强能力，对于需要深度关系查询的金融风控、企业知识管理等场景效果提升显著。例如，九号公司利用多模态RAG，让其多语种智能客服能够“看懂”用户发来的故障图片，并给出精准指导。

而百度AI搜索MCP Server，则是为Agent提供了弥补时效性短板的关键能力。与给人用的搜索强调“排序”不同，给AI用的搜索更注重结果的“全面、权威、丰富”，因为大模型有能力一次性处理海量信息。vivo的“蓝心小V”手机助手，能给通过调用AI搜索，才能为用户规划实时的观鸟路线。

忻舟还提到，该服务自上线以来，AI搜索的日调用量增长非常迅速。刚刚推出几个月，每天的调用量已经达千万级，调用的客户覆盖了互联网、手机、汽车、金融、教育等行业。

在模型优化上，由于客户来自于不同领域、不同业务，模型层也需要针对性的创新与优化，才能实现高精度与低成本的平衡。

如今，千帆的模型库已扩充至超过150个，并第一时间引入SOTA模型，同时通过分布式部署优化，解决了MoE等大模型单机部署效率低下的问题。在这一基础上，针对企业在真实场景中对“性价比”的极致追求，千帆推出了RFT（强化反馈精调）工具链，让企业仅用数百条样本数据，就能达到传统SFT方法数千条数据的效果。

例如智联招聘，即通过此方案，用百亿模型达到了千亿模型在人岗匹配任务上的准确率。此外，千帆还推出了超10款自研行业专精模型，如金融领域的千帆慧金金融行业模型，在保证效果领先的同时，以更小的模型尺寸，帮助企业摆脱部署限制，实现成本与效果的最优解。

在满足了企业对精度、成本和开发门槛的追求后，百度智能云千帆4.0的升级最终回应了客户的第四个、也是最基础的核心痛点：系统稳定性。千帆Agent平台不仅有覆盖内容、平台、数据、模型全方位的安全保障，还有从关键指标、链路到日志的全链路可观测能力，确保Agent在核心生产系统中能够安全、稳定、可靠地运行。

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结尾

从百舸到千帆，百度智能云此次的全栈更新，不仅是对Agent时代云计算需求的一次深刻回应，更是其“云智一体”战略优势的集中体现。这种从底层算力到上层应用开发平台的端到端优化能力，使得企业的应用需求可以直接下沉到算力层，进行深度协同优化，而不是一迭代，就要推倒重来，由此形成了其他云厂商难以在短期内复制的核心竞争力。

AI技术的发展是一个漫长的进程。当云计算刚刚兴起时，许多人认为“云就是云，AI就是AI”。但今天，两者已密不可分。根据IDC报告，百度智能云已连续六年位居中国AI公有云服务市场第一。这并非偶然，而是源于其十年前便确立的“三位一体”发展策略，以及作为全球AI云首倡者，对“智能”方向的长期投入。

这条“难而正确的路”，让百度智能云在技术代际变革的浪潮中，构建了技术护城河和系统性能力。

正如沈抖在大会上提到的，“去年我们说，有多少场景，就有多少Agents；而现在，一个岗位、一个场景，可能会是几个、几十个Agents。当价值的创造方式被重构，产业链也会进化，在未来的智能经济时代，一定要有新的基础设施来支撑。”

Agent的爆发只是智能经济“超级周期”的开端，未来必将涌现更多颠覆性的应用范式。而百度，正在为这场长跑做好准备。

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