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智能体进入任务交付阶段，百度搭子在WAIC提供了一个观察样本

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作者 | 此间少年

编辑 | 卢旭成

本届WAIC上，百度旗下通用智能体百度搭子入选大会‘镇馆之宝’，也是十大获选展品中唯一的通用智能体产品。

这不是一个单纯的展会标签。它背后对应的是几条可观察的进展：自上线以来日均提问数增长20倍，个人办公、企业协作和大众内容场景也都有了对应案例。

图源：百度云官网

世界杯期间，百度搭子登上央视频《超级绿茵场》，在8场重点赛事中通过“百度搭子AI战术分析时刻”，把进球、防守漏洞、球员跑位等专业信息拆解成普通观众能理解的战术内容。这个案例说明，百度搭子的任务交付能力已经不只停留在办公桌前，也能进入高关注度的大众内容场景。

这些场景共同指向一个问题：智能体要真正跑出来，靠的不能只是模型能力，而是从工具调用、成本控制到安全治理的一整套系统能力。

从会“答题”到能“交付”，智能体进入真考场

2026WAIC展会释放清晰信号：智能体赛道正从年初“龙虾热”的概念狂欢，全面转向真实任务落地比拼。过去大家看AI，主要看会不会答题；现在更关键的，是能不能把检索、判断、调用工具和结果交付串成一条稳定链路。

杭州AI算法工程师林磊（化名）对此表示，年初的龙虾热潮只是点燃市场对智能体的初步期待，行业下一阶段核心命题，是让AI从“单次问答”升级为“完整闭环办事”。对大模型厂商而言，这是必须跨越的核心考题，不管是个人创作者还是企业使用者，最终诉求都是依靠智能体完整走完业务流程、形成可复用执行反馈。

然而，当下主流智能体普遍存在底层短板。林磊解释道，目前不少Agent产品已经能通过循环调用工具完成多步骤执行，但复杂任务真正难的不是‘持续调用’，而是路径规划、过程纠偏和结果校验。复杂任务多分支交叉场景下，模型极易偏离目标，如同仅有动力却无导航的车辆，难以保障任务高效、精准落地，这也是大量用户反馈AI“只能做半套活”的重要原因。

想要解决多步骤任务执行卡点，需要厂商在底层引擎、工程能力上持续深度优化，百度搭子正是依托持续迭代的底层技术，打通完整业务执行闭环。

图源：受访者提供

今年6月，百度搭子完成Harness核心引擎升级，通过多层工程调优，在不削弱智能规划、任务执行能力的前提下，将整体Token消耗下降75%，这意味着同等任务下，使用成本和资源消耗都有明显下降。这也是国内通用智能体首个依靠引擎优化实现大规模降本的产品。

7月的个人版升级，则把这种能力继续往办公和内容创作场景里推进：智能路由降低任务耗时，多端共享记忆让任务可以在手机和电脑间接续，Browser Use让网页任务可视化执行；PPT Skill和自媒体专业套件，则把资料整理、内容编排、图文创作、脚本生产等环节纳入同一条任务链。

持续的底层优化与功能迭代，让百度搭子在全球权威评测中稳居第一梯队：成为国内首批拿下中国信通院两项智能体权威认证的产品；登顶Pinch Bench评测榜单，前五席位独占三席；拿下全球龙虾执行赛事冠军，Deep Research深度研究榜单同样排名首位。

图源：百度云官微

硬核评测成绩，直接转化为用户增长势能。AI龙虾榜单数据显示，百度搭子月访问增速达114.72%位列全球第一，116万月访问量稳居行业第三，大量职场人、自媒体创作者选择用它承接完整办公、创作任务，真正实现AI“把活干到位”。例如，前腾讯产品经理、雪服品牌创始人栗噔噔，借助百度搭子搭建的完整工作流，单人即可搭建以往十人团队才能运转的自媒体体系，月收入翻五倍。

图源：AI产品榜

图源：AI产品榜

企业版上线，智能体开始进入组织流程

个人使用智能体，目标是高效率完成工作的闭环。但企业的诉求完全不一样，希望借助账号互通、多端记忆留存，把业务资料、实操经验全部留存为公司共有资产，理顺跨岗位协作、员工离职交接的各类麻烦，保证AI能力稳定持续运转。

企业真正担心的，不只是AI能不能生成内容，而是三件事：能不能接入原有业务系统，能不能把员工经验沉淀下来，能不能保证数据安全和操作可控。

市面上多数通用智能体只适配个人办公，很难同时解决协同、资产留存、数据安全三大难题。百度搭子企业版针对性地给出一整套落地方案，分别从安全底线、团队共享、行业拓展三个维度匹配企业真实需求。

安全方面搭建四层防护体系：按岗位划分操作与数据权限，只开放员工工作必需内容；所有操作全程留痕，满足各行业合规核查要求；独立沙箱隔离企业内部文件，所有任务封闭运行；薪资、报价、文件导出等高敏感操作，必须人工确认后才能执行。

图源：百度智能云官微

团队协作与资产留存上，企业统一开通权限后，员工的对话记录、项目素材、自制技能都可以共享给团队。员工产出的方案、行业知识库会自动归入企业公共资产库，不会随员工离职流失。平台还能对接企业现有工作流、内部知识库、业务系统，不只是单纯生成文字，还能深度嵌入整套业务流程。

同时平台制定了统一的行业工具接入标准，覆盖开发、对接、安全检测、效果复盘全流程。企业、软件服务商都能依托这套标准打造专属行业工具，完成统一上架、运维和持续迭代。

这类能力也可以延伸到小微经营场景。比如杭州服装创业者杭哥，借助百度搭子把客户的模糊穿搭想法转成款式方案、面料建议和成本测算，让个体经营者也能承接过去很难规模化处理的个性化需求。

跨越单点竞争，全栈体系构筑落地护城河

当下智能体的比拼已经落到产业实处，企业挑选AI工具时，真正在意的到底是什么？

在林磊看来，预算取舍的核心永远绕不开性价比。很多企业试过自建AI环境，但硬件、算力的投入实在太高，多数最终都会选择云化方案。挑选云服务商不能只盯着单次调用的低价，要看整套体系能不能匹配自身业务，按需搭配模型、工具，把整体开销稳住。

他打了个很实在的比方：哪怕单次计费再便宜，工具办不成业务，这笔钱就是纯浪费；只要能算出实打实的营收增长，即便前期投入更高，企业也愿意买单。

除此之外，长期使用里藏着不少隐性开销：复杂任务会消耗大量算力，后续系统维护、功能迭代、新场景拓展全要持续投入。这就要求服务商不能交付完就退场，得长期跟进，随时解决企业落地过程中的各类问题。

Gartner也对行业现状做出预判，到2027年，超过四成智能体项目会中途叫停，问题基本集中在成本失控、看不到实际收益、风险管控缺位三点。机构也建议企业，只投入能算出明确回报的场景，从成本、交付质量、落地速度、规模化能力四个维度评判真实价值。

相比偏个人办公的智能体产品，企业级智能体更考验底层能力的完整性。百度搭子背后连接芯片、云、模型、工具和安全体系，能够在成本、协同、资产沉淀和数据管控等环节提供支撑。

其中，昆仑芯和AI异构计算平台百度百舸的深度硬软协同下，为百度搭子企业版提供高性价比算力底座，这套全栈一体化服务也是行业难以复制的竞争壁垒。

从模型、云平台到秒哒、伐谋等AI原生应用，百度在应用层的布局，也为百度搭子接入更多工具和场景提供了基础。

百度创始人李彦宏此前判断，未来AI领域只会剩下少数几个基础模型，但在应用层的各个方向上，将会出现许多在不同方向上都取得成功的参与者，“我认为那里才是机会最多的地方。”

“百度搭子能在众多智能体跑出来，核心是其跑出数据增长闭环飞轮。”林磊如此总结。他提到，自动驾驶、机器人、智能家居看似完全不相关，底层逻辑都是感知、决策、执行、反馈调整的循环。但绝大多数厂商手里缺少足够真实的产业数据，很难跑通完整业务闭环。这也意味着，单一技术优势走不远，芯片、云、模型、工具、场景落地的综合实力，才决定产品最终能用与否。

百度同时布局算力芯片、云平台、大模型、智能产品与海量行业客户，形成正向循环：智能体运行产生的业务数据反哺模型优化，模型迭代反向推动算力、芯片调度升级，各行各业的真实场景又持续检验整套AI解决方案好不好用。

百度搭子这次入选WAIC“镇馆之宝”，不是一次孤立的展会荣誉，而是多条线同时跑出来后的结果：用户侧有20倍增长，产品侧补齐办公和内容创作任务链，企业版进入组织协作和资产沉淀，大众内容场景也通过央视频世界杯完成验证。

智能体怎样跑在前列？百度搭子给出的答案并不复杂：不是只拼单点功能，也不是只拼模型参数，而是把模型、工具、数据、安全和真实场景组织成可持续交付的系统。智能体赛道的下一阶段，拼的就是谁能把这套系统跑得更稳、更深、更久。