近日，百度智能云推出的企業(yè)級算法自主優(yōu)化智能體——百度伐謀Agent 2.0，再次登頂機器學(xué)習(xí)工程權(quán)威基準(zhǔn)MLE-Bench，并刷新SOTA（最優(yōu)）成績。這是繼去年10月首次登頂后，百度伐謀憑借頂尖的工程能力再一次領(lǐng)跑全球。據(jù)悉，百度伐謀2.0將在今年5月的Create 2026百度AI開發(fā)者大會上正式發(fā)布。

由OpenAI主導(dǎo)設(shè)立的MLE-Bench是檢驗智能體“動手能力”的硬核考場。它包含75個來自Kaggle競賽的真實工程難題，重點考察人工智能在模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、實驗運行等機器學(xué)習(xí)全流程中的端到端實戰(zhàn)能力。作為一個尋找最優(yōu)解的智能體，百度伐謀對于任何具有明確評價標(biāo)準(zhǔn)的問題，都能像頂尖算法工程師一樣，完成從需求理解到最優(yōu)解輸出的全鏈路自動化，尋找全局最優(yōu)解。去年10月，百度伐謀發(fā)布即登頂MLE-Bench。

最新的評測中，百度伐謀 2.0在“高難度”任務(wù)上的攻堅能力依舊表現(xiàn)突出，綜合勝率顯著領(lǐng)先。評測顯示，在統(tǒng)一運行標(biāo)準(zhǔn)下，百度伐謀2.0在“高難度”任務(wù)上的綜合勝率顯著領(lǐng)先，超越了搭載Claude-Opus-4.6等主流大模型的同類智能體，再次印證了百度伐謀在系統(tǒng)性分析復(fù)雜問題、迭代優(yōu)化解決方案的成熟能力。

據(jù)了解，百度伐謀2.0在演化策略、長程記憶機制、底層基礎(chǔ)設(shè)施等層面進行了全面優(yōu)化。其中，增強的演化策略能夠讓智能體在多條路徑上并行探索，適時回溯調(diào)整，從而找到更優(yōu)的解決方案；其長程記憶機制能夠幫助智能體在人類工程師一樣，在長鏈條任務(wù)中保持思路清晰、邏輯一致；依托百度智能云全棧AI云基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化則讓算法演化迭代的效率顯著提升。

同時，百度伐謀 2.0還大幅降低了算法使用門檻，即便沒有算法背景的業(yè)務(wù)人員，也能以自然語言和數(shù)據(jù)文件發(fā)起需求，系統(tǒng)自動交付可解釋、可交互、可落地的決策方案，快速產(chǎn)出企業(yè)級解決方案。

百度伐謀上線至今已經(jīng)吸引數(shù)千家企業(yè)使用，覆蓋零售、金融、制造、能源、交通等國民經(jīng)濟核心領(lǐng)域。

在汽車制造領(lǐng)域，阿爾特太乙與伐謀合作研發(fā)御風(fēng)智能預(yù)測系統(tǒng)，將單次風(fēng)阻驗證時間從10小時壓縮至數(shù)分鐘，整車研發(fā)周期平均縮短25%；在金融風(fēng)控領(lǐng)域，中信百信銀行引入伐謀7×24小時不間斷挖掘風(fēng)險特征，效率提升100%，風(fēng)控模型風(fēng)險區(qū)分度提升2.41%；在能源基建領(lǐng)域，中國能建廣東院用伐謀解決海上風(fēng)電電纜橋架布置難題，節(jié)省近一周工期與大量材料成本；在交通信控領(lǐng)域，鄂爾多斯伊金霍洛旗引入百度智能云伐謀信控平臺后，車均延誤降低18%，高峰通行用時降低50%以上。

百度伐謀在科研場景同樣展現(xiàn)出巨大應(yīng)用價值。北京工業(yè)大學(xué)團隊將伐謀引入中國空間站微型氣相色譜柱設(shè)計實驗，以自動化尋優(yōu)代替人工反復(fù)仿真，大幅提升分離效率；天津大學(xué)團隊將伐謀用于災(zāi)害預(yù)測模型選優(yōu)，把原本以"周"為單位的科研探索壓縮至6小時內(nèi)出成果。

為進一步降低科研團隊的使用門檻，百度智能云近期還開源了Famoufor Science項目，基于多智能體協(xié)同模式構(gòu)建完整虛擬科研團隊，涵蓋團隊負責(zé)人、實驗管理、文檔管理與評審等角色，可支持長線程科研任務(wù)的自動化推進，實現(xiàn)學(xué)科知識機理和樣本數(shù)據(jù)融合的創(chuàng)新算法實驗持續(xù)演化。

業(yè)界認為，從MLE-Bench榜單到千行百業(yè)，百度伐謀2.0的再度登頂不只是技術(shù)指標(biāo)的刷新，更是中國AI在企業(yè)級算法工程領(lǐng)域持續(xù)深耕的有力證明。