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“技術領先可能就幾個禮拜,產品領先大概一兩個月,但是生態的領先,往往才能夠形成跨周期的優勢領先。”
作者丨張夏寧
編輯丨胡敏
在大模型技術從狂熱走向務實的今天,企業不再滿足于簡單的對話式AI變得更聰明。能執行多類復雜任務、自主規劃技能、且能融入現有業務流的“實干型”AI智能體,正在成為企業的剛需。
在前不久舉辦的2026騰訊云合作伙伴大會期間,騰訊云智能體開發平臺(ADP)宣布一系列重要升級,核心聚焦做深平臺能力、做厚內容生態、做強上層應用等方向。
騰訊云副總裁、騰訊云智能產研負責人吳永堅,接受了雷峰網的專訪,詳細解釋了騰訊云ADP過去一年的演化路徑、新一輪產品升級的功能亮點,同時也分享了未來如何通過產品升級和生態布局,提升ADP行業滲透率的思考。以下是他的幾個核心觀點:
一、從“單一檢索”,走向復雜任務編排、多智能體協作
騰訊云智能體開發平臺這次升級,核心在于技術內核的深化。
吳永堅重點介紹了即將上線的GraphRAG功能。“與傳統RAG(檢索增強生成)不同,GraphRAG 通過圖結構組織知識關系,在檢索階段,先完成知識關聯與聚合,結合上下文一同交給大模型進行推理生成,更適合跨文檔、多跳推理和強關聯依賴的復雜問題,能夠顯著提升理解深度與結果穩定性。”吳永堅說。
還比如工作流上線的“節點回退”功能:“我們的工作流參數提取節點,支持任意智能回退,當用戶和Chatbot溝通時,如果發現之前的問題答錯或者信息要更新,工作流可以自動回退到上一個節點修正,效率大幅度提升。同時還支持長達24小時的工作流異步運行(注:上游觸發工作流后無需等待執行完成,可立即返回并繼續處理其他業務),無縫嵌入到客戶現有業務流程中,比如長視頻內容分析,已經在多家媒體行業客戶中落地。”
MultiAgent也是ADP重點升級的能力之一,已發展為一套成熟、可對外服務的產品能力,既支持自由轉交的靈活協作,也支持通過工作流編排 Agent 執行穩定的復雜任務。
二、“專有云”模式,打通IaaS與PaaS資源
除了技術內核升級,ADP在部署模式上推出了“專有云”方案。對于注重數據隔離又希望保留云資源彈性的企業來說,這種模式提供了介于SaaS和純私有化之間的新選擇。
為了推動這一模式高效落地,ADP加強了與騰訊云底層IaaS資源的聯動。“以前的ADP,用戶使用的是共享租賃的模式,”吳永堅表示,“現在我們把ADP與底層IaaS資源解耦,ADP可以部署在用戶存量底層云資源中。”這種模式的優勢在于,能夠快速吸引騰訊云存量IaaS客戶使用ADP。
“ADP不僅能夠無縫集成到騰訊云IaaS(如CVM、TKE等),還支持跨云、混合云環境的部署,同時支持靈活接入各類云服務中間件,如云數據庫TDSQL、云緩存Redis等。”吳永堅說。通過這些能力,ADP真正實現了“開箱即用”的智能體開發體驗,并快速提升了市場覆蓋。
三、CB聯動,以C端驗證反哺B端商業化
談及今年的戰略重點,吳永堅多次強調“CB聯動”,將面向B端的ADP平臺的能力與面向C端的QQ瀏覽器、ima等平臺打通。
CB聯動一直是騰訊云的核心競爭力。比如,QQ瀏覽器的基于工程的文檔解析、沙箱能力,已經被用在企業級智能體開發平臺的RAG、Multi-Agent等多個能力模塊中;而B端長期服務企業所沉淀的穩定性、可控性等關鍵能力,又反向應用到瀏覽器、ima等 C 端產品中,形成相互促進的正向循環。
四、商業化與市場展望:高增長目標下的生態競爭
吳永堅判斷,今年行業競爭會加劇,并且開始卷價格。ADP的應對策略是進行商業模式升級——保持私有化增長的同時,更側重可持續的訂閱收入,“從原來純Tokens的計費模式,變成以售賣SaaS、專有云或者私有云套裝的訂閱模式。”同時,利用騰訊云的資源優勢,進行差異化的競爭。
他對于今年的產品商業化充滿期待:“我們看到市場需求在加速釋放,會推動收入實現快速增長。”
以下為雷峰網與騰訊云副總裁吳永堅的對話內容,雷峰網做了不改變原意的編輯與整理。
01
ADP內核進化:RAG、工作流與多智能體全面升級
Q:過去這一年,ADP的升級您覺得哪些是比較核心、關鍵的?
吳永堅:升級點非常多。我們統計了一下,過去一年ADP發布了6個大的版本,數千個功能需求。
最核心的升級肯定是RAG引擎。ADP 因為長期深耕復雜企業知識場景,所以在復雜大表問答、圖文混排文檔、多來源知識綜合檢索等場景中,有明顯的優勢,整體準確率在國內保持領先。春節前,我們還會上線Graph RAG,和傳統RAG不同,GraphRAG 會先對知識點及其關系進行建模,并通過多跳檢索構建更完整的上下文,再交由大模型進行理解與推理,從而在復雜問答場景中有效減少“幻覺”,使回答更加精準、可追溯。
還有一些交互能力的升級。比如最新發布的AI Widget功能,我們較早在企業場景把富交互Widget能力產品化,并把它作為區別于純文本Chatbot的重要方向。比起傳統Chatbot純粹用文本交流,Widget提供了一種“富交互”的方式,在企業場景尤其適用。例如用戶咨詢酒店入住時,傳統 Chatbot 往往需要通過多輪對話反復追問信息。借助 Widget,可將所需信息集中整理為信息卡片,在溝通過程中由用戶直接點選或填寫,顯著減少溝通成本,提升整體體驗。
Q:除了RAG,咱們的工作流和MultiAgent模式,有什么新的亮點?
吳永堅:工作流能力提升也非常快,我們從去年才開始系統性地構建這一能力,目前整體表現在業內處于第一梯隊,也獲得了客戶的認可。
就拿“節點回退”功能來說,在一個工作流中,通常會有若干個參數節點,比如上面提到的酒店智能客服,其中就包括姓名、性別、身份證號等等。傳統的工作流編排,需要按節點順序來輸入,一旦某個環節出錯,就要重頭再來。但我們的工作流,支持任意順序輸入,用戶和Chatbot溝通時,發現之前的問題回答有誤或者信息要更新,可以馬上“回退”到上一個節點修正,效率大幅提升。同時我們還支持長達24小時的工作流異步運行,能夠無縫嵌入到客戶現有的業務流程中,在長視頻內容分析這類耗時較長的場景中,這一特性已在實際業務中落地,并被多家媒體行業客戶采用。
Multi-Agent 能力也在 ADP 平臺上快速成熟,通過穩定的產品化形態,對外提供服務。用戶可以通過轉交描述或工作流編排等方式,靈活定義不同 Agent 之間的協作與轉交規則,實現從簡單到復雜的多樣化場景需求。基于 Multi-Agent ,ADP 還支持自然語言創建應用,應用生成后,用戶可以直接下載標準應用包,并進行二次配置與持續優化。
另外,最近騰訊云 ADP 還推出 AI 原生 Widget,讓交互組件的創建變得更簡單。無論是通過模板、代碼,還是直接用自然語言描述需求,都可以快速生成可用的 Widget,大幅降低開發門檻。即使沒有前端開發背景,也能通過一句話完成組件創建,讓創意更快落地。結合 Multi-Agent 和工作流能力,開發者還可以像搭積木一樣自由組合不同的智能體與 Widget,構建出體驗更友好、形態更豐富的智能體應用。
02
CB聯動,以C端驗證反哺B端商業化
Q:您之前多次提到要“做厚內容”,攜手生態伙伴和創作者開發高價值Agent,有什么具體規劃嗎?
吳永堅:分幾個方面吧。首先,我們通過模型廣場、插件廣場等模塊,以及剛剛提到的AI Wiget等能力,幫助用戶高效率地開發Agent。目前ADP官方插件已經擴充到了近160 個,覆蓋通用業務場景和多個行業垂直領域,最近還新接入了微信支付、新聞較真、Youtu-VITA、混元生 3D等一批騰訊特色插件。
另外,我們希望讓更多生態伙伴用ADP搭建優質Agent和行業解決方案。精選Agent應用和解決方案,可以放到我們云應用市場對外售賣。比如在傳媒行業,騰訊云ADP就聯動生態伙伴,落地了多個行業應用,今年全運會期間,廣東電視臺通過媒體內容處理Agent,生產了百余條爆款內容,整體效率提升40%。目前,我們的ADP平臺已經在金融、傳媒、零售、醫療等20多個行業落地,ADP合作伙伴數量一年增長了3倍多。
Q:能否具體就CB聯動展開講講?
吳永堅:騰訊做AI產品的一個獨特之處就是,我們并不是只在 B 端“假設場景”,而是通過C端產品,在真實復雜環境中不斷打磨底層能力,再將這些能力系統性地產品化輸出到B端。因為通過C端判斷產品效果簡單很多,比如看活躍度和互動次數,如果純粹靠To B的ADP去打磨和驗證產品,就會慢得多。
開發者可以在 ADP 平臺上,開發和打磨高質量Agent,同時我們支持用戶在C 端體驗渠道,快速體驗最新、最具潛力的 Agent。經 C 端市場驗證、獲得用戶互動反饋的 Agent,將進一步回流至 ADP 平臺,供企業客戶進行定制化修改、采購及規模化應用。
CB聯動一直是騰訊云的核心競爭力。之前我們就把IMA的算法和工程結合的文檔解析、QQ瀏覽器的沙箱能力,用在企業級智能體開發平臺的RAG、Multi-Agent等多個能力模塊中;而B端的長期服務企業所沉淀的實用性技術、產品穩定性、可控性等關鍵能力,又反向應用到瀏覽器等 C 端產品中。
03
開發高價值Agent,打造“AI企業門戶”
Q:之前咱們或者客戶有通過ADP開發出哪些Agent,是真正做到“一句話讓應用能干活”的?這種比例高嗎?
吳永堅:這種強執行能力的Agent還處在發展早期,目前市場應用最多的模式還是“對話問答”,包括ADP能力沉淀最多的,還是RAG的能力。但是讓Agent“干活”這個方向,肯定是沒錯的,也已經有類似的應用跑出來了,比如酒店客服等一些場景。
Q:您心中高價值AI Agent,應該符合哪些特質?
吳永堅:這很難定義。對于企業級Agent來說,能夠無縫嵌入業務流,解決企業真實痛點的,都是高價值的Agent。
之前我們和一家頭部家政服務企業合作,通過騰訊云ADP,升級打造了 7×24 小時在線的“家政在線管家”小喜,不僅具備自然對話能力,還能夠直接參與業務處理。當用戶提出“找保姆”這樣的需求時,“管家”可在 5 秒內完成響應,并結合用戶歷史信息自動推薦合適的家政服務,同時靈活處理售前咨詢、服務過程跟進及售后問題,整體問答準確率超過 80%。
現場服務環節,我們進一步結合 ADP 的多模態能力,構建了服務質量質檢 Agent,對服務人員的形象照、裝備照、工裝照及服務過程亮點照片進行自動化質檢,質檢成功率達到 90% 以上,有效降低了人工審核成本,在保障服務質量的同時實現了顯著的降本增效。
Q:如果企業想要自建一個Manus這樣的,能獨立“干活”的Agent,通過ADP能實現嗎?
吳永堅:企業的確是希望把內部的一些好工具,或者Agent整合,基于已有的統一入口做調用,有點類似AI企業門戶。我們也在做類似的產品規劃,但還需要時間去不斷打磨和驗證,我覺得機會是有的。
04
構筑“生態級”領先,從產品競爭升維至生態競爭
Q:從目前的市場競爭來看,ADP處于什么位置?競爭優勢和商業化策略是什么?
吳永堅:產品能力上,在RAG、工作流等關鍵能力上,整體表現在業內處于第一梯隊,而市場份額上在快速追趕階段。
我們看到,各家商業化策略不完全相同,有的以純私有化項目為主,收入可能一下子做得很大,但用戶不一定能真正的用起來。也有一些公司,他們主打腰部或更下沉的客戶,通過國內外渠道生態建設,像“毛細血管”一樣快速滲透市場,收入也非常可觀。我們在不同方向都有探索,把整體收入做起來的同時,也希望提高訂閱收入占比。這是我們商業模式中非常看重的一點。
再就是要把內容建起來,這是真正的商業壁壘。有了這一層做基礎,我們希望引入更多合作伙伴,基于他們的know-how,把我們的ADP做廣和做深,比如針對各行各業,打造專屬Agent和行業標桿解決方案等等。我自己的感受是,模型的領先可能就十來天、幾個禮拜的領先。產品的領先大概就是一兩個月、兩三個月的領先。但是生態的領先,往往才能夠形成跨周期的優勢領先。
Q:我們注意到,今年ADP鋪平臺的過程中,特別提到B和B的聯動,能否展開講講?
吳永堅:B和B的聯動,指的是ADP與底層云資源的協同,包括即將和騰訊云的CVM、TKE,還有Lighthouse等產品的打通。
因為ADP公有云形態,所有的資源都已經封裝完成,客戶采取的是租用模式,購買套餐之后就可以調用。但是今天,很多客戶特別是頭部企業和政企客戶,他們更愿意采用專有云的模式,希望在自有的云資源上部署ADP。
所以,我們把ADP與底層的IaaS解耦,讓客戶可以復用已有的IaaS去對接ADP,不用重復采購底層資源。合作伙伴也很積極,因為他們的存量客戶中,很多都采購了騰訊云的CVM、TKE等產品,通過一體化的售賣和交付,更容易帶動ADP的銷售。
Q:會有很多客戶偏向專有云方案嗎?
吳永堅:我覺得會有。大客戶很多是偏向于專有云,而且很多大客戶本身已經在云上買了IaaS資源,他希望在上面去搭建軟件,通過資源的復用,提升整體ROI。
05
以訂閱制,打造健康可持續商業模式
Q:騰訊云ADP今年有什么具體的KPI嗎?
吳永堅:核心仍然聚焦在商業化結果。 對于 To B 業務而言,收入是重要衡量標準,包括企業客戶規模、訂閱收入占比等,都是我們重點關注的關鍵指標。
但收入更多是階段性結果,真正的核心在于持續提升產品力,尤其是把平臺內容“做厚”。無論是公有云還是私有化場景,只有構建起足夠扎實、可復用的內容生態,才能形成正向循環,持續帶動商業化增長,實現長期、可持續的發展。
Q:計費模式上會有怎樣的考量?
吳永堅:這個問題挺好。過去Agent按 tokens 計費,定價拉得太低,這種模式并不可持續。所以我們最新調整了收費方式,核心就是拋開純 tokens 計費,改成訂閱計費模式。
分兩塊說:一塊是 SaaS 端,企業按年付基礎套餐費,如果需要疊加 DeepSeek 這類資源、或者買其他內容,單獨買資源點就可以;另一塊是私有化,升級成專有云模式,不是原來的純私有化了。企業在 TKE 上購買我們的軟件 license,按節點算,后續每年正常訂閱續費,平臺上的 API 服務和內容,再額外采購。
簡單說,現在不管是公有云 SaaS 還是專有云,都是套裝式收費、年度續費訂閱,不是像之前那樣,要么只按 tokens、要么純私有化的兩極模式。本質而言,是從“算力消耗型商業模式”轉向“平臺訂閱型商業模式”。
Q:今年的市場競爭會呈現什么樣的特點?
吳永堅:今年的市場競爭將進一步加速。 一方面,越來越多企業加大在算法、模型能力和算力資源上的投入,推動 Agent 技術能力持續演進;另一方面,隨著參與者增多,行業也將逐步進入精細化競爭階段。
在這樣的背景下,單純依靠低價或單點能力已難以形成長期優勢。我們的關注重點,正在從“基礎能力競爭”轉向“綜合產品力、服務價值的競爭”,通過更完善的平臺能力、更成熟的行業解決方案以及更可持續的服務模式,構建長期競爭力。
Q:從Agent的市場前景來看,你更看好C端還是B端?大家看到,C端今天的token消耗很大,但是商業模式很難建立,反而在企業場景更快地看到了收入。
吳永堅:其實C 端和 B 端都有不錯的市場場景。有很多C 端用戶,用戶是有意愿為能產生用戶價值的產品付費。而ToB 也有很好的市場前景,像“AI企業門戶”、各行業垂直 Agent,都會逐步落地,行業解決方案也會成為新賽道,在國內就看哪家能先把商業模式真正跑通。
Q:智能體領域,還有哪些新技術或者新趨勢,您覺得值得關注的?
吳永堅:從大的趨勢看,AI智能體的焦點開始從“會聊天”轉向“能干活”。去年,大家可能還在糾結Agent能不能寫代碼、能不能訂機票(To C場景),未來兩年市場的主旋律一定是 “ROI與可靠性”。企業不再只看Demo,而是看Agent能否真正進入生產環境,處理非標準化的異常情況。而且整體準確率在國內保持領先不變的程序,而是能根據失敗經驗總結“SOP”,自我進化、越用越聰明。
騰訊云的布局也很明確:我們不只做個工具,而是要構建“穩定生產力”平臺,尤其是要利用好產品的連接力,讓 Agent 真正進入企業業務流,讓 AI 的投資回報率看得見、摸得著。
本文作者長期聚焦AI智能體賽道,追蹤技術演進與商業落地。更多前沿解析、架構思考與行業動態,可添加作者微信 DanielZhang0109 深入交流。
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