企业不想要一个模型。他们想要一条工作流：接电话、核表格、把坏批次标出来——而且不用雇一支研究团队去把它们拼起来。
百度智能云的答案是千帆（千帆），它的企业大模型（大模型）平台，2025年8月下旬升级到4.0。
这一版的措辞变化很小，意图变化很大：千帆现在把自己定位成"智能体优先"。
一、从模型超市到智能体工厂
早一代企业AI平台大多只卖模型访问权，把组装留给客户。千帆4.0的卖点是：智能体（智能体）本身就是产品。开发者在一个地方拿到模型访问、编排、数据接口和治理。这正对准了企业需求实际去的方向——多数公司不想调教一个基础模型，他们想要一个能完成某项工作的可靠组件。
4.0于2025年8月28日在北京举行的2025百度云智大会上发布。百度把它定位为以智能体为中心的一站式企业服务平台，覆盖模型、智能体编排、数据和企业级管控。
二、为什么企业买平台、不买模型
有意思的竞争问题不是千帆有没有最好的单一基础模型——百度光明正大地把竞品模型和自己家的文心并列托管。真正的价值在于管道：身份、权限、审计日志，以及不重写应用就能换掉底层模型的能力。对一家银行或制造商来说，一个满足合规、把数据留在自己边界内的平台，比高一点点的基准分数更值钱。这就是为什么百度主打智能体数量和模型广度，而不是某一个头条模型。它也解释了对RFT工具链的强调——小数据。多数企业的拦路虎不是模型质量，而是有没有足够的标注样本，所以把这道门槛压低，是直接攻打真正的采用墙。这是一笔赌注：企业AI的赢家，是拥有工作流的人，不是拥有权重的人。
三、数字背后
值得细看的是规模数字。百度说平台服务超过46万企业用户，累计造出超过130万个智能体。150多个模型的模型库，覆盖深度推理、视觉理解、视觉生成和语音。这些是发布时的公司自报总数（由新华社和中国证券报转载），所以把它们读作平台累计数，而不是在生产中跑着的部署。
四、给搭建者什么
具体地，4.0加了多模态RAG（能从文本和图像取数的检索增强生成）、一个面向慢速"认真思考"任务的多智能体协作框架，以及MCP服务——包括百度自家的AI搜索MCP服务器——让智能体（智能体）能通过标准接口调用外部工具。多智能体框架对缓慢、多步骤的活儿最要紧：研究简报、对账，单次模型调用不够，得有个协调者去规划、分派、检查结果。还有个微调方法RFT，百度说把专业化所需标注样本从几千条降到几百条，降低企业专属模型的门槛。
五、顶上再叠一个推理智能体
另外，百度的"智能体Pro"（智能体Pro），一个2025年4月Create 2025开发者大会上首秀的推理智能体，后来升级接入文心4.5，带100多个预置组件和低代码框架。它是同一套智能体策略面向客户的那张脸：配置，而不是从零写代码。
诚实的局限
平台的规模和特性声明，来自百度在2025云智大会的发布，由新华社、中国证券报、科技日报报道。46万企业和130万智能体这两个数字，是百度自己的累计数；我们没审计过，"造出的智能体"不等于"生产环境里的智能体"。竞争框架（百度援引IDC把它的人工智能公有云份额放在24.6%、连续六年）是报道中重复的第三方说法，此处未独立核实。各平台版本能力迭代很快。
普通人现在能做什么
- 如果你在跑企业AI试点：把千帆这类托管智能体平台，和内部自建编排做对比——150多个模型库和MCP接口能省掉大量管道工作。
- 在签约前，让供应商把"造出的智能体"和"生产中的智能体"分开报；这两个数字讲的故事很不一样。
- 只有当你手头有几百条好样本时，才用RFT式微调做某个窄内部任务；否则先从对自己数据的检索做起。