摘要火山引擎FORCE大会第二天聚焦企业AI落地提出从单一模型到多模型协同、从Agent到数字员工的体系化方案。本文提炼三大核心挑战与对应解法梳理豆包大模型家族升级、AI云基础设施全面进化以及TRAEWORK、扣子3.0、HiAgent 3.0组成的产品矩阵。适合关注企业AI落地的技术管理者。目录企业AI落地的三大挑战火山引擎的AI云原生解法豆包大模型2.1系列能力升级视频图像模型CG 5.0 Pro与Cdance 2.5AI云基础设施全面升级产品矩阵TRAEWORK、扣子3.0、HiAgent 3.0行业实践从电视到金融的AI落地参考资源1. 企业AI落地的三大挑战火山引擎总裁谭代在演讲中直接点出当前企业AI落地的核心困境模型越来越聪明但落地依然困难。他归纳为三个具体挑战挑战描述本质复杂业务需多模型协同企业问题不是静态问答而是动态任务涉及数据、系统联动、多步骤分析单一模型能力不足从模型到Agent缺企业级能力好模型像好毕业生上岗前需培训Agent需要身份权限、数据连接、评测治理才能进入生产缺少中间层基础设施多Agent难形成组织合力多个Agent如何协同、沉淀经验、量化价值缺少运营治理体系这里谭代举了个很接地气的例子销售拜访客户看似简单背后涉及客户画像、实时信息、系统联动、多步骤分析。这种场景不是问一个问题能解决的需要端到端的编排和执行。2. 火山引擎的AI云原生解法火山引擎以模型为核心构建三层AI云原生架构层级能力对应产品模型层多模型协同、全模态覆盖豆包大模型家族 火山方舟Agent层身份、权限、运行时、沙箱、评测、记忆AgentKit运营层全局监控、治理、度量数字员工管理体系企业级Agent三原则可靠稳定运行长程复杂任务可控明确边界关键节点需人工确认可衡量AI投入需要看到可量化的价值这三原则说实话并不新鲜但难的是如何落地。AgentKit做的其实就是把这三原则拆解成具体的工程模块让企业不用从零开始造轮子。3. 豆包大模型2.1系列能力升级吴迪火山引擎智能算法负责人重点介绍了C 2.1模型在Agent方向的升级C 2.1核心能力更强的任务理解与长期规划更好的错误应对与工程交付质量视觉理解能力增强图像视频细颗粒度理解、UI操作稳定性提升典型应用场景游戏开发2D卡通闯关游戏全流程——方案规划、Prompt撰写、切帧抠图、Bug修复、Godot引擎交付由工程师独立完成设计稿转网站平面户型图→三维场景、数据看板草图→像素级还原网站创意工作室官网录屏理解→独立运行网站关键判断吴迪提出2026年三个趋势——语言模型成为数字世界底层引擎、视频图像持续突破、企业级复杂Agent逐渐成熟。异步长程任务将更广泛渗透到企业生产经营中。这几个趋势判断其实挺保守的尤其是异步长程任务——如果Agent能稳定跑几小时甚至几天那很多需要人盯着的流程都可以交给它了。4. 视频图像模型CG 5.0 Pro与Cdance 2.5CG 5.0 Pro图像模型7月发布交互式精准编辑在画面上点选圈选用箭头或草图表达编辑意图多图层分离画面元素拆成有序图层逐层编辑精修更高密度内容表达复杂数据、流程、图文结构化组织进一张图多语种文字生成一键生成多语言版本Cdance 2.5视频模型四大升级更长视频单条30秒直出全球领先更丰富参考输入多参考素材联合生成更精准编辑年龄变化、风格迁移如侠客水墨风格转化更广泛语言覆盖原生支持十几种语言一个值得注意的变化视频创作门槛在急速降低。例如于聪里的画家作品作者接触AI创作不到半年两天左右把故事变成画面全网播放突破7000万。他用的Prompt就是一个故事不是一堆镜头参数——这意味着创作正在回归表达本身普通人也能讲出好故事。5. AI云基础设施全面升级田涛涛火山引擎云基础产品负责人介绍了面向Agent的云基础设施升级计算能力第三代资源池网络带宽360 Gbps提升100%PPS 6800万提升42%端到端延时低至56微秒第四代大数据服务器单核能力提升40%分钟级拉起12万容器化能力网络能力全网关就近接入全球网络结合CloudWAN自动组网PrivateLink跨地域访问一处发布全网可达NAT网关七层代理转发Agent访问公网可控可审计存储与数据库BS沙箱存储万级云盘并发创建弹性远程盘单盘吞吐超4GB/秒OpenVI上下文管理数据库专为AI设计已集成至OpenCloud、OpenCode等生态企业知识中心可信、合规、可执行的知识接入方案身份与安全Identity支持飞书、钉钉、企微及自定义OAuth接入Agent遵循最小权限原则不能简单继承用户全部权限个人Agent遵循个人授权边界团队Agent遵循workspace隔离企业Agent支持审批访问全审计身份权限这块其实很关键。很多企业不敢让Agent进核心系统就是怕它权限过大。最小权限原则听起来简单但在实际企业环境里落地需要一整套基础设施支撑。6. 产品矩阵TRAEWORK、扣子3.0、HiAgent 3.0张鑫火山引擎副总裁发布面向不同角色的产品矩阵产品目标用户核心价值TRAEWORK研发团队AI办公工作台CodeWork双模式扣子3.0业务团队多人多Agent协同三端协同HiAgent 3.0IT和管理者数字员工全生命周期管理TRAEWORKWork模式文档撰写、数据分析等日常办公Code模式快速原型开发支持自然语言开发一个账号轻松切换一个后台统一管理核心理念从代码优先转向Spec First规范优先扣子3.0多人多Agent灵活组合随时拉起AI团队移动端、网页端、PC端三端协同行业知识沉淀金融、法律、医疗等领域专业能力接入广发证券案例财务对比、ETF筛选、龙虎榜等能力形成标准化LLMHiAgent 3.0开发域从写代码转向定义目标组合能力运行域自主编排双态引擎管理域数字员工效能大盘四张可量化榜单全局概览、业务产出、产物评分、核算汽车经销商案例4周工作缩至5天效率提升3.5倍三个产品分别面向研发、业务、管理三个群体但底层数据和能力是打通的。这种矩阵式打法其实挺符合企业实际情况但最终要形成统一的数据流和治理体系。7. 行业实践从电视到金融的AI落地创维酷开AI重构大屏价值AI播客产品上线后新闻模块活跃率提升5倍以上UI全部后端生成功能上线从2周缩至2-3天康养智能体健康管理陪诊住行服务闭环核心思路把复杂留给云端把简单留给用户民生银行金融AI Agent实践沈志勇民生银行分享银行三个环境对Agent的不同要求生产环境追求高确定性、高可控性办公环境文案处理、专业判断最后需人把关开发环境软件工程是AI被证明有效的主要领域C端能力不能简单迁移到B端B端更强调可靠性、安全性、易审计性神经符号混合架构用神经网络带来灵活性符号逻辑带来确定性Skill形成能力封装就像传统软件的内部库️沈志勇那段关于Attention Is All You Need的吐槽挺有意思当你相信Attention是万能的就得接受它只是在找相似的东西。幻觉和跨域关联困难是Attention的天然缺陷解决方案是在外面加逻辑护栏做跨域连接。这种神经符号混合的思路其实比单纯堆模型参数更务实。8. 最后个人感觉相比第一天的新品发布第二天更像是一场坦白局。谭代那段讲企业AI落地三大挑战的时候我能想到很多做过AI项目的朋友会频频点头模型变聪明了但业务里还是用不起来这确实是真实困境。希望以上内容对你有帮助本文基于B站视频AI开讲啦《2026火山引擎Force原动力大会 主会场第二天上午》由音视频转录工具Ai好记进行文稿转录、思维导图梳理、精华要点提取。如果你也有音视频学习习惯可以试试用这个工具把高价值视频转为图文笔记进行存储后深度学习省时省力亲测好用如有问题欢迎评论区交流。如果本文对你有帮助点赞、收藏、转发支持