Agent发展瓶颈与解决方案 - Agent虽已从处理简单任务转向复杂交付 但仍受限于训练数据截止日期 难以及时获取实时动态信息 企业级场景落地存在信息断层瓶颈[1] - 百度智能云千帆平台开放百度AI搜索能力 通过组件及MCP Server形式为Agent提供实时信息补全[2] - Agent调用搜索能力后可实时更新数据 覆盖多元信息来源 通过整合推理与交叉验证提升输出权威性 减少模型幻觉[3] 百度智能云千帆4.0平台升级 - 平台定位为"迄今功能最完备的企业级AI平台" 在数据服务 Agent服务 模型服务等核心能力实现多维升级[4] - 聚合150+精选模型服务 包括业界前沿SOTA模型 百度蒸汽机2.0视频生成大模型 以及10+行业专精模型[5] - 平台已孕育超130万个智能体 服务制造 能源 金融 汽车 教育等领域的超46万家企业[41] 搜索能力与多模态RAG技术 - 百度AI搜索MCP Server依托20多年搜索技术积累与多元内容生态 每日服务上亿用户的高并发架构 提供快速稳定的搜索增强体验[11] - 多模态RAG采用多维度解析策略 深度解析文档 图表等企业内部复杂数据 提供场景化解析模板提升效率[15] - 独家引入图谱增强RAG 通过知识图谱强化实体关系查询 应用于风控 营销等场景可扩大召回范围 提升检索精度[16] 智能体编排与生态建设 - 采用多智能体协作方案 "规划者"智能体拆解任务 "执行者"智能体并行执行 通过协作逻辑最大化工具价值[18] - 支持A2A协议 可与市面上其他支持该协议的Agent平台 独立Agent企业等进行相互调用 构建开放协作生态[18] - 已接入支付宝支付 同程旅行等第三方优质服务 开发者还可自建MCP Server 经百度搜索索引与分发形成生态正循环[22][24] 模型服务优化与性能提升 - 通过分布式部署盘活MoE架构模型闲置"专家"资源 显著提升调用效率[28] - 对领先开源模型提供Function calling能力增强 新增思维链精细化控制 通过"思考策略"和"思考预算"平衡效果效率[29][30] - 全新发布RFT强化精调工具链 提供训推一体引擎 训练效率比未加负载均衡器情况提升43%[33][34] 数据服务与成本优化 - 数据智能服务平台覆盖多模态数据采集 转换 处理 检索 服务等全生命周期 构建AI时代数据智能基础设施[38] - 实现文心大模型端到端数据吞吐效率提升6倍 整体计算成本降低30% 百度文库检索存储成本降低80% 一站式数据开发提效30%[40] - 从全维度安全合规 高可用架构 可观测运维体系三方面构建全套保障能力 满足平台稳定运行 故障规避 弹性扩容等需求[40] 市场竞争与平台战略 - 2024年中国大模型平台市场规模达16.9亿元 百度智能云以14.9%市场份额连续两年居行业首位[42] - 平台战略聚焦搭建智能平台与强化基础设施 实现模型自由切换 工具MCP标准化 数据统一表达 运行可观测与高可用托底[42] - 每接入一个MCP Server即接入其背后数字生态 企业可基于千帆底座连接业务 快速运行并持续迭代[42]