来源：猎云精选；文/孙媛
行至2026，AI产业正迎来一场战略转向。
最标志性的一幕便是，年初OpenClaw掀起全民 “养虾” 热潮，推动行业从被动聊天工具驶入主动执行型智能体的拐点，让AI彻底告别大模型“参数堆砌” 的粗放竞争，直奔Agent时代这一关键主题。
而这样的换道，其实是行业发展的必然。
放眼过去，大模型的API调用模式存在根本性局限，它只能响应单个请求，无法自主规划和执行多步骤任务，而企业需要的从不是聊天机器人，而是能自主完成业务流程的数字化员工。
此时类龙虾Agent的涌现，证明了AI从“工具”升格为“劳动力”的发展潜力，亦切中企业痛点，催生了需求的质变。
企业要求AI能够深入场景，具备自主决策、长短期记忆和复杂任务拆解能力，开发者更是把AI视为一种“流动的逻辑”，想要底层架构根据应用层的形态实时调整。
一场关乎Agent的供给侧变革，已然暗潮涌动。
以Hogee为矛，百度给出了Agent新解法位列全球AI第一梯队，百度亦顺势而为。
在Create2026百度AI开发者大会上，李彦宏提出智能体出圈代表着AI的发展从模型阶段走向了应用阶段，“它代表着AI将以前所未有的速度向各行各业，各种职业，各类场景进行渗透，AI的竞争从智力转向了执行力。”
顺着这一席话看去，百度在企业营销场景，已有了排头兵。
那就是，百度智能云刚全新发布的企业一站式AI营销应用Hogee。
它的出现，可谓应运而生。
当前营销是⼀整条链路，并非⼀个个单点，面对庞大的数据量和各种各样的社媒平台，数据孤岛与洞察盲区、内容生产力跟不上碎片化传播、流量成本高与ROI焦虑，以及营销与销售断裂等企业营销的新痛点也随之涌现。
但这些问题，即便有AI工具辅助，也难以解决。
因为企业想要的并非单点能力，而是一支养好的龙虾，不仅要能开箱即用，还要能有⾃主思考的能力，与此同时满足数据安全诉求，以及团队协同的能⼒。
而Hogee集⾃主决策、⾃动化执⾏、最后⼀公⾥触达为一体，就能直接给企业打造出一支专属、交付可靠结果、持续进化的AI营销团队，实现营销全链路自动化。
其底层基于OpenClaw等智能体框架，将百度智能云十余年服务各行业所沉淀的营销方法论与业务 SOP 进行深度融合与工程化封装和改进，更为适配营销场景、执⾏营销类的任务。
再到执行层，Hogee更是包装好⽤户洞察、品牌曝光、获客转化、留存复购、运营提效等Skills，直接省去企业积攒的过程，通过Skills串联从而在各个环节给企业提供真正的开箱即用。
最后⼀公⾥触达，企业更是无需推翻现有系统，Hogee支持通过 App 实现移动端便捷协同，并可将其能力延伸至门店大屏、智能硬件等多元终端，实现线上线下场景的无缝覆盖与交互数据闭环。
也由此，Hogee可以形成“业务洞察、内容创作、内容运营”等一系列开箱即用、结果可靠的专家级数字员工。企业无需复杂环境部署，即可一键启用，真正实现“即雇佣、即上岗”。
而这些数字员工，在浙江义乌已经开始上岗。
作为“世界超市”，为了承接大量来自全球市场的订单，义乌逐渐形成了非常有特色的“前店后厂”模式：前面接订单、跑客户；后面盯生产、管质量。这样，市场需求可以快速传导到工厂，生产又能快速响应市场。
但很多店里就一两个人，要盯生产、管经营，难免有顾不过来的时候。现在，基于百度智能云Hogee 搭建的龙虾版营销智能体，很多义乌商家已经能做出“AI店长”。
其内置了一系列营销Skills，不光能做销售导购，还能看销售数据，并结合库存，给出调货、促销建议，甚至发现逾期订单，还能提前预警。
除了“AI店长”外，基于百度智能云在视觉场景发布的“百度一见视觉智能体平台”，“AI厂长”也已经陆续出现。
过去，在工厂做生产管理，厂长要针对不同问题分别训练模型，再把识别规则、处置流程，逐个配置到每个摄像头上。
现在，基于该平台沉淀的上千项视觉技能，“AI厂长”可预置安全隐患、设备异常、人员违规这些通用技能，并通过“云边协同+软硬一体”能力，让商家只要用自然语言补充自己的产线标准，就能学习工厂的管理要求，统一调度全厂摄像头，把规则配置到对应点位。
目前，基于“Hogee+一见”组合方案，更多义乌商家正在快速搭建出属于自己的Agent员工军团。
同时，百度智能云也已经进一步构建了面向连锁行业的“前店后厂”智能化解决方案，从营销增长到门店管理实现全链路提效。
用DAA重构价值坐标，百度新全栈打地基而这些智能体的规模化落地，绕不开百度的前瞻性布局。
当2023年大模型热潮席卷全球，李彦宏就公开表态，“模型的价值在于应用。”百度便走上了一条强调“应用驱动”的路径。
次年，李彦宏又进一步提出“超级能干比超级DAU更重要”，并开始持续讨论Agent方向，再就是今年年初的内部分享中，他重申应用在Al时代的重要性，并定调“AI时代的应用就是智能体”。
这一次，李彦宏对智能体的押注来得更为猛烈。
他强调了百度“芯—云—模—体”全栈布局的优势，并明确，要做好这些智能体，就需要有全栈能力，拥有优秀全栈能力的公司，会在未来的AI竞争中处在一个非常有利的位置。
诸此种种，已然给百度AI接下来的走向埋下了伏笔。
“新全栈”也不再是将芯片、云、模型、智能体看作独立的板块，而是将它们通过云服务粘合为一个整体，来做Agent的整体性供给。
在今年Create 2026上，这一整套“新全栈”基础设施正以协同进化，支撑百度智能体规模化爆发。
百度智能云全面升级为“面向大规模智能体应用的新全栈AI云”，与此同时，Agent Infra与AI Infra还进一步重构。
在Agent Infra层面，百度将每一次Token消耗，都转化成更高的业务价值。
百度智能云将MaaS模型服务全面升级为Token Factory - 词元工厂，提供150+SOTA模型调用，并升级Agentic Tools工具服务，汇聚百度搜索、百度百科、百度地图、百度网盘等自有及第三方优质Skills/MCP。
同时，百度版Harness Engineering - 驾驭工程正式发布，用户在使用浏览器、Office等工具来处理办公场景上的任务时，成功率可以达到95%；同样任务，相比OpenClaw可减少23%Token消耗。
再到AI Infra，更是从推理、训练，到芯片、集群、数据中心，提供一整套端到端优化的算力基础设施，把每一瓦电力用到极致，最大化提升token效能，支撑大规模智能体应用落地和效果提升。
面向智能体的推理系统性优化方案通过AFD分离、 PD分离、缓存调度等，把长链路 Agent 推理性能提升1到3倍，让复杂的智能体任务跑得更快。
原生支持全异步的Agentic 强化学习训练，将 Agentic 模型在多种主流任务类型上的强化学习效率提升了 1 倍以上，支撑智能体在真实数据反馈中，更快学习、更快进化。
最后是依托于吉瓦级AIDC技术能力+极致的工程能力，将数据中心整体建设周期缩短约30%，实现算力的更快部署。
由此，百度智能云围绕AI Infra、Agent Infra与AI Agent三大方向，进行全矩阵式产品升级，进一步完善从底层算力、模型推理到智能体应用落地的完整体系。
这不仅仅是技术的堆叠，更是一种服务理念的重构。
随着Agent不断走向真实业务、产业现场与物理世界，AI已从“能力工具”真正进化为推动产业跃迁的新生产力。
目前，在百度，还有一个非共识的观点正在萌芽。
那就是业界普遍关注的Token，在李彦宏看来，并不一定代表AI时代的度量衡。
“Token消耗更多代表成本，并非收益，而DAA（Daily Active Agents，日活智能体数）关注有多少Agent在给人类干活，并交付结果。这比无谓的Token消耗，更接近价值，也更接近本质。”
他认为，DAA大致与移动互联网时代的通用度量衡DAU（日活用户数）相对应，进入智能体时代，衡量一个平台和生态的繁荣，更应该看的是DAA这个指标。
这或许意味着，与其单独看Token消耗量，衡量有多少智能体在持续活跃、持续替用户工作的DAA离价值增益就更近了一步，更能代表AI能够带来的价值，亦是AI时代生产力闭环的终局。
正如李彦宏所言，AI入口在重建，人机关系在重塑，组织形态在重构，我们正在进入一个全新的生产力时代。
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