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低调接入MCP协议之后③，5月13日⑬，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③，具体包括新视频生成模型③、视觉深度思考模型⑩、企业数据全场景智能体Data Agent等⑲。

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❸，但在公有云尚不完善的国内市场②，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⑥，过去③，所谓智能体概念是千篇一律的对话框⑧。2025年后❸，随着大模型基础能力的提升⑬，智能体能够自主决策⑮。目前搭建在火山平台上的Agent Devops已打通智能体从开发⑨、运营到使用的全过程⑰。

从流程来看⑯，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⑪。他认为目前大模型应用开发存在两个“常识”——第一❷，不要把应用做在大模型的能力延长线上⑬，即随时会被大模型基于能力提升而取代的应用⑮；其次▓，虽然大模型应用栈越来越复杂⑧，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④。

数据层面⑰，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⑪、数据与工具⑭、数据与人▓。为此⑱，火山引擎在今年4月发布企业数据全场景智能体Data Agent⑳，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▓，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⑲，Data Agent已支持多模态数据输入⑫，可以处理和理解更为广泛和复杂的数据①。

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⑫。随着大模型持续发展⑤，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④。现有的工具与技术可以完成60分的成绩⑧，但在60分驶向90分的过程中存在一些暗礁⑨，且大模型本身就存在黑盒属性⑰，包括不确定与不稳定属性⑨，也会产生幻觉问题⑩。因此智能体搭建之后❷，持续的运营也是平台必须为客户提供服务❸，如评测③、训练⑰、调优等动作❸。

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⑱，可以为开发者群体提供智能内核⑬、降低成本并促进生态整合④。此次火山引擎发布豆包·视频生成模型Seedance 1.0 lite⑧、豆包1.5·视觉深度思考模型⑭，升级豆包·音乐模型⑫，丰富模型矩阵与智能体工具生态⑬。一位行业人士对记者表示⑮，开发者想要“玩”透MCP服务⑫，需要选择一个背靠大厂生态的入口❷，大厂生态内有足够丰富的插件与工具可供选择⑨，因此在一定程度上⑪，MCP背后Agent生态建设的竞争⑫，就是几家大厂之间的竞争①。

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