本文根据作者在 3 月 24 日“建筑产业人工智能发展态势研究沙龙（第四场）”活动上的发言整理而成，内容已经作者本人确认并授权发布。
智能体技术发展及建筑行业实践分享
——从“Copilot”到“Autopilot”，AI生产力重塑
文/忻舟
百度智能云AI与大模型平台总经理
过去，业界对大模型的标准应用范式相对单一：构建一段 Prompt（文本或图文多模态），提交给大模型，随后等待输出结果。但在技术快速演进的当下，这种简单的单向交互模式已远远过时。
在全新的智能体时代，Prompt 已经演变为 Context（上下文），Prompt Engineering（提示词工程）也正式升级为 Context Engineering（上下文工程）。
面对输入的信息，大模型如今会进行更为复杂的逻辑推演：是否需要调用外部工具？是否应将复杂问题拆解为子任务逐一击破？当前信息是否足以支撑最终结论的输出？因此，如今的 Context 复杂度远超以往，它不仅包含系统指令、对话历史、用户输入，还涵盖了长期记忆、工具定义、检索增强以及输出结构等海量信息。
正如英伟达 CEO 黄仁勋所言，未来 Token 的消耗将呈指数级增长，其根本原因即在于 Context 长度的指数级膨胀。 面对海量的 Context，大模型需要对工具调用、路径规划进行深度处理，并将这些 Context 进行最优组合后输入给模型。
在智能体的核心技术栈中，Harness（脚手架）技术正处于极速发展阶段。
脚手架在系统中扮演着枢纽角色：它既负责为大模型组合上下文，又负责解析大模型的输出结果，随后与外部环境产生交互和执行。在环境给出反馈后，脚手架再通过视觉、语音、文本等多模态方式进行感知，从而形成一个完整的运行闭环。
这一闭环赋予了智能体“自我进化”的能力。在运行过程中，系统会沉淀大量的日志与反馈——智能体的决策是否准确？执行效果是否达标？这些记录将反哺系统，驱动其持续迭代。优化的路径主要分为两条：
为大模型提供更高质量的上下文，赋予其更丰富的知识储备，从而推导出更优结果。
利用日志沉淀的高质量数据，通过蒸馏小模型、后训练或行业增强等手段，训练出具备专业深度的“行业模型”。
基于上述逻辑，真正的 AI 原生应用（即智能体应用）具备四大核心特征：
AI 不再仅仅替代流程中的单一环节，而是作为整个系统的运转中枢。若脱离了 AI，系统将无法运转。
系统在常态化运行中不断优化上下文与模型，实现效果的螺旋上升。
打破了以往依赖代码或专业指令的门槛，用户完全可以通过自然语言与系统进行高效交互。
智能体之间能够互相协作，并根据需求自主调用各类外部工具。
在长期的观察与产业实践中，我们总结出智能体及 AI 原生应用的两大“第一性原理”：
第一，Context 决定成败。结果的优劣，取决于系统如何组织记忆、知识，以及当前业内高度关注的“Skills（执行任务的专业范式）”。将行业专家的隐性经验转化为结构化数据，并在适当时机通过脚手架加载给模型，是解决复杂行业问题的关键。
第二，所有可被验证的任务，最终都能得到解决。其核心逻辑在于智能体系统内存在的“反馈循环”。只要任务结果可验证、有反馈，模型和上下文就能不断调优，最终逼近最优解。
这种底层技术的变革，正在深刻重塑现有的生产关系。
在传统的业务流程中，业务人员若要解决痛点，往往需要依赖 IT 部门与算法工程师介入，开发链路长、响应效率低。但在全新的生产关系下，业务人员甚至企业管理者，可以直接通过智能体平台与智能应用，跨过代码鸿沟直达业务结果。这将为全行业的生产效率带来质的飞跃。
理论最终需要落地于产业。建筑行业的智能体在场景应用更引入关注。
"百度伐谋”是一个基于环境反馈不断优化算法的智能体。业务人员仅需定义任务目标与评估标准，智能体即可自主寻找最优解。
案例：在我们与某知名建筑集团合作的项目中，面对极其复杂的约束条件，人类专家最多能规划出 10 条满足条件的架桥管线。而借助智能体“百度伐谋”，在人工规划的基础上，额外挖掘出 2 条符合严苛约束条件的管线。 这一成果直接为海上专用平台的建设节省了巨额成本。
该系统的核心是将图纸中的图像信息转化为结构化数据，并严格对照消防、安全等建筑规范进行逐条审查。在智能体框架下，系统不仅构建了专业的上下文，还训练了多模态模型以精准识别图纸细节，最终实现了高效、严谨的智能化图纸审查。
这是一个典型的统筹优化难题。由人工设定建设标准与约束条件（如工期红线、人力资源峰值需平稳过渡等），智能体“百度伐谋”在海量变量中持续演算最优排期方案。最终实现的核心价值是：减少工程人力投入，降低整体项目成本，并大幅缩短工期。
百度推出了通用智能体百度搭子DuMate。它不仅能在本地高效处理复杂文档，基于私有化部署，百度搭子DuMate 还能无缝对接企业内部的 ERP、CRM 等核心业务系统，并提供丰富的企业级 Skills（技能），全面赋能日常办公提效。
在底层架构上，百度依托文心大模型、DuerOS 以及多模态感知技术；在上层应用中，构建了智能交互、全屋环境感知与可穿戴设备联动的完整生态。目前，该系统已广泛落地于智慧家庭、智慧社区、智慧物业及酒店场景，显著提升了园区与建筑的智能化管理水平。
非常荣幸能与各位分享智能体大模型的最前沿发展，以及百度在建筑行业的实战经验。百度的“千帆大模型平台”是我们支撑智能体应用落地的核心基础设施。未来，我们期待用最先进的人工智能技术，持续助力建筑行业的智能化升级与高质量发展。谢谢大家！
