背景近年来，人工智能技术的发展正从模型为中心转向以应用为中心，智能体（Agent）作为 AI 应用的核心载体，其落地部署需求日益迫切。而随着 AI 应用向生产环境迁移，以 Kubernetes 为核心的云原生基础设施成为很多企业的默认选择，为 Agent 应用提供标准化、可扩展且具备成本效益的运行时环境势在必行。根据 CNCF 最新发布的年度云原生调查：Kubernetes 已从容器编排工具，发展

火山引擎MilvusServerless提供开箱即用的向量数据库云服务，专为生成式AI和多智能体系统设计。其核心优势包括：1）无服务器管理，免除运维负担；2）秒级实例创建，加速开发验证；3）弹性伸缩和按需计费，资源自动匹配业务流量，闲置时成本归零。该服务支持快速集成到Agent系统，实现高效向量检索，适用于RAG、智能客服等场景，显著降低AI应用的开发门槛和运营成本，让开发者专注于业务创新而非基础

中国智能手机市场相关数据以数据集形式存储于 AI 数据湖 LAS 中，当用户通过 veCLI 输入自然语言指令时，LAS MCP 通过标准化接口实现与 veCLI 的无缝对接，一键启动 “信息采集→整理→分析→可视化” 的全流程自动化闭环，高效完成从指令到成果的转化。据介绍，这套解决方案已在智能驾驶、金融科技、具身智能等多个行业深度应用，比如在自动驾驶场景中，面对车端、路端数据不断膨胀，管理及存储

在当前的大模型、推荐系统和 AI Agent 等热门技术中，“向量”成为了实现落地的关键。传统的搜索依赖。例如，搜索“新能源车”可能错过提到“电动车”或“绿色出行”的内容。这种方式的局限在于检索引擎。而不同。当文本被转化为向量时，其含义被编码在中。在这个语义空间里，“新能源车”和“电动车”的向量会非常接近，即使字面上完全不同。这意味着机器第一次具备了理解“意思”的能力，而不仅仅是字面匹配。在 AI

今天，在FORCE原动力大会上，火山引擎。经过一年多的持续升级，豆包大模型家族在多模态理解和生成能力、Agent 能力上，已位于全球第一梯队。同时，火山引擎持续创新模型服务的定价模式，推出“”，这是业内首个大模型节省计划，让企业达到模型使用成本的全局最优。更强模型、更低价格，让豆包大模型的产业落地高速增长。截至今年12月，目前，已有火山引擎总裁 谭待火山引擎总裁谭待表示，我们正迈向以Agent为技

“数字员工”上岗了！近期，由合合信息 TextIn 打造、火山引擎提供平台支撑的“大模型加速器”升级版正式发布，为企业与开发者提供一站式 AI 工程化能力。

在本次合作中，“大晓机器人”依托专业技术沉淀，专注于世界模型工具链的构建与应用，其技术范围涵盖物理AI数据闭环、生成式世界引擎及闭环仿真等等；火山引擎多模态数据湖解决方案则基于LAS AI数据湖产品，充分发挥在多模态数据预处理领域的优势，为“大晓机器人”的整个研发体系构建了坚实的技术基座。

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