從「自我進化」到「DAA」，百度給出 Agent 時代系統答案

撰稿 | 文朋

編輯 | 王瑋

進入 2026 年，AI 行業來到一個微妙節點：模型能力持續增強，但真正把 AI 轉化為生產力的企業，并沒有想象中那么多。

一邊是層出不窮的 Demo、榜單和產品發布，另一邊是更難回答的問題：當 AI 從聊天助手走向智能體，行業究竟需要怎樣的工程系統承載它？又該用什么樣的尺度衡量它？

在 Create 2026 上，百度給出了兩層答案：第一，把智能體作為新的基礎執行主體，圍繞它構建從芯片、云、模型到 Agent 的系統能力；第二，承認傳統 DAU、Token 消耗等指標不足以完整描述智能體價值，提出 DAA（Daily Active Agents，日活智能體數），用更貼近“任務閉環”的方式重新度量 AI。

這并非一次孤立的大會創意，而是百度過去三年 AI 判斷的集中收束。從“AI 內化”為組織能力，到“自我進化”的系統范式，再到 DAA 這把任務尺子，百度正把圍繞 AI 應用、智能體、組織變革和基礎設施的非共識判斷，整合成一套面向 Agent 時代的方法論。

因此，與其說 Create 2026 是一場“最新產品發布會”，不如說它是百度試圖完成的一次行業語言對齊：當 AI 不再只是側邊欄里的助手，而是開始具備任務閉環、自主調度、持續優化和深度嵌入組織的能力時，行業需要新的表達方式，也需要一整套新的基礎設施來托舉。

百度的“非共識”，如何一步步變成共識

把李彥宏過去三年的公開表達放在一起看，可以看到一條清晰主線：百度并不是每年提出一個彼此割裂的新概念，而是在持續推進同一個問題——AI 的價值究竟在哪里。

2024 年，當行業討論仍集中在參數規模、榜單排名、上下文長度和多模態能力時，百度已經開始把重心從“模型有多強”轉向“應用是否真正有價值”。

李彥宏在與《哈佛商業評論》總編對談時提到，中國市場更應該關注產品與市場的契合度，也就是 PMF。同一年，百度多次強調，智能體會成為 AI 應用的重要形態。相比追求一個包打天下的“超級應用”，AI 時代更可能出現大量能解決具體問題的垂直應用。

這個判斷在當時并非行業共識。但到 2026 年再回頭看，行業對 AI 價值的理解已經發生變化：模型能力不是終點，AI 能否進入業務流程、完成真實任務、帶來實際收益，才是更關鍵的標準。

如果說之前的“應用優先”回答的是 AI 應該落到哪里，那么“超級個體”和“AI 內化”回答的，則是誰來使用 AI，以及 AI 如何真正轉化為生產力。

早在 2024 年，百度就已經提出與“超級個體”相關的判斷。李彥宏曾預判，未來 5 到 10 年，每個會使用自然語言的人，都可能具備過去只有程序員才擁有的部分能力。

到 2025 年，百度進一步提出“AI 內化”。在百度世界 2025 上，李彥宏表示，當 AI 能力被深度嵌入業務邏輯，智能就不再只是企業的成本項，而會成為生產力項。他提出的“倒金字塔”結構和“效果涌現”理論，也把評價 AI 的尺度從“模型能不能回答問題”，推進到“應用能不能交付結果”。

到了 Create 2026，這條認知線索進一步延伸到“自我進化”。

從現場分享來看，智能體正經歷一次階段性變化。最初，AI 產品更多用于展示和體驗能力；隨后，它們開始成為輔助專業人員和業務人員工作的工具；現在，隨著模型和框架能力提升，越來越多 AI 已能執行長程任務，并參與規模化生產；再往后，智能體還會與人形成反饋循環，在任務執行中吸收經驗、更新能力，進入持續迭代階段。

因此，百度這次講“自我進化”，并不只是提出一個新的傳播概念，而是在描述智能體形態本身的變化：AI 不再只是一次性回答問題的工具，而是開始在任務中運行，在反饋中改進，并在組織內部沉淀為可持續使用的能力。

一把新尺子，為什么最可能是 DAA

如果說“自我進化”是 Create 2026 關于智能體未來形態的判斷，那么 DAA（Daily Active Agents，日活智能體數）則是一項更具體的衡量指標。它試圖回答一個更落地的問題：每天究竟有多少智能體，正在替人完成真實任務？

DAA 的提出，并不是為了創造一個新的縮寫，更像是 AI 進入 Agent 階段后，行業評價方式的一次調整：在繼續關注規模和活躍度的同時，把目光進一步投向任務、交付和結果。

這也是它與 DAU、ARR 形成互補的地方。

DAU 更適合衡量傳統互聯網產品的用戶活躍度，回答的是“每天有多少用戶打開了產品”；ARR 更適合衡量商業化成熟度，回答的是“一個產品形成了多少可持續收入”。

但對 Agent 來說，僅靠這兩類指標，很難完整描述其價值。一個智能體未必需要用戶頻繁打開，卻可能一直在后臺執行任務；一個 Agent 產品也可能尚未形成高額收入，卻已經承擔了大量真實工作。

也就是說，Agent 的價值不一定只體現在“多少人來過”，也不一定馬上體現在“賺了多少錢”，更應該看它是否進入流程、完成任務、交付結果，這也正是 DAA 想要衡量的部分。

結合百度過去兩年的公開表述看，DAA 的提出并不突兀。從“數百萬超級有用的應用”，到“效果涌現”，百度反復強調的并不是單純的表面數據，而是應用如何解決問題、交付結果。

因此，DAA 在大會上被正式提出，代表的也不只是一次指標更新，而是 AI 價值判斷的變化：從看見用戶，延伸到看見任務；從評估使用，進一步評估產出。

從行業背景看，提出這樣一把“任務尺子”也有現實必要。

過去幾年，大模型能力提升很快，例如 GPQA 這類博士級科學推理評測成績大幅上升；但與此同時，大模型和智能體真正進入企業生產環境的速度，并沒有同步加快。

德勤 2026 年調研顯示，只有約 25% 使用 AI 的企業真正把 AI 從實驗階段推向生產環境，企業預期的落地周期也從原來的 3 個月延長到 18 個月。

從這個角度看，DAA 想衡量的，正是目前 Agent 是否真正進入了任務流，是否完成任務閉環，并最終產生實際業務價值。

它也可以與當前以 Token 為核心的行業計量方式形成補充。Token 更多衡量資源消耗和結算規模，DAA 則試圖把評價視角進一步推向結果交付和業務價值。

AI 正推動全球和中國的 Token 用量、算力需求快速增長。放在一起看，Token 和 DAA 可以被理解為 Agent 時代互補的兩把尺子：Token 回答“AI 消耗了多少計算”，DAA 則進一步回答“AI 到底干成了多少事”。

自我進化：從智能體

到超級個體與超級組織

如果說 DAA 試圖衡量智能體每天完成了多少真實任務，那么「自我進化」回答的則是另一個問題：這些任務能力如何持續增長，又如何沉淀為個人和組織的生產力。

在百度 Create 2026 的語境里，自我進化并不只指智能體自身能力的提升，它至少包含三層含義：智能體的自我進化、人類個體的自我進化，以及企業組織的自我進化。三者共同構成 Agent 時代生產力變化的基本路徑。

首先是智能體的自我進化。

過去的 AI 產品更多承擔展示、問答和輔助角色，價值主要體現在一次次調用中。進入 Agent 階段后，智能體開始執行長程任務，參與真實流程，并在任務反饋中積累經驗、更新能力。它不再只是一次性回答問題的工具，而是逐漸變成能夠運行、協同、復盤和迭代的執行主體。

這也是「新全棧」被反復提及的原因。智能體要真正自我進化，不能只依賴模型能力提升，還需要模型、算力、工具、業務流程和反饋系統之間形成持續協同，讓 AI 從被動調用走向長期運行、持續執行和自我迭代。

從產品層看，百度在 Create 2026 展示的秒噠 3.0、DuMate、伐謀 2.0、勝算、Hogee 和一見 Claw，分別對應應用生成、辦公工作流、決策優化、企業核心業務、營銷經營和物理現場等場景。它們雖然入口不同，但共同指向同一件事：讓 Agent 進入真實任務鏈路，并在業務過程中完成閉環。

但僅有應用層產品還不夠。智能體要在企業生產環境中長期運行，還需要安全、權限、隔離、審計、成本控制和可觀測能力。這正是「芯、云、模、體」協同升級的意義：「芯」提供算力基礎，「云」負責基礎設施調度，「模」提供理解、推理和工具調用能力，「體」則是最終進入業務流程、承擔任務執行的智能體。

其中，「模」是智能體能力的關鍵源頭。Create 2026 上，百度發布了文心大模型 5.1，其意義不只在于基礎模型能力的迭代，更在于為 Agent 的理解、推理、深度搜索和工具調用提供更強底座。

與 AIDC 3.0、天池超節點 2.0、百舸 AI 計算平臺 6.0，以及 Agent Infra 中的 Agent Harness、模型服務和 Agent 基礎服務結合起來看，文心大模型 5.1 共同構成了智能體持續運行的系統底座。它們的價值不在于單點能力展示，而在于讓智能體變得可運行、可管理、可觀測、可迭代。

第二層，是人類個體的自我進化。

Agent 時代的重要變化，并不只是工具變多了，而是人與任務的關系被重新組織。過去，一個想法從提出到開發、上線、運營，往往需要產品、設計、研發、運營等多種角色協作。現在，借助智能體，一個人可以提出創意、調度開發、完成發布，并在后續持續迭代項目。

Create 2026 中提出的 Builder、Founder、Creator 三位一體，指向的正是這種個體能力結構的變化。它不是一個抽象人設，而是在描述一個人可以承擔的工作范圍正在擴大。

秒噠 3.0 和 DuMate 是這一邏輯的兩個典型載體。秒噠把過去需要多角色協作的「想法—開發—發布」鏈條壓縮到自然語言交互中；DuMate 則把類似能力推進到辦公和工作流場景，讓用戶通過自然語言拆解任務、調度工具并交付結果。

由此看，「超級個體」并不是指會使用一兩個 AI 工具的人，而是指能夠像一個小型組織一樣，調度智能體完成工作的人。這種個體能力的擴大，來自智能體對開發、決策、運營、協作等環節的重新組織。

第三層，是企業組織的自我進化。

當 Agent 從個人效率工具進入企業流程、業務系統和生產現場，真正發生變化的就不只是個人效率，而是組織能力。智能體應用要落地，不只需要基礎設施升級，也需要組織能力升級。

對 AI 原生組織來說，關鍵不在于用了多少 AI 工具，而在于能否把人與 Agent 協同產生的 Skill、Memory、模型和業務知識沉淀為資產；能否讓這些資產形成反饋飛輪，使模型和智能體越用越好；能否重新設計人機協作方式，讓知識在團隊中流動，而不是停留在少數個人手里。

因此，超級組織的關鍵在于資產沉淀的速度、反饋飛輪的效率，以及人機協同的深度。

從這個角度看，自我進化其實把百度在 Create 2026 中展示的產品、組織判斷和基礎設施串到了一起：智能體通過任務反饋進化，個體通過調度 Agent 擴展能力，組織通過沉淀經驗和重構流程形成飛輪，而新全棧則為這一切提供可持續運行的底座。

也因此，DAA 和新全棧可以被放在同一個邏輯里理解：DAA 衡量的是智能體每天完成了多少真實任務，新全棧支撐的是這些任務如何被穩定、低成本、安全地完成。前者是任務度量，后者是系統保障；二者共同指向的，都是 Agent 時代生產力的持續進化。

結語：從非共識，走向下一個新共識

從這些線索回看，Create 2026 最值得關注的，并不只是新產品的集中亮相，而是百度將過去三年的前瞻判斷，收束成了一套面向 Agent 時代的方法論。

過去幾年，李彥宏提出的許多判斷，起初都不是行業共識。但隨著 AI 從參數競爭走向真實應用，從單次問答走向任務執行，從工具使用走向組織重構，這些判斷正在被一一驗證。

這也解釋了 Create 2026 的核心價值：百度不是在追隨 Agent 時代，而是在繼續定義 Agent 時代。此次提出的“自我進化”和 DAA，延續的正是李彥宏一貫的判斷——AI 的價值不只在模型能力，更在于能否進入任務、進入流程、進入組織，并轉化為持續生產力。

當 AI 開始具備任務閉環、自主調度、持續優化和組織嵌入能力，行業就需要新的指標、新的主體和新的基礎設施。DAA、超級個體、超級組織，以及“芯—云—模—體”的新全棧底座，正是百度給出的系統答案。

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