文章核心观点 - 云行业正面临传统商业模式困境，而大模型与AI Agent被视为关键的突破口[2] - 火山引擎通过率先确立并实践MaaS（模型即服务）战略，在中国公有云大模型市场取得了领先地位，并正将竞争优势延伸至Agent基础设施（Agent Infra）领域[3][6][9] - 公司推出的企业级Agent开发平台“AgentKit”，旨在解决Agent规模化落地中的安全、系统改造和评估观测三大核心挑战，从而巩固其AI云生态并驱动长期增长[19][21][34] 火山引擎的MaaS战略与市场地位 - 2025年上半年，中国公有云大模型调用量达536.7万亿Tokens，火山引擎市场份额为49.2%，排名第一[5] - 公司是中国首家制定MaaS战略的云厂商，其商业模式从“卖算力”转变为“卖Tokens”，通过豆包大模型等产品实现商业营收并驱动模型迭代的数据飞轮[6] - 为促进调用和生态发展，火山引擎将豆包大模型计价单位从“分”降至“厘”，价格降幅达99.3%[7] - 2025年冬季，火山引擎日均大模型调用量达50万亿Tokens，国际排名第三，仅次于OpenAI和Google，国内排名第一[35] Agent的发展趋势与行业机遇 - Agent被视为AI时代的核心应用形态，如同PC时代的门户网站和移动互联网时代的App，是距离用户更近、更易商业化的路径[12] - 2025年AI Agent创业热潮涌现，吸引大量人才和资金进入，这些创业者成为云厂商争相服务的核心客户群[12] - 云厂商的传统“卖水卖铲子”（提供基础算力）模式已不足够，需要提供更贴近Agent开发需求的工具和服务[13] AgentKit平台的设计逻辑与竞争优势 - AgentKit是火山引擎推出的企业级Agent开发平台，覆盖Agent应用落地的全生命周期[19] - 与AWS、微软等提供的SDK式工具不同，AgentKit定位为完整的、开箱即用的云原生Agent基础设施[20] - 平台背靠火山引擎的AI云原生架构，旨在让企业能简单、安全、高效地开发并运营可投入生产的Agent，而非仅制作Demo[19][20] AgentKit解决的核心企业挑战 - 安全挑战：通过Identity（身份）、Gateway（网关）、Guardrails（围栏）三大模块，为Agent提供清晰的身份权限管理、统一访问入口和内置安全规则，解决权限管理与越界风险[22][23][24] - 系统改造挑战：通过Memory（记忆库）模块，帮助企业构建可管理、可治理的上下文记忆和知识体系，降低对接原有复杂数据系统的难度[27] - 评估与观测挑战：通过Observation（观测）模块实现决策链路追溯，通过Evaluation（评测）体系进行量化评估，该体系已累计对1万多个Agent进行20万次评估，并提炼出超过50个标准化评测器[28][30] - 开发环境挑战：提供Runtime（运行时）和Sandbox Tool（沙箱工具），支持Agent在生产级环境中运行，并将高风险调用隔离在沙箱内[30] AgentKit的实际应用效果 - 在某汽车厂商案例中，AgentKit为其车载终端Agent提供了全方位安全体系，有效应对海量的提示词注入与数据投毒攻击[25][26] - 在金融场景中，为某券商提供了SWE Bench自动评测集，降低了存储与维护成本；其沙箱工具支持高效任务调度，将训练响应提升至毫秒级，缩短了实验周期[31] - 基于AgentKit开发的“智能会议助手”，相比传统开发模式，代码量减少了96%[31] 火山引擎的AI云发展路径 - 公司的发展路径被概括为：传统云突围靠AI，AI云突破需从卖算力进化到建设以MaaS为中心的模型和商业飞轮，而做好MaaS的核心在于建设AI Infra以帮助用户做出能赚钱的专业Agent[34] - 火山引擎以AgentKit为矛头，深入服务专业级开发者，旨在通过击穿核心用户圈层，逐步辐射更广泛用户，实现AI云业务的长期发展[36]