[返回全部案例]() 合作项目AI + 智能客服应用演示 # 从故障问答到售后协同 豆包2.0**（Doubao-Seed-2.0）**年前发布，通常我们都是首发，这次赶了个“晚集”。 但，好饭不怕晚，这篇是有备而来。 在豆包大模型 2.0 发布前，我们词元团队就已经与官方深度合作，**将 Seed 2.0 真正接入到企业级 Agent 架构中，去解决真实世界里的复杂问题。** 比如本次官方发布中使用的：**用OpenClaw和飞书搭建智能客服。** ![图片展示了飞书图片展示了]() 这是我们的实战 Case 之一，除此之外，我们还进行了大量深度的场景跑通。甚至，我们还利用 Seed 2.0 驱动，跑通了“一人公司”从内容营销到产品交付闭环的全流程自动化。 **今天，这些硬核 Case 一并分享给大家。** 在看实操 Case 前，老规矩，先给新来的小伙伴划一下本次更新的重点（已经了解的可以直接下滑到 Case 1）： Doubao-Seed-2.0 的核心设计目标是提升大模型在**真实世界复杂任务（Real-World Complexity）中的表现，特别是在智能体（Agentic）范式下的应用。** - 1. 模型系列与定位 本次豆包模型发布的 **Seed2.0 系列模型**包括 Pro、Lite、Mini 三个版本，以平衡性能、速度和成本，还有一个专门**面向开发者的 Code 模型**，专为Coding场景加强： - **Seed2.0 Pro**：针对复杂推理和长上下文任务，追求极致能力 。 - **Seed2.0 Lite**：通用型模型，平衡性能与效率 。 - **Seed2.0 Mini**：极低成本，适用于高通量、低延迟场景 。 ![图片展示了豆包2.0发布的Seed2.0系列模型的四个版本。左上角是Doubao-Seed-2.0-pro，标注模型上新，Agent能力等全面升级；右上角是Doubao-Seed-2.0-lite，具备长上下文等特点且模型上新；左下角为Doubao-Seed-2.0-mini，突出低时延等优势；右下角是Doubao-Seed-2.0-Code，专为Coding场景且基于Seed - 2.0代码能力增强。图片与上文介绍的Seed2.0系列的Pro、Lite、Mini和Code四个模型相对应，直观呈现各模型特点。]() - 2. 核心能力提升 **视觉与多模态理解：** 视觉推理大幅加强，幻觉显著减少，对文档、图表和混合媒体内容的结构化信息提取能力飙升。 **复杂指令执行：** 不再单纯依赖事实检索，而是将“可靠执行多步骤复杂指令”作为一级需求。 **真实世界智能：** 告别纯“做题家”，从解决“奥数竞赛”转向科研、工作级别的实际推理。 **长尾专业知识：** 系统性摄入专业领域知识，弥补了模型在特定职业背景下“不够懂行”的短板。 - 3. 性能指标（Benchmark 表现） ![图片展示了豆包大 addCriterion 自动生成模型2.0在多个公开测试集上的表现。包含MMSIBench、VideoMIME、MMMU-Pro、MotionBench、CharXiv-RQ五个测试集，每个测试集有不同模型的得分，如MMSIBench中DyDad模型得分为32.5，DyDad-2.0模型得分为25.8等 自动生成模型2.0在多个公开测试集上的表现。包含MMSIBench、VideoMIME、MMMU-Pro、MotionBench、CharXiv-RQ五个测试集，每个测试集有不同模型的得分，如MMSIBench中DyDad模型得分为32.5，DyDad-2.0模型得分为25.8等。该图与上文提到的性能指标（Benchmark表现）相关，直观呈现了豆包大模型2.0在权威榜单上的表现情况。]() ![图片展示了豆包大模型2.0在多个公开测试集的表现。分为HLEL -]() Seed2.0 Pro 在多个权威榜单上位居世界前列： - **数学与编程**：在 AIME 2025、HMMT 2025 等数学竞赛中表现优异 。在 2025 年国际奥数（IMO）和中国数学奥赛（CMO）中达到**金牌水平** 。Codeforces Elo 分数达到 **3020** 。 - **视觉理解**：在 MathVision、MathKangaroo 等多个视觉语言基准测试中取得 SOTA（业界领先）成绩 。 - **视频分析**：在 VideoMME 长视频理解中达到 **89.5** 的突破性高分 ，并具备 **VideoCut** 工具调用能力，可重放关键片段以精准识别动作 。 - **智能体能力**：在搜索智能体（Search Agents）、深度研究（Deep Research）和视觉智能体任务中表现突出 。 既然本次 Seed 模型的目标是解决真实世界的复杂任务，我们在测试时，也抛弃了“跑分式”的评测，而是直接把它扔进业务流里，**把模型代入真实世界场景进行体验，感受模型的综合能力。** ## 硬核Case1：教辅AI校对 大家对教辅，想必都不陌生。但是大家可能不知道传统出版/教辅行业的“三审三校”制度。这是一个为了保证出版物质量的必要流程，但面对一本动辄几十万字的书，人工初校需要数周，成本高昂。且教辅对专业性要求极高，校对人员遇到不确定的物理常数、生僻历史，还需要手动查证，效率极低。 尤其是其中“一校”阶段，充斥着大量纠正错别字、核对常识、格式检查等低效重复劳动，消耗了资深编辑大量精力。 这是一个存在了多年的传统流程，时至今日，依然如此。 于是，我们借助豆包 2.0 强大的 Agent 架构、Grounding（事实溯源）能力、丰富的长尾知识和多模态理解，**直接用 AI 接管了这个最耗时的“初校”环节。** 让编辑把精力全放在高价值的“二校”和“终审”上。 同时，我们发现教辅引用课本材料时，需要严格与原教材对照，这原本需要人工一一对照保证一致，而AI联网、知识库核查的速度和广度是人类无法比拟的，AI拥有着**比人更严谨的事实核查能力，所以我们一并加入了知识库和搜索能力供AI进行核查。**直接让AI接管了这部分内容。 这并不是一个简单的事情，他极大的考验着模型本身的世界知识、低幻觉、检索和事实核查能力。 我们开发了工具利用Seed2.0，在用户上传待审校文档后，模型自动完成内容识别和分析： ![图片展示的是quo addCriterion]() 对比知识库和网络知识后，模型输出异常点，并在原文标记，同时支持查看正确的参考文档： ![图片展示了教辅AI校校对工具的界面。左侧为待审校文档，内容涉及数学知识等。右侧是模型输出结果，显示异常点及参考文档，如“等]() 视频中更加详细了展示了整个过程： [视频]() 豆包 2.0 完美展现了它的商业价值：把人从低效的找茬中解放出来，去做更重要的事情。 ## 硬核Case2：**设备监控预警与维修** 在工业制造中，流水线的稳定性就是生命，任何环节的宕机都会造成巨大损失。实时的监控预警至关重要。 我们利用豆包的多模态理解、Agent能力结合产线本身的故障数据，模拟了一套“视觉监控+智能诊断+自动派单”的闭环系统。 我们构建的场景如下：使用一个大屏，来展示设备实时画面、备件库存预警、关键运行指标及设备状态。 ![图片展示了qa:image>) 通过大屏，模型可以实时监测设备画面、备件库存预警和关键运行指标。它能基于知识库对视频画面进行一体化分析。一旦发现异常，自动触发告警并直接推送飞书通知。 ![图片展示的是飞书手机端界面。左上角显示时间为20:1]() 工程师在飞书收到告警后，点击链接即可进入“维修助手”，直接连线进行实时视频对话。AI 模型会基于企业知识库和特定 Skills，一步步指导问题排查和检修。 ![图片展示的是豆包2.0设备01设备监控预警与维修功能的场景。画面中是工厂内部的设备环境，设备上有绿色指示灯。画面下方有紫色状图标和“...< /img>图标。弹出的紫色对话框显示“现在设备震动曲线异常，请排查一下原因”，下方还有“豆包思考中”的文字。该图片与上文提到的豆包2.0在 自动生成设备监控预警与维修功能相呼应，直观呈现了系统在设备异常时的预警提示。]() 除了故障应急，这套系统在日常还能充当企业知识库的超能大脑，随时解答设备运维、标准流程等专业问题。 以下视频详细展示了这套工业 Agent 流程： [视频]() 在企业面临全球化竞争的今天，除了生产线的稳定，**出海合规与跨国财务** 同样是让很多公司头疼的深水区。传统处理方式高度依赖人工，效率极低且极易出错。我们也可以借助AI的能力提升效率。 ## 硬核Case3：一人公司“拼豆图”全自动商业闭环 这是我个人觉得，**任何一个想做超级个体的朋友都可以尝试的落地案例。** 我们基于OpenClaw的能力，由豆包Seed2.0驱动，完成了从内容营销到产品交付的全自动化闭环。 首先在飞书多维表格上每天自动采集热门拼豆画需求，看看大家对哪些图感兴趣： ![图片 addCriterion图片展示了飞书多维表格中关于拼豆图需求的聊天界面。左侧聊天窗口显示了关于拼豆图需求的讨论，有用户询问拼豆图需求的来源，以及拼豆图的制作流程等。右侧是拼豆图展示区域，有“豆包”卡通形象的拼豆图，以及]() 使用这些图，自动生成拼豆图、同时自动完成在哪社交平台的内容发布： ![图片展示了飞书多维表格中拼豆图生成及发布流程。左侧为聊天界面，显示“OpenClaw”机器人回复生成拼豆图的指令，并附上生成的拼豆图文件。右侧是拼豆图展示，包含“平安”主题的像素风格卡通 自动生成拼豆图、发布内容及用户自主完成图片转换等图片与上下文紧密相关，直观呈现了文档中一人公司 自动生成拼豆图、发布内容及用户自主完成图片转换,图片与上下文紧密相关，直观呈现了文档中 addCriterion生成拼豆图、发布内容及用户自主完成图片转换的流程，辅助理解文档中一人公司“拼豆图”全自动商业闭环的实现。]() 吸引到用户后，可自动成单并发送产品链接，用户自主完成图片转换： ![图片展示了 addCriterion addCriterion addCriterion addCriterion addCriterion addCriterion addCriterion addCriterion addCriterion addCriterion addCriterion]() ![图片展示的是“拼豆小工工坊”里””界面。上方显示“拼豆小工坊”及“22/30”字样。下方有“AI生图”和“原图转换”两个选项，当前选中“原图转换”。中间显示“生成完成”，并有“拼豆图”标识，下方是一幅由黑色和白色拼豆组成的卡通熊图案，熊手捧红色心形图案。该图片与文档中“一人公司公司拼豆图全自动 addCriterion addCriterion addCriterion addCriterion 自动生成拼豆图、自动完成内容发布等内容相关，直观呈现了了拼豆图生成效果。]() 由此，完成从内容营销到产品交付的全自动化闭环，更深一步，还可以找到后端品都供应商，一件代发定制产品。 最后自动生成每日运营数据报告，向“老板”汇报战况。 ![图片展示了OpenClass平台中关于一人公司“拼豆图”全自动商业闭环的对话界面。左侧为平台操作界面，显示了平台名称、聊天记录等信息。右侧是对话内容，用户询问一人公司拼豆图的商业闭环，平台回复可实现自动创作、自动运营、自动转化，还列举了多个具体步骤，如自动创作、自动运营等]() 以下视频演示了，这个Agent是如何自主的完成一整套流程的。 [视频]() 其中驱动模型使用Doubao-Seed-2.0，拼豆图模型使用Seedream-4.5。 以上我们为了更方便查看，所以做了一定的页面开发，如果你觉得这太难了。其实，很多场景，并不需要任何的额外开发，只需要在扣子中，就可以完成，比如出海中的常见问题： ## 硬核Case4：物流海关码智能归类 企业大力推进出海业务，海关商品编码（HS 编码）归类工作是必不可少的一环，而海关编码归类极度依赖老关务人员的经验，在正常工作节奏下，**专业人员一天大概也只能处理 50 颗物料。** ![图片展示的是商品编码/HS编码表格，包含商品编码、商品名称、第一计量单位、第二计量单位、监管条件代码等列。其中商品名称列中，部分商品名称被标注为qlike]() 而现在，我们可以依托豆包2.0大模型的语义理解、强推理以及多模态技术，辅助海关编码归类工作。 不需要复杂的开发，只需要在扣子中，就可以完成： ![图片展示 addCriterion```html```]() 它能够将 PLM 里的物料信息、海关手册、规格说明书以及 TMS 历史数据作为依据，利用视觉等多模态技术深度解读商品实物图。**提取特征后进行交叉验证，高效的为物料精准匹配对应海关码。** ![图片展示的是全球综合合规的合规分析]() 以下视频展示了完整的流程： [视频]() 此案例来自：苍何&蜗牛。 ## 硬核Case5：海外发票智能汇总与财务结构化 出海业务带来的不仅是通关挑战，同时还有满天飞的国外发票。各种语言、各种奇葩格式（机打、手写），让财务人员在录入和报销时苦不堪言。 ![图片是一张医疗用品发票，抬头为MEDICARE Medical Supplies，发票编号06888，日期为201 自动生成]() ![图片展示的是广东省商品销售统一发票，发票代码为144000721133，发票号码35632396。发票联上显示购买方为广州市创创辉科技有限公司，销售方为深圳市创辉科技有限公司，金额1280.00元，币种为人民币。发票还标注了开票日期2020年09月03日，以及发票专用章等信息。该图片与上下文介绍的发票智能汇总与财务结构化相关，直观呈现了发票样式。]() 利用视觉模型强大的图像理解和分析能力，**它能自动理解不同格式发票的特征，完全无需像传统 OCR 技术那样去逐一标注模板。** 只需要在扣子中，就可以让AI 化身为“智能财务审计 Agent”。 ![图片展示的是一个]() 自动提取出买方卖方、税额逻辑、币种税种，甚至手写票也能精准识别印章和金额。然后直接输出标准的 JSON 结构化财务数据，大幅降低人力时间成本。 ![图片展示了豆包2.0发票智能处理的界面，重点突出“三级发票审核完成，均通过合规校验”这一信息。界面中显示了发票转化为财务结构化数据的JSON格式内容，包括发票元数据、发票 addCriterion图片展示了豆包2.0发票智能处理的界面，重点突出“三级发票审核完成，均通过合规校 addCriterion图片展示了豆包2.0发票智能处理的界面，重点突出“三级发票审核完成，均通过合规校验”这一信息。界面中显示了发票转化为财务结构化]() 以下视频展示了完整的流程： [视频]() 此案例来自：苍何&蜗牛。 当然，除了这些重磅的商业场景，我们还做了一些好玩的轻量级尝试： ## Case6：健身姿势纠正 比如，基于 豆包Seed2.0多模态能力的健身姿势纠正，通过上传运动姿态图片→选择运动类型→AI 识别骨骼关键点→对比标准姿态→输出纠正建议 + 评分。 简直是随身私教。 [视频]() ## Case7：手势追踪的飞机大战 [视频]() ## 我想，以上Case已经足以证明豆包在实际应用场景中的Agent能力，我们在内测的过程中也能够明显的感觉到，豆包的更新不是为了跑分，而是为了“真管用”。 最后，提一个在这次更新中让我们比较惊艳的模型，**doubao-seed-2-0-mini**。 虽然这款模型并非主测模型，但是在体验过程中我们发现这是一款非常“好用”的模型。 开启了“中度思考”之后，体感质量与doubao-1.6相当甚至超越，更夸张的是输出的速度能达到**150tokens/s**，速度快、质量高，价格还巨低。 **这个生态位上，mini几乎没有竞品，推荐大家在文字处理场景下试试它。使用mini替代前两代的旗舰模型，绝对会给你大大的惊喜~** ## 相关链接 - [火山引擎官方社区｜豆包 2.0 与智能客服 Agent 案例]() ## 继续探索 [全部案例]() [!\[图片\]() ### 让传统 ERP 走进移动端 一套已经运行五年的 ERP，业务仍在正常运转，却没有移动端。员工只能回到电脑前处理采购，手机上直接打开 PC 页面，导航、表格和操作按钮挤在狭窄的视口里，几乎无法使用。]() [!\[图片\]() ### 海外电商视频，从分析到创作 由 Hermes 串联竞品素材采集、多模态分析、策略提炼与 Seedance 视频生成，在对话中推进多语种营销内容制作。]() [!\[图片\]() ### RTL Agent 与 Tiny NPU Tile 今天，Doubao-Seed-2.1-pro正式发布，在Coding、Agent和VLM能力上大幅提升。在全球竞技场上，豆包2.1 pro也取得了高度认可。根据第三方权威榜单Code Arena Frontend的最新结果，豆包2.1 pro的AI Coding能力已经超过Opus4.6，比肩4.7，跻身全球第一梯队。]()