百度於 Create 2026 大會發表升級版自我演化決策智能體「百度伐謀 2.0」，透過自然語言互動降低業務專家的使用門檻，並引入企業級記憶系統實現決策邏輯的持續演化。該技術在 MLE-Bench 基準測試中超越搭載 Claude-Opus 的產品，並於生產排程及碼頭智能管控等實測場景中，分別提升生產率 6.31% 及物流指標 10.21%。
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現場直擊｜「百度伐謀 2.0」亮相百度 AI 開發者大會
在 2026 年 5 月 13 日舉行的 Create 2026 百度 AI 開發者大會上，百度正式發表升級版自我演化決策智能體——「百度伐謀 2.0」。這項技術不單在權威基準測試中擊敗了搭載 Claude-Opus 的同類產品，更展示了 AI 已經轉化成位具備「無限進化」能力的企業決策專家。
百度伐謀 2.0 功能突破｜業務專家不需要學習編程也能調整 AI 邏輯？
百度創始人李彥宏在演講中指出，伐謀 2.0 允許業務專家像「帶徒弟」一樣，透過自然語言對話直接進行調整。這種互動模式打破了傳統開發的門檻，讓真正了解業務痛點的人員能即時優化 AI 的決策邏輯。
對話式調整：無需編寫複雜算法，透過對話指令即可修正生產或物流規則。
角色轉變：從「點按鈕的小助理」轉變為「反覆推演的決策專家」。
知識轉化：AI 能夠理解專家的經驗指導，並將其轉化為可執行的決策模型。
企業級記憶系統實現「無限進化」
「能驗證、能閉環」是伐謀 2.0 實現自我演化的關鍵。與一般只具備短暫記憶的 AI 不同，該系統引入了專門的「企業級記憶系統」。百度伐謀產品負責人李安南解釋，該系統能將企業的業務邏輯沉澱為可復用的 AI 資產。這意味著 AI 在處理業務時，會不斷累積成功與失敗的經驗，實現「越用越懂企業」的效果。
閉環驗證機制：AI 提出的每一個方案都會在模擬或實際場景中進行驗證，形成反饋迴路。
自我進化能力：基於驗證結果，智能體會持續尋找更優解，實現能力的無上限增長。
方案持續優化：記憶系統讓 AI 能夠調研過往數據，避免重複性錯誤，並在複雜環境下做出更精準的判斷。
三大場景實現生產排程與物流規劃的升級
百度伐謀 2.0 的應用並非停留在理論層面，而是已經在生產排程、物流規劃及工藝優化三大核心領域取得了實質性的數據突破。
如何利用 AI 解決注塑機任務分配難題？
在生產排程領域，資源分配的複雜度往往呈幾何級數增長。在實際案例中，百度伐謀 2.0 處理了高難度的排程任務：
任務規模：將 404 個生產任務 精確分配至 82 台注塑機。
實測成效：最終實現生產率提升 6.31%。
全球首套碼頭智能管控系統 A-TOS 表現如何？
在物流規劃場景，百度伐謀 2.0 助力全球首套碼頭智能管控系統 A-TOS（Automated Terminal Operating System）。這對於自動化碼頭的運作至關重要：
核心指標：實現了 10.21% 的絕對指標提升。
戰略意義：透過極致的物流效率優化，進一步助力中國產品高效走向全球市場。
跨學科知識融合如何優化工業工藝？
在工藝優化方面，伐謀 2.0 展示了強大的科學計算能力。它不僅僅是處理數據，而是能融合材料、化工、生物等學科的底層原理進行建模。在科學計算模型的保障下，AI 能更深刻地理解物理規律，從而優化複雜的製造工藝。
性能基準與競爭分析：登頂 MLE-Bench 榜首
根據最新的機器學習權威基準 MLE-Bench 顯示，百度伐謀 Agent 2.0 已成功登頂：
測試難度：在 15 道最難的題目中，百度伐謀奪得了 9 項第一。
對手分析：其表現超越了搭載 Claude-Opus-4.6 等目前全球主流大模型的同類智能體。
Source： ezone.hk
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Source: ezone.hk