对话腾讯云副总裁：企业智能体火了，今年平台使用量至少翻倍

智东西
作者 江宇
编辑 心缘

智东西7月18日报道，在2026 WAIC期间，腾讯密集发布了具身智能与企业级智能体的相关产品。

具身智能方面，腾讯首席科学家、RoboticsX实验室主任、福田实验室主任张正友现场发布Hy-Embodied-VLA-0.5、Hy-Embodied-VLM-1.0、Hy-Embodied-RxBrain-1.0三款具身模型。

同时，Tairos Agent具身智能体框架与Apexio智能体正式亮相。RoboticsX实验室在2025年推出的钛螺丝（Tairos）平台也同步升级，将对外提供模型、智能体、开发工具等开源能力及服务。

企业级智能体方面，腾讯云副总裁吴运声现场发布了企业级智能体开发平台ADP 4.0海外版。

与此同时，通用桌面智能体WorkBuddy App版本同步上线。

会后，腾讯云副总裁吴运声与智东西等媒体进行了近一个半小时交流，谈及企业智能体接入老系统、Token成本、FDE交付模式及知识治理等具体问题。

吴运声提到，目前企业部署智能体面临的一项突出问题，是智能体难以调用已有的信息化系统。许多老系统缺少成熟的API或MCP接口，企业需要先补接口、改系统，智能体才能嵌入业务流程。

随着Agent Loop能力提升，过去受限于检索和工作流能力的部分任务已经具备落地条件。

腾讯云企业智能体相关客户需求和平台使用量今年同比至少翻倍增长。

以下为智东西整理的关键问答：

一、老系统仍是企业智能体落地的一道门槛

Q1：企业部署智能体时，目前较突出的阻力是什么？

吴运声认为，组织流程、数据质量和ROI等问题依然存在，今年更突出的难点是智能体如何连接企业已有的信息化系统。

许多企业的数据和业务流程分散在ERP、CRM及其他老系统中。一些系统缺少成熟的API、MCP或CLI接口，腾讯云需要帮助客户改造系统、补充接口，智能体才能调用其中的数据和能力。

与此同时，智能体自身的能力也出现了变化。过去检索、工作流等能力不足，一些任务即使完成系统对接也难以稳定执行。今年Agent Loop能力增强后，部分此前难以实现的任务已经得到能力支撑。

他提到，现有系统多数围绕人的操作习惯设计，界面和输出结果也主要服务于人。随着智能体参与业务流程，软件厂商需要在系统设计中考虑智能体的调用需求。

Q2：智能体会替代ERP、CRM等传统软件吗？

吴运声判断，智能体与传统软件将长期共存。

企业在原有系统中积累了大量数据、流程和客户资产，直接推倒重建的成本较高。目前多数SaaS厂商采取的方式，是在现有产品上补充接口和智能体能力。

企业内部也可能出现一个中央智能体，负责调用多个业务系统；传统软件则继续承载数据、权限和核心流程。

Q3：企业部署智能体时，为什么不能只关注评测效果？

吴运声认为，评测只是企业智能体治理的一部分。

一个智能体投入实际业务后，还需要覆盖构建、评测、发布、系统嵌入、日志记录、权限管理和运行审计等环节。尤其在金融、国企等场景中，企业需要知道智能体调用了哪些数据、执行了哪些步骤，以及出现问题后如何追溯。

他提到，ADP 4.0此次专门加强了治理能力，包括Skill及执行过程的可观测、可审计和安全管理。

Q4：企业知识为什么需要单独交给乐享处理？

企业智能体要理解企业自身的报销流程、规章制度、客户资料和业务规则，需要接入大量内部知识。

吴运声将乐享定位为面向智能体的企业知识服务产品。腾讯文档、飞书文档等产品主要面向人的编辑和协作，乐享则负责连接不同数据源，对知识进行处理、更新、冲突检测和权限管理，使其能够被智能体调用。

部分冲突可以由系统自动判断，无法自动处理的内容则需要提交给管理者确认。

乐享并不只服务WorkBuddy，也可以接入ADP及其他智能体平台，并通过Skill开放访问能力。其权限机制主要用于保障企业内部知识按照既定范围被访问。

二、Token成本要算，帮助企业拆解工作流

Q5：企业越来越关注Token成本，腾讯云观察到哪些应对方式？

吴运声称，企业对Token成本的关注明显增加，同时也在形成多种控制成本的方法。

一方面，企业会为不同任务搭配不同模型，避免所有环节都调用高成本模型；另一方面，企业拆分业务流程。需要理解模糊需求、判断上下文和动态规划的环节，可以交给Agent Loop处理；规则明确、执行过程固定的部分，则继续使用传统工作流，减少模型反复推理产生的Token消耗。

同时，模型Token价格也在持续下降。企业最终会结合模型价格、任务效果和业务价值进行选择。

他认为，单个任务的成本较难统一定义，因为任务复杂度差异较大。目前腾讯云通常根据具体模型和工具的调用量收费，并不会笼统地按照完成一次任务定价。

Q6：企业如何判断智能体投入是否能够带来回报？

吴运声认为，企业最终仍然会按照提效和成本降低来判断智能体的价值。例如，采购、客服、销售和巡检系统上线后，企业会核算处理时间缩短了多少、人工成本降低了多少，以及业务转化是否提高。

不同行业的付费意愿并没有严格边界。金融、传媒、零售等行业都有付费使用高阶智能体产品的客户。决定企业是否付费的关键，是投入能否通过效率或收入增长收回。

B端业务的成本和收益通常可以在相对较短的时间内计算。

三、企业智能体提速，传统FDE模式有了新任务

Q7：为什么大模型公司越来越重视FDE？

吴运声将FDE理解为业务分析、架构设计和驻场交付能力的结合。

FDE需要理解客户的业务流程和组织结构，也要熟悉模型、智能体平台和工具能力，随后完成智能体设计、搭建、部署、监控和迭代。

他提到，AI产品涉及的技术栈和产品栈较多，同一套产品交给不同团队使用，最终效果可能差距较大。对于业务流程复杂的企业，前场工程师仍然难以省去。

腾讯云内部已经设置了类似岗位，不同部门会根据自身产品和交付特点配置人员。

Q8：FDE会不会让大模型公司重新变成强交付公司？

吴运声认为，复杂业务在现阶段仍然需要FDE或前场工程师参与，标准化收入则可以在后续调用阶段形成。

例如，腾讯云可能需要用一个月时间帮助企业梳理流程、搭建智能体和完成系统连接。智能体部署完成后，企业未来数年持续调用模型和Token，这部分收入具备更高的标准化程度。

为了降低后续客户的交付成本，腾讯云会将项目中可以复用的智能体、Skill和方法沉淀下来。同类客户再次部署时，可以直接调用已有能力，减少重复开发。

因此，企业级智能体的交付仍然包含定制化工作，规模化主要依靠将项目经验沉淀为智能体、Skill和方法论。

Q9：今年腾讯云企业智能体业务增长如何？

吴运声称，今年腾讯云企业智能体相关客户需求和ADP平台使用量同比至少翻倍。

他认为，企业对智能体的认知成本已经下降，客户无需再接受长时间的概念教育。目前信息化基础较好的互联网、金融等行业推进速度相对较快，一些传统企业也会因管理层意愿和业务需求加快部署。

不同企业会根据自身能力选择介入层级。云厂商要做的，是让底层模型、智能体平台、知识服务和应用产品能够组合，并保留公有云、私有化和系统集成等不同交付方式。

结语：智能体火了，企业开始认真算这笔账

企业是否愿意继续投入，最终还是要看智能体能否带来可量化的回报。

今年需求同比增长，说明市场热度还在上升。接下来，客户会更关注投入产出、使用成本和长期维护，也会更在意智能体能否稳定融入现有业务。

当企业把这些账算清楚，智能体更有机会成为一门持续经营的生意。