低调接入MCP协议（模型上下文协议，Model Context Protocol）之后，5月13日，字节跳动旗下云服务平台火山引擎对外展示Agent（智能体）搭建工具与代表性案例，具体包括新视频生成模型、视觉深度思考模型、企业数据全场景智能体Data Agent等。

尽管近期国内外大厂纷纷通过接入MCP协议布局Agent生态，但在公有云尚不完善的国内市场，Agent生态的构建主要仍是云服务巨头之间的竞争。

火山引擎副总裁张鑫指出，过去所谓的智能体概念往往局限于千篇一律的对话框。然而，随着2025年后大模型基础能力的显著提升，智能体将能够实现自主决策。目前，火山平台上搭建的Agent DevOps已实现了智能体从开发、运营到使用的全流程贯通。

流程上，英特尔云与行业解决方案架构师丁超凡表示，通过利用云服务的优势，平台可以帮助普通开发者群体迈出跨越AI时代的第一步。他认为当前大模型应用开发存在两个“常识”：第一，不要将应用构建在大模型的能力延长线上，即那些随时可能因大模型能力提升而被取代的应用；其次，尽管大模型应用栈日益复杂，其核心并未改变——数据基础决定了应用的效果与应用能力的下限。

在数据层面，火山引擎数据产品解决方案负责人萧然认为存在三方面的困局：数据与数据之间、数据与工具之间、数据与人之间的交互。为此，火山引擎在今年4月发布了企业数据全场景智能体Data Agent，旨在帮助企业进行数据处理与业务决策，如借助大模型驱动的语义解析引擎，自动识别业务人员需求中的“营销效果评估”、“库存优化”等关键语义标签。此外，Data Agent已支持多模态数据输入，能够处理和理解更广泛、更复杂的数据类型。

火山引擎HiAgent产品经理王靖萱将大模型与Agent的实际落地过程形容为从浅水区驶向深水区。随着大模型持续发展，各行业客户都在尝试探索如何通过智能体和大模型提升业务效果。现有的工具与技术可以完成60分的成绩，但在从60分提升至90分的过程中存在一些暗礁，且大模型本身就具有黑盒属性，包括不确定性与不稳定性，也会产生幻觉问题。因此，智能体搭建之后，持续的运营也是平台必须为客户提供的服务，如评测、训练、调优等动作。

除了上述服务外，云服务平台的自有模型也是Agent生态建设的关键，它们可以为开发者群体提供智能内核、降低成本并促进生态整合。此次火山引擎发布了豆包·视频生成模型Seedance 1.0 lite、豆包1.5·视觉深度思考模型，并升级了豆包·音乐模型，进一步丰富了模型矩阵与智能体工具生态。一位行业人士对记者表示，开发者想要“玩透”MCP服务，需要选择一个背靠大厂生态的入口，因为大厂生态内有足够的插件与工具可供选择。因此，在某种程度上，MCP背后的Agent生态建设的竞争就是几家大厂之间的竞争。

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