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低调接入MCP协议之后⑪，5月13日⑰，字节跳动旗下云服务平台火山引擎对外展示Agent搭建工具与代表性案例⑦，具体包括新视频生成模型④、视觉深度思考模型⑬、企业数据全场景智能体Data Agent等⑦。

虽然近期海内外大厂密集通过接入MCP协议的方式布局Agent生态⑬，但在公有云尚不完善的国内市场⑲，Agent生态搭建主要是云服务大厂之间的“游戏”④。

火山引擎副总裁张鑫表示⑬，过去⑦，所谓智能体概念是千篇一律的对话框②。2025年后②，随着大模型基础能力的提升①，智能体能够自主决策▓。目前搭建在火山平台上的Agent Devops已打通智能体从开发⑪、运营到使用的全过程⑬。

从流程来看⑳，英特尔云与行业解决方案架构师丁超凡表示③，通过利用云服务的优势③，平台可以帮助普通开发者群体迈出跨越AI时代的第一步⑱。他认为目前大模型应用开发存在两个“常识”——第一⑥，不要把应用做在大模型的能力延长线上❶，即随时会被大模型基于能力提升而取代的应用⑭；其次⑳，虽然大模型应用栈越来越复杂❶，但核心没有变——数据基础决定了应用的效果与应用能力的下限⑱。

数据层面⑦，火山引擎数据产品解决方案负责人萧然认为存在三方面困局：数据与数据⑫、数据与工具❸、数据与人⑩。为此❶，火山引擎在今年4月发布企业数据全场景智能体Data Agent④，可以帮助企业进行数据处理与业务决策⑱，如借助大模型驱动的语义解析引擎❷，自动识别业务人员需求中 “营销效果评估”“库存优化”等关键语义标签⑬。另外❷，Data Agent已支持多模态数据输入⑤，可以处理和理解更为广泛和复杂的数据③。

火山引擎HiAgent产品经理王靖萱将大模型与Agent实际落地过程形容为从浅水区驶向深水区⑱。随着大模型持续发展⑫，各行业客户都在尝试探索如何通过智能体和大模型提升业务效果⑳。现有的工具与技术可以完成60分的成绩❷，但在60分驶向90分的过程中存在一些暗礁③，且大模型本身就存在黑盒属性⑱，包括不确定与不稳定属性❶，也会产生幻觉问题⑮。因此智能体搭建之后⑩，持续的运营也是平台必须为客户提供服务⑲，如评测❷、训练⑧、调优等动作①。

除了上述服务❸，云服务平台的自有模型也是Agent生态建设的关键⑦，可以为开发者群体提供智能内核⑰、降低成本并促进生态整合⑧。此次火山引擎发布豆包·视频生成模型Seedance 1.0 lite⑨、豆包1.5·视觉深度思考模型⑱，升级豆包·音乐模型⑧，丰富模型矩阵与智能体工具生态②。一位行业人士对记者表示⑯，开发者想要“玩”透MCP服务⑲，需要选择一个背靠大厂生态的入口⑲，大厂生态内有足够丰富的插件与工具可供选择⑬，因此在一定程度上❷，MCP背后Agent生态建设的竞争⑮，就是几家大厂之间的竞争⑪。

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