百度智能云千帆

百度千帆和LangChain解决的是完全不同的问题，一个是企业级AI服务平台，一个是开源应用开发框架。 先看平台的定位。 它是百度智能云推出的企业级大模型生产平台，以文心一言为核心，提供大模型开发、训练、调优、部署等全流程工具链，支持公有云和私有化部署两种模式。 2025年10月品牌升级为"百度千帆"后，整合了百度系全域AI能力。平台包括千帆ModelBuilder和千帆AppBuilder两大产品。2026年6月正式发布Token Plan企业版，面向企业提供统一采购、统一管理、统一运营的AI资源服务。截至2026年Q1，平台已承载超130万个智能体的诞生。 平台的核心逻辑是：你只管用，剩下的我来管——模型部署、版本更新、安全合规、用量监控全部托管。 再看LangChain的定位。 它是一个开源的大模型应用开发框架，核心作用是"连接大模型和应用之间的中间件"。 2026年的LangChain已形成完整生态，包含： LangChain（核心框架） LangGraph（图结构编排） Deep Agents（深度智能体） LangSmith（可观测性平台） 框架提供模块化的链、代理、工具和记忆组件，LangSmith则提供生产级的可观测性和评估能力。据行业统计，LangChain（含LangGraph）是企业级AI部署中应用最广泛的框架之一。 框架的核心逻辑是：我给你工具，你自己搭——用什么模型、搭什么链、配什么记忆、接什么工具，全由开发团队自主决定。 🔄 两者的关系不是"选A还是选B"。 百度千帆官方也提供了LangChain集成指南，教开发者如何将两者结合使用。LangChain可以调用平台的模型API，平台的模型服务也可以作为LangChain应用的后端。 用一句话说：平台提供整栋楼的交付，框架提供你自己盖楼的图纸和工具。

大部分人的浏览器都能正常打开百度千帆，答案是：近三年发行的主流浏览器均兼容。 百度千帆对浏览器的支持范围比想象中宽泛。平台兼容过去三年内发布的所有主流浏览器，包括Chrome、Edge、Firefox、Safari的桌面版本。 为什么是"过去三年"？ 这个时间窗口覆盖了绝大多数用户正在使用的浏览器版本。Chrome、Edge、Firefox、Safari等主流浏览器每年都会发布多个大版本更新，过去三年意味着从2023年至今的所有正式版本都在兼容范围内。 用户如果浏览器超过三年没有更新，本身就存在安全风险和使用体验问题，平台不对此类老旧版本做兼容承诺。 具体浏览器支持情况： Google Chrome：推荐使用，工作台和配置台在58及以上版本中均可稳定运行 Microsoft Edge：完全兼容，推荐126及以上版本 Mozilla Firefox：桌面版全面测试通过 Apple Safari：桌面版全面测试通过，推荐15.6.1及以上版本 ❌ 哪些浏览器明确不支持？ Internet Explorer（IE）及所有IE内核的浏览器不在支持范围内。如果公司还在使用老旧的内网浏览器或IE兼容模式访问，建议切换到Chrome或Edge。 📱 移动端支持情况如何？ 百度千帆的移动端适配目前正在开发中，尚未正式上线。官方建议使用PC端登录以获得更好的使用体验。 部分用户反映在手机浏览器上访问控制台会出现布局错乱或功能不可用的情况，这属于正常现象，因为平台尚未针对移动端进行适配优化。 ⚠️ 常见问题速查： 页面空白或布局错乱 → 尝试清理缓存或切换到无痕模式 功能按钮无响应 → 检查是否开启了广告拦截插件 提示"浏览器版本过低" → 直接升级到最新版 💡 一句话总结：只要浏览器是近三年内更新过的Chrome、Edge、Firefox或Safari，百度千帆就能正常使用。

百度千帆的工作流编排能做的自动化任务，核心是三类：批量数据处理、固定流程业务自动化、跨系统业务打通。 先看它为什么能做到这些。 工作流编排本质上是一个可视化低代码工具，允许开发者用拖拽方式把业务流程画出来，而不是写代码。 它把业务拆解成一个个“节点”——每个节点就是一个独立任务，比如调用大模型、查知识库、操作数据库、调API接口、条件判断等。把这些节点按业务逻辑连起来，就形成了一个自动化工作流。 第一，海量数据的批量处理。 循环节点支持重复执行指定任务，高效处理批量数据。 比如客户反馈处理——针对一批客户与客服的对话记录，自动分析与处理，识别出需要改进的问题。 再比如多query检索——对前序改写出来的一组查询都进行知识库或百度搜索，最后整体排序输出。 这类任务如果靠人工，几百条数据就要几个小时。通过百度千帆的工作流编排，配置好规则后系统自动跑完。 第二，固定流程业务的自动化执行。 以航空公司订票改签助手为例： 意图识别节点：判断用户要“改签”还是“退票” 记忆变量节点：记住用户手机号等历史信息 信息收集节点：逐轮获取缺失信息 全局跳转节点：处理用户中途切换话题的情况 整个流程从用户开口到业务办完，全自动跑通。 车险续保场景中，“金牌销售”Agent通过流程分支实现客户画像分类，结合记忆变量保存历史交互，精准推送续保方案。这正是百度千帆的工作流编排在B端业务场景中的典型价值。 第三，跨系统、跨工具的业务打通。 企业业务往往涉及多个系统——CRM、ERP、数据库、第三方API。工作流编排可以把这些系统串起来。 通过API节点调用外部接口 通过知识库节点检索内部文档 通过大模型节点做理解和生成 官方组件也在持续扩充，支持将长文档内容理解、文本翻译等能力直接拖入画布使用。 ⚠️ 需要注意一个关键区别： 工作流编排做的是“确定性流程自动化”，而不是“自主决策”。它适合的是“我知道每一步该干什么”的场景——比如“用户查航班→核实身份→调用接口查航班→返回结果”。 如果业务需求本身就是模糊的、需要AI自己决定怎么做，那是自主规划Agent的范畴，不是百度千帆的工作流编排的主场。

超过免费额度后，百度千帆自动切换至按量后付费模式，按实际Token消耗扣费。价格因模型而异，整体成本透明可控。 新用户首次开通，获赠100万Tokens免费额度，有效期3个月。覆盖ERNIE、DeepSeek、Kimi、Qwen等主流模型的推理调用。 免费额度用尽或到期后，计费方式自动无缝切换为“按量后付费”。系统按小时统计Token消耗并扣费。账户余额不足时，服务可能被停用。 超量后到底贵不贵？先看绝对值。 ERNIE 4.5 Turbo：输入0.0008元/千tokens，输出0.0032元/千tokens ERNIE 5.1：输入0.004元/千tokens，输出0.018元/千tokens DeepSeek-V3.2：输入0.002元/千tokens，输出0.002元/千tokens DeepSeek-V4-Flash：输入0.001元/千tokens，输出0.002元/千tokens 视觉模型ERNIE 4.5 Turbo VL：输入0.003元/千tokens，输出0.009元/千tokens 旗舰模型ERNIE 5.0：输入可达0.006-0.012元/千tokens 再看使用场景。 一个典型对话消耗约200-500 tokens，成本约0.0002-0.002元/次。日均1000次调用，按主流模型计算，月成本约30-90元。 对比传统GPU部署动辄数千元的月成本，按量付费对初创团队和验证期项目相当友好。 “贵不贵”取决于对比基准。 与完全免费时期比，任何收费都是“贵”。但横向对比其他主流大模型平台，百度千帆的价格处于行业中游偏低位置。部分模型输入价格低至0.0008元/千tokens，竞争力较强。 对于大多数中小团队，只要做好用量规划，超量后的成本完全可控。 📌 另外，部分特定服务有独立免费额度。“智能搜索生成”组件每日100次免费调用，部分API接口每月1500次免费额度，文字识别服务500-1000次免费额度。这些与推理计费互不影响。

新手面对百度千帆觉得无从下手，核心原因是平台功能层次多，入口分散，不知道第一步该点什么。 该平台产品架构分为三层，新手需要先建立这个认知框架再行动。 第一层是ModelBuilder（模型层） ，负责模型服务和API调用，相当于平台的“发动机”，提供文心系列自研模型（如ernie-5.0-thinking-preview）、第三方开源模型和垂类场景模型。 新手的第一个任务应该是：在百度千帆平台开通模型服务，调用一次API，拿到返回结果。 第二层是AppBuilder（应用层） ，负责智能体和应用搭建，相当于平台的“方向盘”，提供多智能体协同Agent、工作流Agent、知识库RAG、全链路可观测等能力。 新手的第二个任务应该是：在平台的AppBuilder中用预置模板创建一个Agent，让它执行一个具体任务。 第三层是DataBuilder（数据层） ，负责数据标注、知识库构建和模型精调数据集管理，相当于平台的“燃料库”，新手前期可以暂时跳过，等需要做RAG或微调时再回来使用。 新手入门的另一个困惑是“入口太多不知道点哪个”。页面上“免费试用”“了解更多”“前去了解”等多个按钮同时出现，正确顺序是先点“免费试用”进入控制台，然后根据目标选择对应平台： 要做模型调用的 → 进入ModelBuilder 要做Agent的 → 进入AppBuilder 平台预置了多个开箱即用的Skill和MCP服务： 百度搜索 百度百科 百度网盘AI视频笔记 百度文库AI绘本 文档解析 这些都已封装好，新手不需要自己从头搭建，直接调用这些预置能力就能快速看到效果。 百度千帆的新手入门路径其实很清晰： 注册账号实名认证 进入控制台开通模型服务 选择一个免费试用的预置Skill跑通第一次调用 再决定下一步往哪个方向深入

大模型的核心短板之一是“信息滞后”——模型训练数据有截止日期，无法回答“今天发生了什么”这类实时问题。而百度千帆的AI搜索组件，正是解决这个问题的标准化工具。 这个组件把百度搜索引擎的核心能力封装成一个即插即用的模块，让Agent能直接调用实时信息，从“闭卷考试”变成“开卷考试”。 组件具体能做什么？拆成三件事。 第一，全网实时检索。 基于百度25年搜索经验，整合了百度百科、阿拉丁卡片等自有优质资源，以及万亿级网页数据，支持文本、图片、视频等多模态检索。 第二，AI智能总结。 原始搜索结果经过大模型的语义理解、关键信息提取和逻辑重组，生成结构化、易读的答案。用户看到的不再是“一堆链接”，而是“一个答案”。 第三，组件化标准封装。 开发者不需要自己搭建搜索爬虫、不需要处理反爬、不需要维护索引库。该组件以组件及MCP Server的形式开放，拖拽或几行代码就能完成集成。 三种调用方式对应三种开发场景： API调用：适合需要自定义处理的深度开发者 组件化集成：适合在AppBuilder平台低代码搭建 MCP协议：适合复杂系统架构 每日提供100次免费调用额度，超出部分按量付费。 💡 当Agent遇到不知道的事，它能自己上网查。这就是百度千帆AI搜索组件的价值。