腾讯汤道生：WorkBuddy优势是开放战略 与小微、元宝分工为自然演化

10月29日，从3点半到5点，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生在媒体群访环节，回应了众多媒体关切问题。

问题主要集中在WorkBuddy的商业化图景，产品迭代方向，在内部的定位等。

汤道生判断办公Agent赛道仍处在高速增长的起步阶段，WorkBuddy要靠开放战略建立优势地位。汤道生频繁提及“上下文”，这个在阅读理解中绕不开的关键词，在AI落地中非常重要，他认为，企业落地Agent的最大障碍在于断点太多，只有连通人、工具、系统和数据，大模型才能理解业务上下文，真正进入工作流程。为此，WorkBuddy将全面开放产品架构，接入企业自研Agent、生态中的第三方Agent以及第三方IM系统。

WorkBuddy前几年曾在降本增效期间险些下马，如今是腾讯现阶段的战略性产品，成为腾讯云业务团队跑出来的一匹黑马。

以下为访谈内容，记者有整理删节

媒体：管理层对WorkBuddy未来两年投入有无预期，是否会无上限投入？

汤道生：企业资本有限，不存在无上限投入，但现阶段WorkBuddy属于重要战略产品。

媒体：如何评价腾讯AI所处位置，哪些环节跑通，还有哪些短板？

汤道生：WorkBuddy贴合办公场景需求，易用性、开放性收获良好反馈。新发布Buddy One作为工作台，重构传统文件协作模式，整合文档、会议、网盘等多模态能力，实现人机协作；后续将加码多人、多Agent协同办公能力。

媒体：企业微信作为上下文数据入口，是否意味着企业微信从办公主入口转变为AI的数据供给入口？如何看待企业微信和WorkBuddy的关系？

汤道生：并非如此。WorkBuddy获取企业微信上下文的前提是，用户在企业微信产生沟通内容。二者齐头并进，企业微信依旧承担人际沟通、服务C端客户的核心职能。

媒体：WorkBuddy同时对接混元与第三方开源模型，也支持企业自建模型，如何平衡自研模型与第三方生态？

汤道生：多模型支持是我们的竞争优势，模型迭代速度快、各有擅长任务与价格，多模型战略会持续坚持。 Agent之间互相联动是未来常态，架构充分考虑隐私权限，仅在用户充分授权下，企微Agent与WorkBuddy Agent可以交换信息。微信小微面向十亿级用户，聊天数据高度敏感，采用独立技术体系，具备合理性。

媒体：小微、元宝、WorkBuddy分工清晰，是主动规划还是自然演化？

汤道生：属于自然演化。小微扎根微信生态，元宝诞生早于WorkBuddy，产品顺着自身业务土壤生长。

媒体：腾讯拥有WorkBuddy、元宝、ima、ora多款AI产品，什么情况下会合并产品与团队，什么情况保持独立？用户不希望过多AI入口。

汤道生：Buddy One作为工作台，可整合多款产品能力，用户能在工作台完成全部任务。但部分独立产品可以提供单项能力的高效交互，具备存在价值。产品最终形态交由用户选择，现阶段尊重用户既有使用习惯。

媒体：WorkBuddy早期采用小团队扁平化快速试错模式，如今生态扩张，这套模式是否改变？如何保障持续创新？

汤道生：小团队模式早期带来高效迭代，但也存在短板。多小团队并行开发，代码合并、版本回归、功能冲突问题突出，需要工具与架构设计来约束。AI时代的组织模式全行业都在探索，目前没有标准答案。

媒体：您提出“个人AI向右，服务AI向左，两者并存互补”，承载腾讯个人Agent愿景的核心产品是什么？元宝定位与投入有无调整？

汤道生：WorkBuddy是办公赛道个人Agent；C端以元宝、微信小微为核心战略产品。元宝重点强化搜索能力，和WorkBuddy深度联动。垂直场景如有机会，腾讯也会推出新产品。

媒体：国内手机厂商发力个人Agent，腾讯做同类产品是否会和手机厂商竞争？

汤道生：不存在直接竞争。主动Agent能力核心瓶颈是获取完整上下文，基础条件均等情况下，各家起跑线相近。

媒体：国内Token消耗场景中，腾讯云机会在哪些方向？

汤道生：WorkBuddy执行复杂任务，Token消耗远高于元宝这类轻交互产品，是重要消耗场景。

媒体：产品全面开放模型选择，腾讯的壁垒是什么？如果企业迁移平台，积累的Skill能否带走？

汤道生：Skills本质是文本和接口描述，可以被带走。平台的价值是开放生态，提供记忆、文档处理等底层公共能力，让合作伙伴基于平台打造行业应用，依靠真实用户粘性留住客户。

媒体：落地Agent痛点是断点多，WorkBuddy开放架构接入自研与第三方Agent，如何平衡开放选择权与平台可控、数据安全？

汤道生：开放与可控并不矛盾。安全、审计、可观测属于平台提供的共性基础能力，不依赖第三方应用；第三方应用由客户自行评估风险。生态伙伴基于平台公共能力搭建各类业务应用。

媒体：如何判断企业AI生产力真正跑通？

汤道生：第一，看业务是否已经离不开AI；第二，看企业付费后AI能否带来降本增效、新增收入覆盖成本。 国产模型持续压低Token成本，办公场景AI生产力已经跑通。但如果企业不调整组织、赋能员工用好AI，同样投入也得不到回报。当前客户更关心Agent自主执行的安全风险，我们配套管理安全体系。

媒体：WorkBuddy曾面临砍掉风险，企业如何平衡顶层战略和一线创新，挖掘黑马项目？

汤道生：探索项目多数会失败，企业要包容试错。核心判断标准：是否创造真实用户价值。不能依靠补贴换用户，团队要有北极星指标：用户愿意使用，商业化阶段愿意合理付费，收入覆盖运营成本，业务才算健康可持续。腾讯既有成功也有失败的探索案例。

媒体：腾讯2018年提出做各行各业数字化助手，AI时代路径和进度有无变化？

汤道生：定位不变。产业是主角，腾讯输出数字化能力提升行业效率。即便GPU资源紧张，腾讯云依旧保持高速增长，收获大量客户认可。

媒体：AI竞争是马拉松，下半场从模型竞赛转向场景落地，核心特征是什么，用什么标尺衡量企业AI位置？

汤道生：上半场比拼模型参数、评测榜单；下半场更加关注真实业务价值与用户持续使用意愿。Token调用量虽不严谨，但可以粗略反映用户愿意为任务投入的成本与对应价值。

媒体：机构预测AI数据中心2030年需要8.5万亿美元营收才能覆盖成本。腾讯财报提到AI巨额投资有增长潜力也有下行保护，判断是否更新？

汤道生：宏观测算很难评判，不同场景ROI差异巨大，部分属于面向未来的前置投入。硬件成本居高不下，如果底层硬件成本下降，会让更多场景用得起AI。

媒体：算力紧缺，国内海外，腾讯自建算力和租赁算力如何权衡？

汤道生：算力紧缺，有条件优先自建；AI需求爆发，自建跟不上增长，租赁模式同样开放。

媒体：混元基座模型后续迭代方向，是侧重性能还是成本速度？

汤道生：两者兼顾。基座持续提升综合能力，支撑多Agent协作等复杂任务，优化Token效率；同时推出蒸馏的轻量化Flash版本压低推理成本，Hy4 Flash版本已在规划，晚于Pro版本发布。