大模型性能一路高歌猛进，但 AI 技术红利尚未充分转化为全社会的生产率提升。斯坦福 2026 AI Index 报告指出，AI 已经在单点任务实现效率提升，但局部优化很难传导至宏观经济层面。如何把模型能力变成企业实实在在的经营收益，已经成为整个 AI 产业亟待破解的核心命题。

9 月 16 日，2026 智能经济论坛上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖正式对外发布行业首个产业智能体操作系统，同时推出百度搭子开发平台。百度给出全新思路：依靠产业智能体打通技术与产业的鸿沟，让 AI 走出演示 Demo，深度嵌入企业业务流程，以此驱动 AI 产业形成技术飞轮与商业飞轮双向运转的增长闭环。

从单点 Agent 走向产业系统：拒绝再造 “智能体烟囱”

当下市场上大量智能体产品大多聚焦办公场景，擅长文档整理、内容生成，但是很难触碰企业研发、供应链、生产经营等核心业务。单纯依靠 “大模型 + 通用 Agent 框架”，不足以应对复杂产业场景。

百度将产业智能体定义为智能体 + 产业系统：整合企业私有知识、业务数据、工作流程、工具系统与业务规则，让智能体可以在真实业务环境交付业务结果，并且在持续运行当中自我迭代进化。

根据百度对企业业务的拆解，企业全部业务任务可以划分为三大部分：20% 日常运营任务、30% 专业领域任务、50% 决定企业生存发展的核心经营任务，三类任务分别对应通用智能体、专业智能体、定制智能体三类角色。

通用智能体以百度搭子为代表，承接信息汇总、资源协调、经营分析等基础运营工作。它并非单纯办公助手，更多承担调度中枢，把各类能力放在后台按需调用，解放员工精力，使其聚焦专业与核心业务。

专业智能体面向行业共性专业工作，百度已经搭建起完整矩阵：自我演化智能体伐谋、本体构建智能体胜算、应用开发智能体秒哒、企业级代码智能体文心快码、视觉智能体百度一见、营销智能体 Hogee、全场景数字人智能体百度一镜，企业可以直接复用成熟专业能力，减少重复造轮子的成本。

定制智能体瞄准每家企业独有的核心业务。企业沉淀多年的业务流程、内部规则、行业经验，是企业的核心竞争力，定制智能体需要深度对接企业私有数据与业务逻辑，介入真正影响营收、成本、风险的关键业务环节。

过去几十年企业数字化建设，ERP、CRM、财务、供应链系统各自独立，形成数据割裂的软件烟囱。如果各类智能体彼此孤立，拥有独立上下文、工具入口，企业就会迎来新一轮 “智能体烟囱” 困境。

而产业智能体操作系统正是在 OS 层面解决烟囱难题：向上接收业务需求，调度匹配对应的智能体；中间层打通企业数据、知识库、权限体系与业务工具；向下调度算力、存储、安全资源。不同智能体在统一权限框架下协同作业，原有业务系统不需要推倒重建，通过连接器、Skill 组件即可接入整套体系，保护企业过去数十年数字化资产投资。

芯片设计就是典型落地案例。芯片布局规划、电路布局两个环节环环相扣，过去工程师耗费大量时间在不同工具之间导出、导入数据，反复核对约束参数。依托产业智能体操作系统，百度搭子调用伐谋专业智能体，自动串联前后业务环节，实现任务结果无缝流转，工程师得以专注方案判断与指标校验，摆脱机械的数据搬运工作。

百度搭子开发平台：攻克智能体落地 “最后一公里”

企业落地智能体，最大痛点往往不在于模型推理能力，而是业务落地的 “最后一公里”。打通权限、对接内部系统、维护任务状态、处理异常恢复，整套工程体系复杂繁重。如果每家企业从零搭建 Agent 运行框架，会造成大量重复开发。

本次发布的百度搭子开发平台，将百度搭子同源的生产级 Harness 工程能力对外开放，依托 DuMate Agent API 提供完整托管 Agent 运行环境，覆盖智能体构建、部署、运行全生命周期。企业接入自有业务知识、工具流程，就可以快速搭建属于自身的产业智能体，并且和百度搭子共用同一套底层框架。

复杂企业业务任务往往跨多系统、多步骤，执行时长可达数小时。Harness 框架负责维护任务进度、保存中间状态、校验结果、异常恢复，避免长流程任务崩溃丢失进度，保障业务级可靠性。

这套框架还能实现能力同步升级：百度底层 Harness、记忆架构迭代升级之后，企业基于平台开发的定制智能体可以直接共享优化成果，大幅降低企业后期维护底层框架的成本。

平台同时提供公有云、VPC、私有化部署多种模式，兼顾高并发、全链路观测、安全管控需求。百度同时明确，面向生态合作伙伴不抽取佣金，鼓励行业开发者沉淀行业 Skill、业务套件，把专业行业能力接入平台生态，企业不需要大包大揽完成全部定制工作。

Agent Infra + 全栈算力底座，支撑产业智能体规模化运行

当大量产业智能体同时在线运行，持续调用模型、访问业务数据、执行多步骤任务，压力会逐层传导到底层基础设施。产业智能体想要大规模商用，离不开 Agent Infra 与 AI 算力基础设施的强力托底。

百度智能云构建三层全栈 AI 基础设施：最上层为通用、专业、定制三类智能体；中间是 Agent Infra，包含 MaaS 模型即服务、智能体推理引擎、Agent Cloud；底层依托百舸 AI 计算平台，支撑超大规模集群、吉瓦级 AIDC 人工智能数据中心，形成完整能力栈。

在 Agent Infra 层面，百度实现模型资源化，平台汇聚超过 150 个优质模型，智能体能够根据任务复杂度，按需切换调用不同模型，业务流程不受底层模型迭代影响。针对 Agent 长链路推理痛点，过去六个月完成推理引擎深度优化，长链路推理性能提升 3 倍以上，有效降低复杂任务的时延与算力消耗。

全新的 Agent Cloud 提出三大极致标准：极致弹性、极致安全、极致透明。支持万级沙盒百毫秒级热启动，智能体任务随用随启；实现工具级最小权限管控，安全覆盖开发至运行全链路；提供完整全链路观测追踪，任务每一步调用全部留痕，方便定位异常、排查性能瓶颈。

算力底座层面，国产算力已经不再局限推理场景，逐步承担大模型训练、微调任务。百度天池超节点实现全栈国产化，支持万亿参数大模型训练，并且对外开放整套架构技术规范，带动国产芯片、整机厂商协同发展。

面对算力进入吉瓦时代，百度采用预制标准化模块建设 AIDC，工厂预制模块现场组装，把数据中心建设周期缩短 30% 以上，匹配未来算力爆发式增长的交付需求。从芯片、集群、智算中心到 Agent 运行环境，整套全栈体系，为海量产业智能体落地筑牢根基。

商业与技术双向飞轮：企业拿到真实价值，AI 产业获得增长动力

AI 商业化的底层逻辑十分朴素：只有智能体切实进入企业业务流程，实现降本、增效、风控、业务增长，企业才愿意持续扩大 AI 投入，带来更多模型调用、智能体运行、算力资源的需求。企业业务场景产生海量真实业务数据，反过来又推动模型、智能体、算力基础设施持续迭代，形成商业飞轮和技术飞轮互相驱动。

这正是产业智能体操作系统的核心价值。企业在真实业务场景使用 AI 创造商业价值，随之把更多业务交给智能体处理；业务沉淀的场景数据，反向驱动模型、Agent Infra、算力底座持续优化升级。

从客户基本面来看，百度智能云已经拥有深厚产业客户基础：80% 央企选择百度智能云，央国企大模型应用市场份额位居第一；100% 系统重要性银行、800 多家金融机构、全部国内主流车企均选用百度智能云服务。财报数据显示，2026 年第二季度百度 AI 云基础设施收入同比上涨 50%，GPU Cloud 业务同比暴涨 283%，企业对 AI 算力的需求已经进入高速增长通道。

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