过去一年，企业在AI上的投入正在迅速拉开差距：有的企业，AI应用仍停留在Demo和试点阶段；而有的企业，已经开始用Agent重构研究、运营与决策流程。
表面上看，大家采用的或许都是“大模型”，但真正拉开差距的，并不在于模型能力本身，而是源于一个最根本的问题：即企业是否具备支撑AI长期稳定运行、并持续放大价值的基础设施？
当AI开始切实影响组织效率、成本结构与决策速度时，Agent能否规模化落地，已不再是一个技术议题，而是企业必须面对的核心经营问题。
为什么很多Agent项目
最终都停在了试点阶段?
从大量企业的实践来看，Agent难以真正跑进核心业务系统的原因，往往集中卡在这三类现实挑战上：
项目越做越多，但始终拼不成一套能力
Agent涉及模型、工具、知识、流程与运维多个环节，如果缺乏统一的平台与架构支撑，各团队往往只能围绕自身场景各自推进，结果就是试点不断、重复建设增多，却始终难以整合为可复用的企业级能力，这就会导致AI看起来很热闹，业务却几乎没有变化。
试点看起来成功，但一推广就“算不清账”
进入长上下文、多轮对话、高并发等真实的业务场景后，AI推理成本往往不再呈线性增长，而是会快速放大。在这一阶段，不少企业就会陷入典型困境：试点阶段效果看起来很不错，但一旦尝试规模化推广，成本结构迅速失真。
业务运行得越顺，成本反而越难评估，Agent也因此难以从“试验项目”进入长期规划。
真正重要的业务，不敢交给Agent
当输出稳定性不足、过程不可追溯，且安全与合规难以保障时，Agent就很难进入关键业务流程。在这种情况下，法务、风控与业务部门往往会基于“不可控”的判断而保持谨慎，AI也因此被限制在边缘场景，始终无法成为企业的核心生产力。
这些问题的本质，其实并不在于“AI能不能做”，而是在于企业是否具备一套能够支撑Agent长期运行、规模复制与持续优化的基础设施能力。
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《百度千帆平台如何赋能企业级应用落地实践》
百度千帆Agent Infra的四大关键能力
围绕这一命题， 百度千帆Agent Infra从长期运行、成本可控、效果可验证的企业视角出发，完成了系统性升级，其核心目标只有一个：让Agent从“技术试验”，真正变成可复制、可持续的业务能力。
能力一：Agent成本首次变得可预测、可规划
通过自研分布式多级KV Cache等技术，百度千帆实现了系统级推理优化。在万卡集群实测中，特定高频场景的推理成本可降低高达80%。对企业而言，Agent不再是“越用越贵”的黑箱，而是可纳入长期测算的业务能力 。
能力二：Agent真正接入业务流程，而不只是对话工具
百度千帆整合了百度AI搜索、企业级RAG、工具生态等能力，使Agent能基于权威信息做判断、调用系统执行任务。在部分客户流程中，关键业务环节的处理时效提升超60%，AI成为“更可靠的业务执行节点”。
能力三：成熟Agent开箱即用，落地不再依赖反复试错
百度千帆将真实业务中的Agent实践沉淀为“ 官方应用 ”，如深度研究Agent，可将传统需数日的研究工作压缩至30分钟内，且报告全程可溯源。企业可基于这些已验证的模板快速调优，大幅压缩试错周期。
能力四：企业级运行环境，支撑Agent长期稳定运行
千帆提供从部署、监控到持续优化的全生命周期管理，内置多模态内容安全与合规能力。在已落地的大型系统中，Agent服务可用性达99.95%以上，真正实现可监管、可回溯、可持续优化。
以上四大核心能力，共同构成了一个能让Agent“转起来、用得好、管得住”的完整经营底座。
这也揭示了一个根本问题：企业AI能力的真正差距，其实并不在于模型本身的优劣，而是在于能否将模型转化为稳定、可运营的业务能力。
Agent正是这种能力的集中体现，而支撑其规模化落地的Agent Infra，正在成为企业之间竞争的新分水岭。
关键不在做不做，而在于做得对不对
百度千帆，已在金融、教育、电商、汽车等多个行业，助力企业完成从0到1，再到规模化复制的关键跨越。因此，当前的核心问题早已从“要不要做Agent”，转变为“如何选对基础设施，将AI投入转化为确定的业务回报”。
