火狐tv直播平台:MCP成AI新宠百度智能云首推企业级服务引领潮流

  在AI技术日新月异的今天，一个名为MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的新标准正迅速成为行业内的交互基石。这一转变，不过短短数月间便已成型。

  回溯至4月25日，百度AI开发者大会Create2025上，百度创始人李彦宏的一席发言震撼了全场。他不仅推出了文心大模型4.5 Turbo与深度思考模型X1 Turbo两大重量级产品，还揭晓了多款创新的AI应用，并郑重宣布百度将全力支持开发者拥抱MCP这一新兴标准。

  MCP，这一由Anthropic于2024年11月推出的开放标准，旨在通过构建大模型与数据源之间的安全双向链接，解决工具实现风格不一、跨模型共享困难等问题。如今，从国际巨头如OpenAI、Google、微软、亚马逊，到国内大厂包括百度、阿里、腾讯，均已加入MCP的行列，众多大模型生态链厂商也纷纷跟进，发布各自的MCP服务。可以说，MCP已成为AI领域类似HTTP的通用语言。

  在此次大会上，百度智能云更是迈出了历史性的一步，正式对外发布了国内首个企业级MCP服务。首批上线的MCP Servers已超过1000个，供企业及开发者自由选择。更令人振奋的是，开发的人能在百度千帆平台上开发自己的MCP Server，并发布至MCP广场，享受免费托管服务。百度搜索还将对这些MCP Server进行索引，使其能被更多开发者发现并引用。

  尽管各大厂商都在积极拥抱MCP，但它们的战略思路却各有千秋。百度智能云选择了企业级路线，同时积极吸纳开发者参与，先通过丰富MCP广场的数量来壮大生态，再结合百度搜索等独特资源给予流量扶持。

  MCP的诞生并非偶然。在此之前，大模型的应用大多分布在在类似聊天机器人的场景，而在更广阔的企业级领域，大模型的落地则依赖于开发者的定制化开发。虽然百度智能云等工具链简化了部分开发工作，但总体上，大模型应用仍是一项繁琐而艰巨的任务。2025年被视为AI Agent的元年，大模型不仅要具备思考能力，还要能自主规划和执行任务。而MCP的价值就在于将大模型与工具的交互标准化，从而大幅度的降低了应用开发的复杂程度。

  百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖指出：“大模型的应用，往往不是简单地调用一下大模型那么简单。而是需要对接各种组件、工具，进行精细的编排。很多时候，为了逐步提升效果，还需要对模型做调整，定制专业模型。”他还补充道：“特别是搭建企业级业务时，还需考虑计算性能、稳定性、扩展性和安全性。因此，一个应用的落地，本质上是一个‘系统’的构建过程。”

  企业级应用的要求往往高于消费级应用，容错度更低。一位大模型行业的专家这样认为，2024年分析各行业项目后发现，90%的时间都花在了应用开发上，因为模型是标准化的，而应用却是千变万化的。然而，这些工作也有共性，总结起来最重要的包含补充专业相关知识、编排业务流程、扩展智能工具、集成企业系统四个方面。如果将这些共性沉淀下来，封装成平台，实现开箱即用，那么将极大地提高开发效率。

  MCP的出现，正好契合了行业对大模型应用落地的期待。百度智能云的系统级能力涵盖了算力层、模型开发层和应用开发层。在算力层方面，本次大会公布了拥有三万张自研昆仑芯的集群以及升级的百舸GPU算力平台；在模型开发层方面，千帆平台上拥有超过100个模型，包括百度自研的文心4.5 Turbo、文心X1 Turbo等以及第三方模型如DeepSeek、Ilama、Vidu等；在应用开发层方面，百度智能云提供了千帆企业级Agent和MCP服务，让Agent具备解决复杂问题的能力，并支持深度思考模型、多模态模型的定制与精调。

  以污水宝为例，基于千帆Agentic RAG能力，Agent能结合企业自己的私域数据和企业知识库，根据对任务的理解制定检索策略，从而大幅度降低模型幻觉。同时，智能体Pro还支持Deep Research深度研究模式，能让Agent自主完成复杂任务的步骤规划、信息筛选和整理，像人一样操控电脑浏览网页进行探索式知识收集，或使用多种工具绘制图标、撰写报告。

  MCP的出现，帮助开发者和企业在开发Agent时更好地利用行业数据和工具，填补了企业级Agent的空白。开发者拥抱MCP有两种途径：一是将自己的资源、数据、能力以MCP的形式开放出来供更多AI应用使用；二是在开发AI应用时充分的利用已有的MCP Server资源，以减少开发量并提升能力。

  百度智能云的千帆平台是首个支持MCP的大模型平台。在MCP之前，大模型及各种工具散落到各地、规范不一、互不相通。而MCP之后，大模型的工具将实现相互连通，生态将迎来前所未有的繁荣。

  MCP或大模型的竞争，本质上是平台和生态的竞争。在新技术爆发的初期，各种技术范式尚未成熟，往往需要端到端的优化才能实现较好的性能。这也是当前大模型应用落地依赖巨头厂商的原因。对于巨头厂商而言，比拼的不是长板而是综合能力，要在没有短板的基础上建好自己的平台能力并营造一个繁荣的生态，以吸引更多厂商加入自己的生态体系。

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