腾讯云吴永坚：AI Agent“生产力之战”全面升级，平台与生态成关键

作者 | 黄昱

编辑 | 张晓玲

近年来，随着大模型技术的快速迭代，全球AI竞赛逐渐进入下半场。行业共识初步形成：Chatbot（聊天机器人）的竞争已基本结束，下一步的焦点将转向具备“生产力”的AI Agent（人工智能代理）。

自去年以来，AI Agent概念迅速升温，其应用潜力不断被挖掘。在此背景下，如何让AI Agent具备生产级能力成为行业共同探索的方向。

近日，腾讯云副总裁、腾讯云智能产研负责人吴永坚在与华尔街见闻的深度对话中指出，一些面向个人场景的Agent产品验证了智能体在复杂推理与执行上的潜力，展示了Agent如何“像人一样思考与执行”。而腾讯云ADP则聚焦于回答“Agent如何真正落地并创造生产力”的问题。

围绕深化平台能力、丰富内容生态、强化上层应用等方向，腾讯云ADP（腾讯云智能体开发平台）近期完成新一轮升级。未来一年的重要任务是通过引擎、平台、基础设施和生态的系统演进，使智能体真正成为企业可依赖、可治理、可持续演进的生产力基础设施。

吴永坚认为，Agent正在从工具能力演变为应用与服务的统一入口，但这一趋势在B端会更加深刻，且不会简单复制C端路径。

“企业天然具备多角色、多系统、多权限与合规要求，这决定了B端的Super Agent不可能是单体智能体，而必须是一个平台级能力。其核心不在模型规模，而在于对多个Agent的调度、协作与治理。”吴永坚说道。

因此，他认为企业场景对智能体的要求与个人场景存在差异，最终会形成以云为底座、以Agent平台为中枢的架构。

洞察到AI Agent商业化加速的趋势，腾讯云早在去年5月就将大模型知识引擎全面升级为腾讯云ADP。

据悉，腾讯云ADP在过去一年发布了6个重大版本，完成了数千个功能需求。目前，该平台已在金融、传媒、零售、医疗等20多个行业落地，并向生态伙伴开放能力，合作伙伴数量一年内增长超过3倍。

吴永坚表示，腾讯云ADP过去一年的核心发力点可以概括为一句话：围绕“可落地、可规模、可运营”，持续夯实智能体的平台级能力基座。从技术层面来看，最核心的投入集中在RAG、工作流和Multi-Agent引擎上，确保复杂企业场景“跑得动、跑得稳”。

在备受关注的模型层面，腾讯云ADP并不强绑定某一条模型路线。“我们提供统一的模型广场，既内置混元、优图能力，也支持DeepSeek、智谱、月之暗面等第三方模型，同时还能直接接入TI-One上已精调的私有模型。”

吴永坚指出，对企业来说，模型是可替换的资源，而不是被平台锁死的能力，这对长期成本控制和效果持续优化至关重要。

如果说技术与平台解决的是AI Agent“能不能用”，那么生态决定的则是AI Agent“能不能规模化用”。

在生态建设上，腾讯云ADP的重点策略之一是与生态伙伴共同打造标杆应用解决方案。为此，平台本身将深化与腾讯云CVM、TKE、Lighthouse等IaaS产品的联动，为伙伴提供一体化的售卖和交付方式。

此外，腾讯云还推出了“CB联动”策略，进一步丰富生态。

所谓“CB联动”：一方面，在QQ浏览器、IMA等C端高频场景中打磨Agent能力，再将这些能力系统性地产品化输出到ADP；另一方面，B端在稳定性、可治理、多Agent协作等方面的工程能力，又反向提升C端体验。

吴永坚表示，这形成了一个“真实场景持续验证 → 平台能力持续进化”的正循环，使ADP的能力不仅停留在实验室或Demo阶段，而是已经被大规模真实用户反复验证过。

据悉，腾讯还将在QQ浏览器上线Agent中心。腾讯元器（面向C端的智能体开发平台）开发的Agent，可以上线QQ浏览器的Agent中心。

“如果试验结果是用户活跃的Agent，那它就可以上架ADP去售卖。这就相当于我有一个快速的C端试验田去滚动这个事情。相比之下，如果仅依赖ADP B端场景推进，整体验证和转化周期会更长。”吴永坚说道。

对于当前AI竞赛的情况，吴永坚认为，Agent市场正从“概念展示、能力尝鲜”的早期阶段，迈入以稳定交付生产力为核心的深水区。仅停留在能力演示层面的“会说话”，已难以满足真实业务需求，行业关注焦点正加速转向可落地、可规模化的“能干活”。

“未来1-2年的突破口有两点：一是反思能力，Agent办砸了得知道复盘；二是自我演进，它得越用越聪明。”

也就是说，2025年大家还在纠结Agent能不能写代码、能不能订机票（To C场景），未来两年市场的主旋律一定是“ROI与可靠性”。

因此，腾讯云的布局非常明确：不只是做个工具，而是要构建“稳定生产力”平台。依托腾讯产品的连接力，让Agent真正进入企业的业务流，让AI的投资回报率（ROI）看得见、摸得着。

显然，接下来，真正稀缺的是能够进入核心业务流程、带来可量化ROI，并且可以长期稳定运行的生产级Agent。

正是在这样的背景下，AI Agent竞争的主战场开始从模型能力转向平台能力、工程能力与生态能力。谁能解决复杂场景、规模化运营和长期治理问题，谁才能成为企业可信赖的“智能底座”。