火山引擎Agent生态布局 - 公司于5月13日公开Agent搭建工具及案例 包括新视频生成模型Seedance 1.0 lite、视觉深度思考模型、企业数据智能体Data Agent及升级版音乐模型 [2][4] - 通过接入MCP协议构建Agent开发生态 平台提供Agent Devops全流程支持（开发-运营-使用）并降低开发者门槛 [2][4] - 智能体当前处于对话框形态阶段 预计2025年后将实现自主决策能力 [2] 行业竞争格局 - Agent生态建设集中于云服务大厂之间 因公有云基础设施不完善及需依赖大厂插件生态 [2][4] - MCP协议接入成为海内外大厂近期密集布局方向 生态竞争本质是插件与工具资源的竞争 [2][4] 技术实现与挑战 - 数据智能体Data Agent支持多模态输入 通过语义解析引擎自动识别业务标签（如"营销效果评估""库存优化"） [3] - 大模型应用开发需规避"能力延长线"陷阱 避免被基础模型能力迭代取代 且数据基础决定应用效果下限 [2] - 智能体落地存在黑盒属性风险 包括幻觉问题、不确定性与不稳定性 需持续运营（评测/训练/调优）保障效果 [3] 开发者支持策略 - 云平台通过提供自有模型降低开发成本 如视频生成与视觉深度思考模型促进生态整合 [4] - 利用云服务优势帮助普通开发者跨越AI开发门槛 英特尔架构师指出复杂应用栈中数据核心地位不变 [2]