火山引擎AgentKit深度解析：企业级AI智能体开发平台如何构建

云厂商的突围，在今天显得尤为迫切。历经多年市场厮杀，云服务市场陷入增长瓶颈——无休止的价格战、难以标准化的项目交付、高投入却难以规模化的商业模式，共同构成了一个令人窒息的竞争泥潭。

而成为市场焦点的大模型，被视为云厂商破局的关键。然而，具体的突围路径尚不明朗。在近日的2025冬季Force大会上，火山引擎携豆包大模型1.8、视频生成模型Seedance 1.5 Pro等最新进展，展示了其将AI能力引入千行百业的决心。

当前，AI智能体（Agent）是业界公认的突破方向，但如何发展Agent生态，各家策略不一。火山引擎给出的答案是 Agent Infra 平台——AgentKit。这款面向企业级Agent开发设计的平台，旨在解决Agent从开发到运营的全链路难题。

火山MaaS登顶：抓住AI红利，构筑数据飞轮

2025年，哪家云厂商在模型即服务（MaaS）领域最为领先？数据给出了答案。根据IDC报告，今年上半年中国公有云大模型调用量达536.7万亿Tokens，其中火山引擎市场份额高达49.2%，占据半壁江山。

回溯五年前，火山引擎在传统云巨头中艰难求生。2023年大模型浪潮的兴起，成为了关键转折点。在其他厂商涌入“百模大战”时，火山引擎是国内首个明确制定MaaS战略的云厂商，凭借在智能驾驶等领域的扎实积累，承接了大量头部客户的AI基础设施需求。

云服务的范式正在从以资源为中心的“传统云”向以模型为中心的“AI云”演进。火山引擎更早地完成了这一认知转变，将商业模式从“卖算力”升级为“卖Tokens”的服务。其背后的逻辑在于，调用量不仅是营收指标，更是驱动大模型进化的核心燃料。 越多的调用意味着越多的用户反馈，从而推动模型更快迭代，形成“数据飞轮”。

正是基于这一认知，火山引擎敢于大幅降低模型调用成本，例如将豆包大模型的计价单位从“分”降至“厘”，降幅达99.3%。当其他厂商还在计较GPU租赁的得失时，火山引擎已在每次AI热潮中站稳脚跟，持续扩张业务。今年初，随着DeepSeek的爆火，火山引擎承接了其绝大部分的Tokens调用，再次抓住了MaaS增长的新机遇。

一个完整的AI云架构可分为三层：以模型为核心的MaaS、协助开发的Agent中间件、以及支撑大规模应用的Agent运营平台。

简而言之：MaaS层通过开放模型能力并以Tokens计费实现商业化，同时反哺模型进化；企业需要借助Agent开发工具将模型能力转化为实际场景中的应用，这正是AgentKit的定位；当企业内部署大量Agent后，高效的纳管与运营变得至关重要，火山引擎的HiAgent即服务于这一层。

在MaaS模式取得领先优势后，火山引擎的下一步，自然是向更上层的Agent开发平台进军。

Agent浪潮下的顺势而为：从“卖铲子”到“建平台”

从2023年ChatGPT引爆市场，到2025年格局初定，行业最大的认知转变之一或许是：自研大模型门槛极高，而基于现有模型开发AI智能体（Agent），路径更轻、离用户更近，是实现商业化的有效途径。

Agent如同PC时代的网站、移动互联网时代的APP，是构成AI生态的基础单元。2025年，Agent创业热潮汹涌，众多创业团队在垂直领域已实现盈利。这些新兴的创业者，正是云厂商亟需争取的优质客户。

然而，传统云服务“卖算力”的模式已不足以满足他们的需求。云厂商的角色需要从“淘金潮中卖铲子”进阶为提供更贴心、更高效的“全能工具箱”。火山引擎总裁谭待在Force大会上指出：“新的时代需要新的技术架构……这就需要Agent能够自动调用工具，使用各种云资源和数据库，因此我们需要一个全新的、面向Agent设计的架构——即AI云原生架构。”

通过MaaS将“卖算力”转为“卖Tokens”仅是第一步。第二步则是通过Agent开发平台，将Tokens“组装”成能安全、高效运作的Agent，并能与企业现有工作流集成。谁能提供更优秀的Agent基础设施（Infra），谁就能长期留住开发者，并持续提供云服务。

市场目前仍缺乏专为Agent规模化运行设计的基础设施。瞄准这一空白，火山引擎将AgentKit全面升级并正式对外发布，助力企业将Agent高效落地至生产环境。凭借豆包模型的强大能力、丰富的客户服务经验以及对开发者需求的深刻理解，深耕AgentKit对火山引擎而言，是一次精准的顺势而为。

AgentKit的核心价值：攻克企业落地的三座大山

与市面上许多Demo性质的平台不同，AgentKit定位为覆盖Agent应用全生命周期的企业级开发平台，直指落地过程中的真实挑战。

谭待坦言：“根据我们的调研，真正能开发好Agent的企业并不多，而能把Agent运营好、大规模使用的企业就更少了。”企业面临的主要挑战集中在三个方面：安全、旧系统改造以及评估与观测。

1. 安全：身份、网关与围栏构筑坚实防线
Agent需要代表用户主动执行任务、调用资源，其身份管理与权限控制成为首要安全挑战。权限过小则无法工作，权限过大则存在越界风险。在企业复杂的工作流中，常涉及数十上百个Agent与多种工具、API的交叉调用，凭证管理与跨域信任问题突出。

AgentKit通过三大模块系统化解决安全问题：

• Identity（身份）模块：为每个Agent建立清晰、可审计的数字身份，明确其行为边界与职责。
• Gateway（网关）模块：提供统一的访问入口，集中收敛所有鉴权与策略。
• Guardrails（围栏）模块：将业务规则、合规要求内建于Agent运行过程中，提供主动安全防护。

例如，某汽车厂商的车载Agent每日面临海量提示词注入攻击。通过接入AgentKit，该厂商获得了从开发、部署到工具调用的全链路安全管控能力，有效将安全风险降至最低。

2. 系统改造：记忆库破解数据与知识整合难题
企业对原有业务系统进行AI化改造往往成本高昂、风险巨大，且历史数据质量参差、业务知识隐性，导致Agent难以理解企业专属的Know-How。

AgentKit的 Memory（记忆库） 模块为企业提供了长期、可治理的上下文记忆管理能力，并可通过构建知识图谱和高效的向量数据库检索方案，帮助企业梳理和利用复杂知识。

在医药行业，药店资质管理涉及格式繁杂的文件（PDF、压缩包等）。AgentKit可帮助构建门店资质管理Agent知识库，高效处理资质查询、审核等精细事务，助力企业快速拓展线上线下的业务。

3. 评估与观测：打破黑盒，实现可量化迭代
大模型的“黑盒”特性使得Agent的决策过程难以追溯，效果评估也缺乏标准。实验室环境与真实生产场景差异巨大，人工评估成本高昂。

AgentKit为此集成了强大工具链：

• Observation（观测）模块：完整记录Agent的决策链路与工具调用，实现过程可追溯。
• Evaluation（评测）体系：提供量化评估指标与数据回放，内置超过50个官方评测器，已累计完成20万次Agent评估。
• Runtime（运行时）与Sandbox Tool（沙箱工具）：让Agent能在稳定、隔离的生产环境中运行与测试，保障开发安全与效率。

在金融场景中，某券商利用AgentKit的SWE Bench自动评测集，大幅降低了模型迭代中的存储与维护成本。其沙箱工具支持高效任务调度，将强化学习训练的实验周期显著缩短。

Force大会上展示的“智能会议助手”案例更具说服力。该应用包含会前推荐、智能签到、会议总结三个Agent，基于AgentKit开发后，代码量相比传统模式减少了96%。

结语：以Agent Infra为矛，深化AI云战略

云厂商的困境在于僵化的存量市场竞争。大模型带来了新路，但若沿用旧模式，仍将陷入窠臼。

火山引擎的路径清晰：传统云突围靠AI；AI云突破需从卖算力升级至建设MaaS与商业飞轮；而MaaS的成功，关键在于建设强大的AI基础设施（Infra），赋能企业开发出能真正创造价值的专业Agent，进而反哺整个云生态。

AgentKit的发布正是这一战略的关键落子。目前，火山引擎大模型日均调用量已达50万亿Tokens，稳居国内第一，并跻身全球第一梯队。要维持领先地位，用户生态的“飞轮效应”至关重要。

因此，火山引擎以AgentKit为矛，深入企业级Agent开发赛道，通过服务好核心开发者，逐步辐射更广泛的用户圈层，最终推动其AI云原生架构的全面普及与成功。这不仅是技术布局，更是一场清晰的战略“阳谋”。