拆解腾讯智能体战略：自身验证，开放能力，生态放大 | 甲子光年

Agent不是目的，产业价值才是。

作者｜栗子

“现在我们去见客户的时候，不谈智能体（AI Agent）客户都不见你。”

腾讯云副总裁、腾讯云智能及优图实验室负责人吴运声对「甲子光年」表示。

这句略带调侃的言论，精准地描绘了如今智能体的市场热度。2025年被普遍认为是智能体元年。作为AI时代产业变革的重要抓手，如今的智能体，已经演变为企业高层必须严肃思考的战略议题。

但问题在于，让AI从一个聊天机器人，转变成一个能深度融入核心业务流程、安全可靠、可规模化扩展的企业级智能体，中间需要跨过巨大的技术落地鸿沟。这片充满了复杂场景、异构知识和严苛工程挑战的深水区，正成为阻碍智能体价值兑现的最大障碍。

当然，挑战与机遇并存。面对这一拐点性机遇，各大厂商纷纷入局。在2025年9月16日的腾讯全球数字生态大会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生明确指出，“向智能化要产业效率”已是企业增长的核心动力，而智能体，正是腾讯为产业打造的效率引擎。

要帮助产业解决如此复杂的命题，技术提供方自身必须是智能体的深度实践者。在这方面，腾讯的优势在于其丰富的业务场景——从社交、游戏到广告，内部大规模的智能体落地应用，为其积累了宝贵的实战经验。例如，其AI原生应用腾讯元宝，已成为国内头部产品；大模型也显著驱动了广告与游戏业务的增长。

如今，腾讯正试图将这些经过内部验证的能力，系统性地开放给产业。这不仅是一次技术输出，更是一场让智能体从“为我所用”到“为人所用”的战略升级。

1.跨越鸿沟：企业级智能体落地的三大阻碍

正如APP之于移动互联网，智能体被普遍认为是AI时代的主要应用载体。

这种共识，让企业对智能体的热情空前⾼涨。根据Gartner的预测，未来6个⽉内将有40%的企业有计划探索Agentic AI⽅案。

然而，热潮之下是冰冷的现实。

IDC此前发布的《AI Agent企业级应⽤现状与推荐，2025》调研报告显示，国内超过⼀半的企业尚未完成对智能体落地的场景与技术⽅案选择。

而以「甲子光年」的长期观察，企业级智能体的落地并非一蹴而就，其核心挑战在于如何跨越从“通用智能”到“产业智能”的鸿沟。其中，场景复杂性、知识专业性以及工程化挑战等，构成了智能体在企业端落地的难点。

首先是场景的复杂性。

以酒店预订场景为例，当顾客说“我不想要昨天订的房了，你还是给我留我前面说的靠近花园的房”，这句话包含了取消、确认、回溯历史偏好等多重意图，常规智能体极易混淆。

吴运声透露，仅酒店住宿这一个场景，就需要梳理上百个意图，并保证极高的准确率。而且真实的企业场景，充满了类似的模糊性、多意图叠加和动态变化。远比demo复杂。

如何精准理解意图、处理多任务流程，是智能体落地业务的首要难点。

其次是知识的专业性。

企业私有知识是智能体发挥价值的“燃料”，但这些“燃料”的形态却极其复杂：图文混排的产品手册、跨页的财务报表、多源异构的数据库……如何让智能体精准、高效地理解和运用这些非结构化知识，是对RAG（检索增强生成）技术在企业场景的核心考验。

最后是工程化的挑战。

将智能体从实验室的“玩具”变为生产环境的“工具”，需要迈过严苛的工程化门槛。吴运声强调，企业应用对权限管控、数据安全、高并发、低延迟有着不容妥协的要求。

以腾讯云智能内部千人团队共用一个开发平台为例，复杂的组织架构要求平台必须具备金融级的精细化权限管理能力，“不仅要管到知识库，甚至要管到知识库里的某一条目谁能看谁不能看。”

实际上，智能体在企业端落地的痛点远不止于此，还包括高昂的训推成本、模型的幻觉与泛化性难题、以及与现有业务流程的深度耦合问题等。这些问题，共同构成了阻碍智能体价值兑现的思考题。

2.腾讯的解法：一套“实践驱动”的组合拳

尽管困难重重，但企业并未减少对智能体落地的追求。就像伊利集团数字科技中心总经理尚直虎所说：“今天的智能体，是未来15年内最公平的机会。”

只不过，企业对智能体的投资判断非常务实。

「甲子光年」智库团队曾在《企业级AI Agent（智能体）价值及应用报告》中指出，2025年，To B市场对AI投资的商业价值诉求正在发生转变。

企业不再满足于概念验证或小范围试点，希望AI方案能稳定落地生产环境，集成后带来实际业务成果，同时将AI从“助手”升级为“员工”或“自动化引擎”，处理如自动生成报告、解决复杂客服问题等复杂任务，以实现显著生产力飞跃。

也就是说，谁能够帮助企业将AI Agent方案稳定落地生产环境，并带来实际业务成果，谁的赢面就更大。

面对产业端的挑战，腾讯云的答案并非单一技术，而是一套从基础设施、开发平台到应用生态的全栈式解决方案。其发布的“智能体战略全景图”。核心目标只有一个：助力企业构建懂客户、能决策、可执行、高可靠的智能体。

在「甲子光年」看来，这幅全景图的逻辑可以被解读为一套“实践驱动”的组合拳：

第一拳，是以腾讯云智能体开发平台为基础，解决智能体“造不出”和“造不好”的问题。

移动互联网时代，智能手机的真正普及，离不开App生态的爆发。同理，智能体时代要想真正到来，必须要有足够多、足够好的智能体被开发出来，才能彻底激活智能体的价值潜力。

而全新升级的腾讯云智能体开发平台3.0版本，便是一个强大的“智能体工厂”。它提供RAG（检索增强生成）、Workflow（工作流）、Multi-Agent（多智能体）等多种应用开发引擎、应用全生命周期管理、及完善的基础设施，系统性地应对前文提到的三大挑战。

针对场景难题：腾讯云智能体开发平台提供可视化的工作流编排能力，将复杂的业务流程拆解为标准化节点，并将Agent嵌入其中，实现了大模型认知能力与企业流程确定性的结合。

像华住集团打造的 7x24 小时全能酒店管家「华小AI」，就是腾讯云智能体开发平台解决场景难题的集中体现。腾讯云协同华住搭建了38条工作流，能让住客通过「华小AI」实现客需送物、服务设施查询等需求，智能体甚至能直接生成配送工单。

针对知识难题：腾讯云智能体开发平台将RAG升级为Agentic RAG，让智能体能主动拆解问题、多步推理。其背后是腾讯优图实验室自研的OCR大模型和工程解析能力，能高精度解析20多种复杂文档，适用于知识库问答中的复杂场景，包括多文档/问答对/表格结合回复、文档筛选后回复、复杂表格数据查询等。

例如，《吴晓波频道》把他在过去十几年间积累的行业洞察、投资理财等相关知识，整理成知识库，并且结合数智人技术，构建起自己的IP Agent。

不只是《吴晓波频道》，杨国安教授也与腾讯云进行合作，在“杨国安+”小程序Agent上实现7×24小时对话，随时随地获取顶级教授一对一的指引。

针对复杂任务：升级Multi-Agent能力，让多个智能体可以像团队一样分工协作，自主规划、执行和反思。在腾讯云智能体开发平台最新版本中，除自由转交外，还新增了两种多Agent协同方式：

1.工作流编排：支持将 Agent 节点嵌入确定性的流程，通过工作流画布进行配置，实现业务流程的稳定执行。

2.Plan-and-Execute 模板：由 Planner Agent 进行任务统筹与拆解，将子任务分配给执行 Agent（如搜索、代码、总结、报告等），并结合共享记忆机制，显著提升协作效率，实现复杂报告或网页内容的高质量产出。

此外，腾讯云智能体开发平台还增加了对第三方数据库的对接、自动化应用评测工具、以及扩容至140多个的MCP插件生态等。这些升级，无一不是在为企业降低开发门槛，提升构建效率。

第二拳，以广泛的行业场景适配为抓手，解决智能体“用不上”的问题。

显然，各行业都存在天然的进入门槛，不同行业千差万别。即使售卖一瓶牛奶和一件衣服，都属于零售行业业务，也并不意味着可以通用一个行业智能体。

在「甲子光年」看来，这一问题却是腾讯等平台厂商的优势所在。尤其像腾讯云这样依托于在消费互联网和产业互联网的长期深耕，天然具备广泛的行业场景适配能力。

据了解，腾讯云的智能体解决方案覆盖了科研、生产、供应链、销售、服务等全产业链场景，并沉淀了零售、医疗、金融、教育、工业等行业的标准化智能体模板，极大地加速企业从0到1的落地过程。

第三拳，以开放的生态共建为“放大器”，解决智能体“走不远”的问题。

「甲子光年」认为，任何一家伟大的软件公司，背后必然都有一个强大的生态体系支撑。

显然，腾讯云深谙此道，选择以开放的姿态共建生态。

一方面，联合Gartner等权威机构发布行业报告，向产业普及智能体场景选择方法论及落地路径指导（点击阅读报告）；另一方面，坚持开源路线，其Youtu-Agent、Youtu-GraphRAG等框架，旨在打破智能体开发对昂贵闭源模型的依赖，降低行业门槛；同时，通过“AI应用繁荣计划”、AI共创营等，广泛联合开发者和伙伴，共同催化智能体生态的繁荣。

在「甲子光年」看来，腾讯云的战略判断是清晰的：未来生态竞争的核心，必将是“智能体的协作网络”。通过智能体战略全景图，腾讯云正努力把自己打造成这个网络的关键节点。

3.智能体已经开始向产业端迈进

在技术的支撑与产业端的共同探索下，一个个成功的企业智能体落地案例陆续浮现，为产业提供了值得参考的实战范本。

与绝味食品的全链路AI营销合作，堪称一场经典的“营销革命”。

基于腾讯云智能体开发平台，绝味食品与腾讯企点营销云联合打造了人群圈选、商品推荐、动态权益、内容生成等多个智能体。借助多个智能体“协同作战”，实现了从用户洞察、内容推送到最终成交的全程智能化运营。最终的结果是：内容点击率提升1.8倍，支付转化率提升2.4倍，交易额达到3.1倍。

这不仅是一次营销工具的升级，更是营销逻辑的根本重塑。

在零售领域，乳业巨头伊利的实践同样堪称“教科书”。

从赋能导购的“智能点单”，到重塑研发的“洞察智能体”， 再到实现视频制作效率提升10倍的“内容营销智能体”，伊利正通过构建智能体体系，实现对内提效、对外优化体验的双重价值。伊利集团数字科技中心总经理尚直虎分享到：“角度不对，努力白费。做企业级智能体还是要加速，不能错过这波技术红利。”

智能体的价值正在向更多行业渗透：

• 在汽车行业，借助腾讯云智能体开发平台，在快速接入行业领先的大模型能力后，在一汽丰田APP/小程序/官网/公众号等终端上线大模型服务，率先在智能客服等业务场景深度应用，为用户提供24小时的准确快捷的服务体验，智能在线客服机器人独立解决率已从37%提升为84%，月均自动解决客户咨询问题1.7万次，覆盖车辆使用指导、故障诊断、保修政策查询等高频率场景。

• 在金融行业，东吴人寿与腾讯云合作，构建了公司统一的智能体开发平台——东吴天枢。该平台对内打造了整合超3万份文档的「问系列」智能体，大幅提升内部效率与合规水平；对外则推出了「苏惠保」智能快赔助手，利用工作流引擎将理赔流程自动化，将理赔处理时效从原来的3-5天，缩短至平均3分钟，最短42秒，已覆盖230万参保人，预计每年可以自动化处理上万理赔案件。

• 在政务服务领域，宝安区政务的大模型项目在实践应用中取得多方面显著成效。政策问答智能应用每天为市民提供超过200次精准解答与办事指引，推动民生诉求平均处理时间从4.21天缩短至2.75天，公众满意度和信任感显著提升。内部办公场景中，系统日均处理超3000次民生诉求摘要生成任务，高效支撑“一件事一次办”服务改革；智能拟办意见功能日均协助生成超300次发文前意见，有效提升公文处理质量与效率。

这些来自不同行业的真实回响，共同指向一个确定性结论：智能体已不再是遥远的未来，而是当下可用的强大生产力。

据「甲子光年」观察，目前企业级智能体的行业应用前景非常广泛，在交通、游戏、金融、医疗、智能家居、零售、媒体娱乐、高端制造等都显示出了巨大潜力。

显然，面对各行业智能化转型的浪潮，企业需要的不仅是单点的智能体技术，更是一个懂场景、有实践、共生态的长期“数字合伙人”。

而腾讯云正试图扮演这一角色。其战略的核心，是一种从内到外的赋能逻辑：用自身大规模实践验证过的经验，沉淀为开放的能力平台，再通过生态将其放大，最终帮助整个产业完成智能化升级。

这一切的起点和终点，都回归到汤道生所强调的“以人为本，构建好用的AI”。这句看似朴素的理念，在喧嚣的AI浪潮中，或许正是一种深刻的战略定力。

对于渴望抓住技术红利的企业而言，选择一个可靠的“帮手”，不仅意味着更低的试错成本，更意味着在一个充满无限可能的时代，拥有一个能并肩探索、共同成长的伙伴。