过去大半年，Agent的竞争一直围绕「谁更能干活」展开。从操作电脑、浏览器，到处理文档、分析数据、调用各种工具，模型能力越来越强，Agent能完成的任务也越来越复杂。
但当Agent开始进入企业，还得再往前走一步。企业最核心的业务，往往有自己的一套知识、数据、流程和规则，现成的通用能力很难直接照搬。要让Agent真正参与生产和经营，企业需要能为自己定制智能体，也需要借助更多专业伙伴，把事情真正做完、做好。
这也意味着Agent的竞争需要进入新的生产力阶段。
于是我们看到了这个9月，腾讯上线了WorkBuddy开放平台，百度也带来了完全开放的百度搭子生态，并且承诺永远不向生态伙伴抽佣。
在9月16日举行的智能经济论坛上，百度正式发布了百度搭子开发平台与生态平台，随后又启动了百度搭子共创计划，向生态伙伴开放共创连接器、专业技能与Skill以及场景，并提供能力接入、场景运营、联合共建与宣发等支持。
这也回应了企业走向产业智能体的两道难题。开发平台帮助企业把自己的业务经验变成定制化智能体，开放平台则让企业能够直接调用外部专业能力，也能把适合复用的专业能力对外提供服务。
当Agent开始深入核心业务，企业需要考虑的，已经不只是「要不要用AI」了。
AI进企业，还得学会企业的那一套
百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖在智能经济论坛的演讲中谈到，大模型能力过去几年一路向上，但模型能力的进步，并没有同步转化成经济增长。
而Agent，真正有机会填上这道鸿沟。
原因并不复杂。大模型擅长理解、推理和生成，Agent则在模型之上加入Harness这套框架，让AI开始调用工具、执行动作，真正完成任务。
不过当Agent进入企业真实业务，它还需要理解企业长期积累的知识、数据、流程和规则，也需要连接行业里的专业知识、软件服务和各种工具。沈抖将其概括为「智能体+产业系统」。
按照他基于过去几年落地经验给出的划分，企业约20%的任务属于日常运营，30%属于专业任务，还有约50%是决定企业经营的核心任务。三类任务，大体对应三类智能体：
通用智能体负责收集信息、协调资源等日常运营工作，专业智能体处理编程、营销等专业任务，更复杂的企业专属核心任务，则需要深入自身知识、数据和业务流程的定制智能体。
关键就在于「专属」。同样做保险、做制造，不同企业都有自己的工作方式和判断标准。专业智能体可以带来行业共通的方法和工具，但具体到这家企业用什么数据、按什么规则判断、交给谁审批，仍然需要结合自己的业务来定制。
比如一家大型企业的展业合规智能体。过去，展业申请需要人工逐项审核，规则来源多、变化快，口径也不容易统一。但智能体可以理解申请里的关键信息，匹配适用规则，逐项给出判断和依据，再由审核人员复核确认。
理解申请、检索资料可以借助通用能力，究竟适用什么审核规则、如何衔接企业的风控流程，却需要结合自身业务。定制智能体需要打通权限、数据、系统和流程，理解业务上下文，并且在真实任务中持续、稳定地运行。背后有大量并不显眼、却绕不开的工程问题。
这里面就需要百度搭子开发平台了。
百度搭子开发平台提供全生命周期Agent API和托管Agent Harness，把执行任务所需的运行环境、状态、记忆、身份权限和执行追踪等基础能力封装起来，同时覆盖从Agent构建、部署、运行到评测和扩展的完整链路。
企业不必从头搭建智能体的任务执行机制，也不需要自己解决所有运行和运维问题。对于真正进入生产环境的Agent，平台还提供审计日志、运维告警、效果评测和私有化部署等能力。
再具体一点，企业还需要知道，数据放在哪里，Agent的操作又由谁把关。百度搭子支持公有云、VPC专属云、私有化部署和混合云四种部署方式。其中，混合云可以让敏感数据留在本地，非敏感计算在云端完成，再将结果回传。
执行过程中，Agent安全中心则提供提示词注入防护、敏感数据出境防护、Skill全周期防护、任务级沙箱隔离等能力，删除、外发等高影响操作需要人工确认，Agent行为也可以全程追溯。企业把任务交给Agent之后，仍然需要掌握数据和关键操作的边界。
超级智能体大会·深圳站上，百度搭子还推出了硬件标准化API。会上，猫王妙播音响创始人、云动创想CEO曾德钧就分享了从「硬件+AI」转向「AI-Native」的探索，通过接入百度搭子，其产品仅一周半就跑通了办公场景。
同时，开发平台与百度搭子使用同一套Harness框架，企业定制的智能体可以共享这套框架升级带来的成果。这样一来，企业就可以把更多精力放在自己的业务上，让智能体持续升级。
按照百度的构想，专业智能体和定制智能体的能力可以作为Skill，由百度搭子统一调度，围绕一项任务协同完成工作。企业原有的ERP、CRM、财务和供应链系统，也可以继续作为这些任务的数据和工具来源。
开发平台要帮助企业建立的，正是这种能够接入现有业务、持续运行和积累经验的能力。
在Agent时代，重估能力的价值
今天的共识是，企业都需要Agent，但自己从头打造Agent对绝大部分企业来说，既不现实，也没必要。企业需要定制自己的工作流程，其中用到的专业能力，完全可以来自不同伙伴。自己擅长的部分继续沉淀，缺少的部分从生态里补齐，才能让Agent更快走进实际业务。
沈抖在演讲中说得很直接，一个企业自己做不完，就需要把企业的能力和外部生态结合起来。企业可以通过搭子使用第三方的能力，也可以把自己的能力放到搭子上，服务自己的客户，同时供其他人调用。
这也是百度搭子生态平台的价值所在。一家专业服务机构，可能积累了十几年的行业经验和工作方法；一家软件公司，已经有成熟的产品、API和客户；还有更多企业掌握着自己的数据、业务系统，甚至生产设备。
要让这些积累进入更多企业的业务，就需要让自己变得「Agent-ready」，把专业经验、软件服务和工具变成Agent能够理解和调用的能力。说起来容易，真正做起来却是另一回事。
百度搭子生态平台给这些不同的能力找到新的「形态」和「接口」。比如把市场研究中的资料搜集、交叉验证、数据分析和报告生成等流程沉淀为Skill，将原本依赖专业人员反复执行的流程，转化为Agent可以随时调用的能力。
再往前一步，更复杂的行业Know-how往往不是一个Skill、一次工具调用能够承载的。百度搭子还开放了专家套件，可以通过入口智能体、多个Skill和连接应用的组合，把一整套专业方法和业务链路封装起来。
对于财务、法务、咨询、营销等专业领域来说，企业交给Agent的不再只是一个功能，而可能是一套经过长期实践验证的做事方法。
而从「人找应用」走向「Agent找能力」，服务分发的逻辑也会随之变化。
一套原本只服务于自家客户的专业能力，一旦变成可以被Agent发现和调用的Skill、MCP或者专家套件，就有机会随着用户任务被分发出去。过去很多咨询、财税、营销甚至研发经验依赖人来交付，Agent为这些经验的封装和重复调用提供了新的方式。
反过来，生态伙伴自己也需要交付完整的服务。它们同样可以调用别人的Skill，利用开发平台现成的能力，把更多精力放在自己真正擅长的事情上。
同时，百度还承诺「永远不向生态伙伴抽佣」。
对于生态伙伴来说，这意味着能力被分发出去之后，可以保留更多由此产生的商业价值。而对于百度来说，现阶段更重要的显然也是先让更多能力进入生态、被真正调用起来。
不难理解，开放平台里的能力越丰富，企业定制智能体时可以调用的资源就越多。实际业务需求越多，也越有机会为专业伙伴带来新的服务机会。开发平台和生态平台，围绕企业真实任务相互支撑。
和百度搭子一起，穿越周期？
当然，Agent生态这条路上不只有百度。WorkBuddy也开放了Buddy应用、专家、Skill、连接器等生态能力，千问则在另一条路上快速扩张，把物流、出行、本地生活等服务直接接进Agent。
大家都在争取生态伙伴，但各自想把Agent带到的地方并不完全一样。WorkBuddy的优势和侧重点依然在办公，它希望成为一个能够承载各种工具的桌面Agent平台。千问则更靠近生活和消费服务，让用户从一句需求直接走向服务履约。
但办公、生活服务场景并不是百度搭子的终点，而更像随时可以调用的基础能力。关键的差异在于，百度搭子还连接起了产业智能体体系：
百度搭子作为通用智能体可以围绕任务组织和调用能力，百度伐谋、百度胜算等专业智能体，则提供组合优化、业务数据理解等专业能力。企业再通过开发平台接入自己的知识、数据和流程，把这些能力用到自身的核心任务里。
尤其对于复杂的企业场景，生态伙伴需要的往往也不只是一个流量入口。推出百度搭子开发平台和生态平台，恰好试图把「开发—运行—分发」连成一条链。再加上百度原本就拥有的搜索、小度等软件和硬件场景，这条链条还能继续向外延伸。
当然，今天谈Agent生态，并不存在「二选一」。对企业来说，同时进入多个Agent平台并不存在天然矛盾。不过企业的重心和精力也是有限的，所以还是要做取舍、做资源配置。
今天来看，百度搭子的开发能力、产业智能体体系，以及双向调用的生态机制，对于希望深入企业核心业务的生态伙伴、真正走向「Agent-ready」的企业而言，都有实际价值。拥抱百度搭子开发平台与生态平台，应该说是题中应有之义。
更重要的是，AI时代带来的变化才刚刚开始。从PC到手机，从软件到硬件，从个人到企业，Agent正在一点点改变生产方式和生产力。
AI的热点还会一轮轮变化，企业在真实业务里积累的经验和能力，却可以随着工具升级继续复用。对生态伙伴来说，把生意做进客户的核心流程，才更有机会穿越周期。
而生态真正的价值和关键，就在于每一个生态参与者都能共建共享，把各自积累的能力，变成更多企业可以一起用的生产力，在Agent时代携手共进。
