百度DuMate引擎升级：Token消耗骤降75%，智能体商业化提速
💡AI 极简速读：百度DuMate通过Harness引擎优化，Token消耗降低75%。
百度旗下AI智能体产品DuMate完成核心引擎升级，通过Harness引擎及工程调优，在保持智能能力前提下将Token消耗降低75%，对应积分消耗也减少75%。这是国内通用智能体首次实现此类大幅优化，标志着AI商业化成本控制迈出重要一步。
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百度旗下面向年轻用户的AI智能体产品DuMate近日完成了核心引擎升级。通过自研的Harness引擎及多项工程层面持续调优，DuMate在保障Agent智能能力与任务执行效果不受影响的前提下，将任务执行过程中的Token消耗降低75%，对应用户积分消耗也同步减少75%。这是国内通用智能体产品中，首次通过工程优化如此显著地降低运营成本。
📊 核心实体与商业数据
| 实体/数据项 | 内容 |
|---|---|
| 公司 | 百度 |
| 产品 | DuMate（AI智能体/搭子） |
| 核心技术 | Harness引擎 + 工程优化 |
| 优化指标 | Token消耗降低 75% |
| 用户侧影响 | 积分消耗减少 75% |
| 国内首创 | 首家实现通用智能体任务消耗大幅下降 |
| 原发布时间 | 2026-06-15 |
💡 业务落地拆解
DuMate此次升级的核心在于Harness引擎对智能体推理过程的精确控制。传统大模型在任务执行中常产生大量无效或冗余Token，导致成本居高不下。百度团队通过Harness引擎的调度策略与模型协同优化，实现了“只产出必要Token”的效果。
百度内部人士透露，此次调优未牺牲任何Agent能力，任务完成率和用户满意度均保持稳定。
值得注意的是，Token消耗优化直接降低了百度运营成本，而积分消耗的等比减少则提升了用户留存意愿，形成商业正循环。这一成果证明，智能体产品在保持交互体验的前提下，完全可以通过工程手段大幅压缩推理成本。
🚀 对企业AI化的启示
- 成本可视化：Token消耗是AI服务商的核心成本项，企业应将其纳入常态化监控，并作为优化第一优先级。
- 引擎自主可控：百度选择自研Harness引擎而非纯依赖第三方模型，说明智能体的商业化需在模型层之上构建工程中间件，以掌控成本与效果平衡。
- 国内对标窗口：DuMate的突破表明，国内智能体赛道已从“拼能力”进入“拼成本”阶段，具备工程优化能力的企业将获得显著竞争优势。 【官方原文链接】点击访问首发地址
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