火山引擎「出击」Agent，教你用新姿势玩转内容创作

IT行业相对于一般传统行业，发展更新速度更快，一旦停止了学习，很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习，精进自己的技术，尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《火山引擎「出击」Agent，玩转内容创作新姿势》，聊聊，我们一起来看看吧！

2025 年已进入年中阶段，大模型领域的竞争进入了下半场。一个显著的特征是：今年除了 Agent，整个大模型领域显得格外沉寂。

中美少数几家机构已经构筑起下一代基础模型的技术壁垒，这使得具备竞争力的团队逐渐集中。同时，创新门槛也在提升，“仅跟随”而无“实质性突破”的成果难以引起广泛关注，因此围绕底层技术的讨论热度有所下降。以 Meta 为例，彭博社近日报道指出，由于扎克伯格对 Llama 4 的表现不满意，认为其在竞争中落后，公司正计划成立新的“超级智能小组”，为下一轮技术竞赛做准备。

人们开始从 Agent 在理解、规划、工具使用与任务执行上的表现中看到 AGI 征途中除基础模型外的新可能。在硅谷的投资圈中，Agent 所代表的经济形态被称为“自动收益的商品化”。

科技爱好者设想，无论是现实世界中的机器人还是虚拟世界中的 Agent，在被赋予目标后，都能像用户的分身一样自主完成一系列任务并创造价值。此前，AI 科技评论也将 Agent 比喻为“AI Being”（类比 Human Being），强调其具备可交换商业价值的特性——这一观点如今已被行业广泛接受。

那么，在这个“自动收益商品化”的 Agent 市场中，个人和企业如何打造符合自身需求的 Agent？

基础模型显然具有主导优势。目前市面上大多数深度研究型 Agent 工具都出自头部厂商。基础模型就像培养 Agent 能力的高校，而强化学习则是 Agent 进入特定环境后适应任务的桥梁。因此，拥有基础模型能力且具备产品开发思维的团队更容易占据一席之地。

但随着云服务商的加入，纯产品团队和垂直行业玩家也获得了开发 Agent 的可能性。集成了基础模型、强化学习、云计算等服务的平台，为 Agent 提供了构建 AI Beings 的原材料以及落地场景的辅助支持，相当于联合开设加盟店。

字节火山引擎近期的发布，正是对 Agent 开发落地模式的一种新尝试。

一、从 To C 到 To B：Agent 的落地挑战

Agent 爆火离不开 Manus 的推动，但更重要的是其任务拆解与执行透明化的特性，正好契合市场对自动化工具的迫切需求。

有业内人士表示：“Manus 不只是因为它能做什么，还在于它让用户看到了它是怎么做的。类似于推理模型的思维链，通过可解释性和用户参与感打破黑箱，建立信任。”

从技术角度看，Agent 验证了“模型 + 云”的运行逻辑。其核心依赖大模型或多模态模型，而这些模型对算力要求极高。

这种组合不仅满足企业在成本、稳定性等方面的需求，也为生态整合提供了方向，形成了完整的解决方案思路。

尽管 Manus 是面向 C 端的产品，但在行业中却被认为更适合 B 端的自动化办公流程需求，更像是一款为企业量身定制的工具。

关于 Agent 应该偏向 To B 还是 To C 尚无定论，但从客观上看，B 端市场对降本增效的需求催生了巨大的蓝海，成为整个行业的下一个争夺点。

然而，企业级 Agent 的落地并非易事：模型幻觉问题、跨系统协作成本高昂、工业标准严苛等问题，都在考验 Agent 是否能从“玩具”进化为“生产力工具”。

分析 B 端与 C 端 Agent 的差异可以发现，多数 C 端产品因生态位不同，往往只能吃一波流量红利。很多初期靠炫技吸引用户的 C 端产品，若无法持续解决实际问题，就容易流失用户，导致获客成本难以平衡。

相比之下，To B 领域虽然前期推广难度更大，但一旦契合企业需求，就能获得稳定客户。

企业对自动化、效率提升的需求是持续且强烈的，从电商营销到金融法律等多个领域，Agent 都还有巨大应用空间，且企业付费能力强，一旦形成成熟的商业模式，收益可观。

有观点认为，这也是行业更关注 B 端 Agent 的原因之一。许多实际应用场景最终都会落到企业端，对于大厂而言，To C 更像是获取流量的手段，项目的最终落脚点仍是 To B。

正是因为 B 端对 Agent 的强烈需求，当 Manus 出现时，整个行业都意识到 Agent 具备了商业落地的可能性。

众多创业公司在这一领域寻找机会，一部分选择轻量化路线，基于开源模型或大厂 API 做图像生成、代码辅助等；另一部分则深耕垂直场景，如聚焦制造业的智用开物，避开通用 Agent 的高成本陷阱。

但无论 To B 还是 To C，初创公司在开发过程中普遍遇到困难，尤其是在 B 端。

从模型层面看，当前技术存在诸多限制。例如在智能客服场景中，幻觉问题影响准确性；许多 Auto Agent 产品虽具备一定流程能力，但在实际场景中仍不成熟，响应速度和输出质量远未达到企业级要求。

系统、数据孤岛与协作成本也是 B 端 Agent 面临的核心难题。传统企业内部系统繁多，跨系统对接需大量资源投入，缺乏统一标准也导致协作效率低下。

B 端对 Agent 的要求极为严苛，需要具备多任务协调、领域知识深度、异常处理等能力，甚至涉及敏感数据处理。由于不同行业在业务流程、数据格式、审批规则等方面的差异巨大，Agent 必须达到工业级标准，才能真正落地。

对此，行业主流方案是采用“AI 原生应用运行平台+MCP 产品组合”。在国内，许多模型厂商推出了企业级 AI 云原生平台，旨在解决大模型向实际应用转化的“最后一公里”难题，为开发者提供一站式构建能力。

随着 To B 技术门槛的提升，初创企业越来越依赖 AI 云原生平台作为“智能生产力基础设施”。当“开箱即用”成为刚需，新的开发范式正在重塑 Agent 落地逻辑。

在这个产品与场景深度融合的时代，谁能破解 B 端 Agent 的“最后一公里”难题，谁就能在智能生产力革命中占据先机。

二、Agent 上云开发的“加速器”

对企业来说，自动化转型已势在必行，但目前可用的 Agent 产品有限。由于 Agent 的背后是模型与产品能力的结合，非模型企业很难单凭自身力量开发出符合市场需求的 Agent。

对非模型企业而言，突破“模型能力壁垒 + 工程化瓶颈”是抢占智能生产力高地的关键。而借助 AI 云原生技术体系，通过全栈工具链、模型工程化能力与行业场景深度融合，已成为企业实现从技术选型到商业闭环的重要路径。

这类企业在切入 Agent 赛道时，首先面临的就是“模型能力断层”，既缺乏底层研发能力，又难以将通用模型适配垂直场景。

以员工出差航班推荐为例，看似简单的任务其实涉及意图解析、外部数据调用、用户习惯优化、网页代码生成及公网部署等多个环节，需要从模型、开发环境到通信协议的完整技术链路。

在此背景下，AI 云原生成为关键切入点。火山引擎提出的 MCP 服务 + 豆包大模型 + 云服务的一整套 Agent 开发范式，能够跳过上述难点，直接构建起 Agent 的技术底座。

这套新开发范式将“航班查询”简化为：通过“TRAE”支持 AI 开发全流程，再由“豆包大模型”作为 Agent 的“大脑”生成回答，并调用 MCP 协议获取历史行为数据及航班信息，最终完成推荐操作。

专攻编程场景的 TRAE，作为火山引擎协同开发的 AI 原生 IDE 产品，在降低开发门槛的同时串联起整个开发环境，实现产品、工程、模型的有机结合。

传统软件开发流程包含需求调研、产品设计、界面开发、接口联调、部署发布等多个步骤，编码只占约 30%。如果 AI Coding 工具仅限于代码生成，在实际工程中难以全面提效。

如何将分散在各环节、工具中的 AI 能力融合起来，成为 AI 真正融入工作流的重点，也是 TRAE 提升开发全流程效率的核心。

通过 TRAE，开发者可以通过自然语言描述目标，自动生成文件结构、模块拆解、代码

以上就是《火山引擎「出击」Agent，教你用新姿势玩转内容创作》的详细内容，更多关于的资料请关注golang学习网公众号！