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01 AI Agent 引爆元年：从开源Agent框架到未来企业新势力
京东云于今年 7 月正式开源了JoyAgent‑JDGenie，这是业内首个“完整产品级”通用多智能体系统——覆盖前端／后端／智能体框架／执行引擎以及众多子 Agent（如报告、代码、PPT 智能体）；在权威 GAIA 基准测试中取得 75.15% 整体准确率，，显著超越 OWL、OpenManus 等同类开源产品。真正实现了Agent开发的“开箱即用”
在这之前，黑马公司 Flowith 发布了其革命性 Agent 产品 Neo，号称世界首款支持“三无限”的智能体：无限步骤：可持续运行复杂任务秒拆解、精准执行（如定时生成报告、持续爬取信息等）；无限上下文：支持百万 token 的任务历史记忆，能处理上万字对话与内容生成；无限工具：可并行调用多个工具，从搜索引擎、代码执行器到图像生成器，协同工作生成最终结果
KPMG也于今年6月发布了 Workbench多Agent 平台，初期就已部署 50 个智能体，并预计扩展到近千个，广泛服务于税务、审计、咨询等领域。我们见证着 AI Agent 逐渐成为智能化运营的基础构件，而非科研实验室的边缘项目。
论是 Flowith 的无限执行力、Manus 的通用拆解能力，KPMG 的企业级落地，还是如 OpenAI、Google、字节跳动、智谱、MiniMax等模型厂商也纷纷入局Agent，均指向一个趋势：AI Agent 正从单一对话工具，迈向能够主动执行任务、联动服务、实时反馈的“数字生产力”时代。
AI Agent 落地面临的四大核心痛点
尽管 Agent 应用正迅速崛起，要实现实际落地仍面临许多关键挑战：
1. 稳定性与执行链路断裂
真实业务环境中，Agent 容易因为算力资源波动、调用延迟、外部数据获取超时而出现“掉链子”现象，造成用户体验的“用几次就废”。同时缺乏高可用云节点、弹性算力调度与边缘加速，会放大这些不稳定性，导致长任务执行中断或输出不连贯。
2. 数据质量差与接入复杂
内部文档与业务数据分散在不同系统，存在多版本、冗余、缺乏标准化的问题；实时网络数据更新无法及时同步，导致模型使用过期或错误信息。再加上没有统一的数据接入与清洗机制，检索精度和推理可信度都大打折扣。
3. 模型管理分散、推理性能难优化
Agent 通常需要调用多种大模型（通用、垂直、专用微调），但缺乏统一接入与管理平台。模型版本切换慢、策略路由缺失、推理延迟高，都会影响业务实时响应能力，也增加了调优与迭代成本。
4. 调试、监控与合规部署困难
跨云、跨系统的 Agent 缺乏全链路可观测性与审计能力，问题难以复现。金融、医疗、政企等场景下，数据与推理过程无法在合规框架内运行，更增加了部署阻力与安全风险。
这些交织的痛点都指向一个核心问题：想让 Agent 能在真实业务中稳定落地，需要一套专为它设计的基础设施：Agent Infra。这个基础设施不仅要提供稳健的执行环境，还需能高效管理模型、支撑多样工具调用，以及保证数据的精准供给和安全合规。
真正的 Agent Infra 应具备以下关键能力：
- 弹性与容灾的运行环境（Environment）
- 模型入口与路由的可控体系（Tools/Model Layer）
- 高质量、低延迟的数据供给与检索（Context/Data Layer）
- 安全审计与多 Agent 协同能力（Security & Orchestration）
满足这些基础设施要求，看似统一，但实现难度巨大。这正是市场上大多数 Agent 项目卡在 PoC 阶段、无法规模化落地的关键。
目前，针对此类痛点，业界已经有公司交出了令人满意的答卷。 小宿科技从创立初期就深耕AI基础设施行业，目前已经服务了全球近千家客户，覆盖了国内超过一半的头部原生应用，并成为全球 Agent Infra 领域的佼佼者。
为何小宿科技能在如此短的时间内抓住机遇获得巨大的成功？或许我们可以从其旗下产品的分布了解一二：
- IaaS（AI云服务）：小宿AI云，AI云全栈服务平台。提供全球化云与算力资源，支持私有化/混合云部署、弹性 GPU 调度、边缘节点加速、Agent 沙盒，以及全链路监控与容灾能力，为 Agent 执行链路提供稳定的“地基”。
- MaaS（模型服务）：小宿模型聚合平台，一站式模型聚合管理平台。实现统一模型接入与版本管理，通过策略化路由、A/B 分流、回退机制与推理监控，保障推理过程的稳定性与迭代速度。
- DaaS（数据服务）：小宿智能搜索，专为Agent设计的智能搜索与数据服务。多源实时接入、结构化与多模态检索、去重与版本管理、证据溯源，以及低延迟查询，确保 Agent 持续、准确、实时地获取信息。
小宿科技这三层 Infra 产品构建了面向 AI Agent时代的全链路技术底座：IaaS 层提供全球化、高性能、合规可控的云、算力及Agent沙盒服务，MaaS+DaaS层通过“智能搜索 + 模型聚合”赋能 Agent 的信息获取与推理能力，打通了“可靠的运行环境 + 可控的模型治理 + 高质量的实时数据”的 Agent 运行逻辑，并解决了“感知 → 收集 → 推理 → 反馈”各环节的关键痛点，真正实现了为AI智能体而设计的 Agent Infra。
02 为什么 AI Agent 的真正竞争，将落在“联网检索 + 实时数据接入”能力上
随着 AI Agent技术的快速发展，我们正在见证一个全新的趋势——AI Agent 不再满足于简单的“会说话”，而是积极向“能行动、能决策”转型。当一个 Agent 要制定策略、给出建议、完成操作时，它必须能够随时检索获取最新信息，最终成为行动链中的关键一环。
所以，在蓬勃发展的的AI Agent应用背后，智能搜索已经成为了一种刚需。
补充知识盲区，用最新数据支撑判断
LLM 知识滞后：模型训练过程中只能使用一定历史内容（如半年甚至更早），无法获取当天政策、新闻、法规或市场动态。Agent 如要生成执行式建议或完整报告，必须接入最新信息，否则输出只能停留在“旧时代的结论”。
深度检索：通过联网搜索，模型能力逐步走向任务驱动型的“查找 → 学习调研 → 内容生成/知识综合/结构化输出”闭环流程。例如，OpenAI 的 ChatGPT Deep Research 与 Anthropic 的 Claude Research 均已将网页搜索能力内嵌于模型系统中，通过自动搜、自动聚合，再结合 LLM 生成报告级输出，为用户提供可信、实时、可复用的信息基础
面向用户：RAG让知识检索更“聪明”
Retrieval-Augmented Generation 是检索增强生成流程：Agent 会先检索信息（如网页、文档、数据库），将结果反馈给 LLM，后者据此生成更准确、专业的回答。
当 Agent 接到一个宏观任务（比如“计划巴黎度假行程”）时，它会通过任务识别、拆分和多轮执行进入一个精细的多级任务流程：
Macrotask（宏任务）：计划巴黎度假行程
Subtask（子任务）：订去巴黎的机票 → 比较可选择的机票 → 订下最合适的机票
Subtask：安排住宿 → 比较可选择的酒店 → 订下最合适的酒店
图示中展示出传统搜索只能覆盖“Find”（查找）阶段，而结合联网智能体的能力，可进入上述等更深层次的任务
为了支持这种层级任务执行，Agent 必须接入多种数据源协同检索能力：网页搜索：检索实时航班或酒店报价；知识库 / 企业数据库：查询机票政策或酒店评价审核流程；向量检索引擎：针对历史用户偏好或文本内容提供语义匹配建议
借助一体化检索平台，智能 Agent 即能自动识别任务层级、分解子任务、并依据不同来源提供检索结果支持，从而避免信息偏差与上下文断裂。
面向企业：为什么 B2B Agent 离不开AI搜索？
从金融、通信、制造、保险资管到医疗等多个行业，越来越多企业正积极搭建并运营自己的内部 AI Agent，以实现客服自动化、市场洞察、财务分析、研发支持等一系列业务协同与效率提升。在这些企业级 Agent 实际运作过程中，为了保持智能体具备 实时性、高效性和准确决策能力，离不开外部联网数据的持续获取与动态更新。
03 小宿智能搜索，全方面赋能AI Agent的数据获取
2025 年，Agent 与搜索的深度融合已成必然。作为全球领先的AI Agent基础设施服务商，小宿科技旗下智能搜索服务已携手 Lemon AI、魔搭 MCP 广场、Coze平台、MCP.so等开源与企业级 Agent 平台，为开发者和产品团队提供一站式的AI Agent基础设施解决方案。无论是自主推理、自动执行任务，还是实时浏览网页数据，小宿智能搜索都能以高时效、高准确、高结构化的检索能力，成为背后最强大的信息推手。目前，小宿科技AI Agent基础设施服务——智能搜索，模型聚合，全栈 AI 云——已合作海内外近千家企业，搜索服务月调用量更是达数亿次。能被客户信任并选择，离不开小宿智能搜索杰出的数据能力，以及专精 Agent 开发痛点的市场定位。
全球化数据覆盖 + 合规保障，多语种无死角
小宿智能搜索原生支持包括中文、英文、西班牙语、葡萄牙语在内的 35+ 主流语种，为跨国场景提供统一的查询体验。无论 Agent 面对哪种语言的内容，都能获得本地化、符合法规要求的数据服务，帮助企业与开发者轻松应对 GDPR、CCPA 等多国监管标准。
多模态搜索，一站式满足 Agent 的多样数据需求
小宿智能搜索不仅支持纯文本检索，还集成了“文搜图”“图搜文”“图搜图”“视频检索”功能。Agent 可以用一句自然语言输入召回相关图文并茂的结果，也可上传图片反查相似场景，甚至精准定位视频片段——所有检索模式在同一 API 下无缝切换，让多模态 Agent 在知识获取时更具灵活性与深度。
长摘要总结，关键信息一览无余
小宿智能搜索打破传统“摘要式”检索的限制，直接获取网页、PDF、报告等内容的完整正文，并支持以 Markdown 等格式输出，自动高亮与查询意图最相关的关键词与段落。无论是数十页的行业白皮书，还是纷繁复杂的法规条款，Agent 都能在一行调用中获取全量信息，而不是向用户答复“如需获取更多信息，请点击相关链接”。
智能召回 + 精准排序，内容质量远超主流搜索引擎
依托自研的千亿级向量语义索引和多阶段排序模型，小宿智能搜索能根据 Agent 的查询意图，精准召回最相关内容，并通过语义打分与可读性评估，提供更契合任务需求的结果。在Search Arena的客观评测中，使用 DeepSeekR1 对 SmartSearch 与 某海外主流搜索引擎SearchAPI搜索结果进行逐项评分，涵盖“有用性、相关性、深度、引用、推理与准确性”等维度，结果显示：小宿智能搜索在 44% 的查询中被评判为优于友商（友商 为 41%，还有 15% 被评为一致表现）。这充分体现了小宿智能搜索在理解查询意图、提供多维深入内容与保障表达准确清晰度方面的优势。
高可用 + 低延迟，Agent 系统稳定可靠
小宿智能搜索提供秒级响应，SLA 达 99.9%。灵活部署与智能路由容灾机制可在节点故障时秒级切换，保障 Agent 在并发高峰或跨地域编排场景中的持续稳定运行，让智能体的运行永不停摆。
结语
支撑 Agent 从“会说话”到“会做事”，靠的不只是模型，还需要稳定的 Agent Infra——AI云（IaaS）、模型管理（MaaS）、数据服务（DaaS）缺一不可。
小宿科技正是用这三层全链路基座，让每一个 Agent 都能稳定运行、快速落地，如果你正在搭建 Agent 应用，不妨试试小宿科技，让它立刻在稳定坚实的基础上动起来。
文章来自于微信公众号“Z Potentials”。
