Agent 如何在企业里落地？我们和火山引擎聊了聊

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文章摘要

Manus 的影响力被许多人低估，正如 DeepSeek 降低了大模型商业化门槛一样，Manus 让大众真正认识到 Agent 的重要性和可能性。「看到」本身比任何观点、任何演示都有说服力。 企业内部的落地应用不能依赖对业务缺乏了解的通用 Agent，而是需要垂直领域、真正懂场景的 Agent。火山引擎在 4 月份发布的 Data Agent 正是垂直领域 Agent 的代表。Founder Park 对其进行了深度试用，并与项目团队进行了交流，探讨了 Data Agent 的现状、难点以及未来的发展潜力。

企业内部的数据难题一直未被很好解决，主要体现在数据录入、使用和分析的复杂性上。Data Agent 通过统一的数据管理平台、兼容非格式数据、自然语言查询等功能，有望解决这些问题。它不仅让查询更方便，还将数据整合、智能分析、自动化执行融为一体，解决了传统数据分析中的效率问题和技术鸿沟，实现了数据平权，让多个部门都能受益。

Data Agent 目前涵盖两个智能体：智能分析 Agent 和营销策略 Agent。智能分析 Agent 通过与企业的结构化及非结构化数据建立连接，用户可以直接用自然语言进行数据分析，并快速获得推荐的分析维度。测试中，Data Agent 不仅提供了数据查询，还给出了初步结论和可参考的建议，帮助市场营销负责人快速确定下一阶段的行动方案。Data Agent 极大缩短了从数据到决策的链条，提升了会议效率。

营销策略 Agent 则结合用户及活动数据，提供从策划到执行的全流程服务。测试中，营销策略 Agent 能够自动生成营销方案，筛选用户群体，并生成精准的触达内容和短信文案，极大简化了营销活动的策划和执行过程。从活动发起、到目标拆分、用户群筛选、触达内容编辑、短信/push 发送，在智能营销 Agent 里全完成了。

在与火山引擎团队的交流中，探讨了 Data Agent 的多个关键问题。大模型的幻觉问题是 P0 级别的优先问题，主要通过单次数据准确性、多次运行校准、事实性核查等工程化手段控制。Agent 的工具调用能力通过 MCP 架构得到了提升，解决了传统模型调用工具的不足。对于不同企业的数字化程度，Data Agent 的落地策略也有所不同，大公司追求最佳实践，小公司则核心是先用起来。

未来，Data Agent 的发展方向是自主学习和智能体协同。Agent 不仅能在解决问题过程中自我学习、优化路径，甚至可能超越预设能力边界。不同专家 Agent 的协同工作，有望突破单一 Agent 或人类协作的上限，激发创造力。Data Agent 的未来不仅仅是工具，而是智能体的协同进化。