人工智能正在以前所未有的速度，重塑全球产业格局。从对话机器人到AI智能体，变化的不只是交互形态，更是人类生产方式与协作模式的重构——AI不再是仅能回答问题的“小助手”，而正成为能独立完成任务、交付结果、持续自我迭代的企业“数字员工”。

　　站在这一关键节点，中国企业面对的已不是“要不要跟上”的选择题，而是“如何更快把技术势能转化为产业动能”的必答题。

　　近年来，全球主流大模型的能力差距在逐步缩小。腾讯混元HY3等中国基础大模型在复杂推理、长文本处理、多轮对话等核心能力上，都已具备相当的水准，给市场提供了不同性能与成本的灵活选择。企业的核心需求，已不再是“拥有最好的模型”，而是如何让模型能力最大程度地转化为业务价值。面对这一变化，中国的AI科技企业正积极地通过工程优化，提升AI在真实业务场景中的可用性与经济效益。

　　AI的落地效果，上限由模型决定，下限由工程化定义。工程化做得好，模型的能力就能充分释放；工程化做得不好，再强的模型也容易在业务现场水土不服。在工程创新方面，中国拥有丰富的产业场景、规模庞大的优秀工程师群体，我们完全有条件把过去积累的工程能力转化为AI时代的基础设施优势，为千行百业打造“用得上、用得起、用得放心”的普惠生产力工具。

　　智能体是AI进化的重要方向

　　在对话机器人时代，AI主要扮演“问答助手”的角色。用户提问、模型回答，交互止于对话。然而，企业真正需要的，并非一个“永不疲倦”的聊天窗口，而是一个能在规则边界内、可控环境中，跑通流程并交付结果的“行动者”。所以，智能体将会是AI进化的重要方向。

　　与对话机器人相比，AI智能体能感知环境、自主决策、调用工具并执行任务，因而具备深入业务场景、解决实际问题的可能。在客服场景，它可以完成问题定位、知识检索、工单流转与闭环跟踪；在营销场景，它可以协同内容生成、投放策略与效果复盘；在办公场景，它可以承担材料起草、数据清洗、经营分析、会议纪要整理等一系列任务。

　　随着年初OpenClaw火爆全球，AI智能体开始加速落地。在这一波浪潮中，我们提前预判趋势，推出面向不同人群、强安全的云端部署方案，还上线了WorkBuddy、QClaw以及企业级ClawPro等智能体应用，切身感受到智能体在推动工作流优化、业务提效方面的巨大价值。比如，浙江医疗企业和仁科技就利用WorkBuddy，在交付、运维、售前及客户服务的全链路中，部署了超过100套“数字员工”，大幅提升了业务效率，也让员工将更多时间与注意力释放到更高价值的创造活动中。

　　工程化让智能体落地“又好又稳”

　　AI智能体落地，远比对话机器人更复杂。除了要有强大的模型，更考验过硬的工程化能力，包括数据与知识治理、上下文工程、工具调用与执行、工作流编排、长记忆管理以及安全与合规等，我们统称为Harness Engineering（大模型“脚手架”工程）。行业研究表明，在模型能力相近的情况下，不同的Harness水平，会显著影响智能体的效果与成本。

　　首先是知识与数据的治理。对AI智能体而言，输入的内容是否准确、干净和实时，直接决定输出的结果是否可信。错误的、过时的、与业务脱节的知识，带来的不仅是回答的偏差，更可能引发错误决策与错误行动。因此，企业知识库不再是可有可无的资料堆放处，而应升级为企业的核心资产和独家“数据中台”，要通过它为智能体连接专业“数字图书馆”，让行业专家的经验永远在线，持续积累企业的经营know-how，被智能体广泛调用，最终发挥价值。

　　但企业内部知识繁杂，涉及多个部门、环节和流程，包含大量非结构化数据，如制度文档、流程设计、产品手册、培训视频。知识库要通过抽取、清洗、向量化等方式，把这些数据处理成大模型能理解和调取的信息，还要满足企业对数据安全与权限管理的要求，并不是一件容易的事。我们提供了完整的知识库解决方案，借助腾讯云智能体开发平台ADP，以及开箱即用的SaaS产品腾讯乐享，能帮助企业实现知识的沉淀、管理与高效复用。

　　在企业知识库之外，智能体要调用工具、执行任务、连接外部系统，还需要安全、高效的执行框架与运行环境。我们的Agent Runtime安全沙箱解决方案，可以为智能体提供弹性、安全、隔离的运行环境，1分钟内就能拉起超十万个容器沙箱，百毫秒级的启动速度，用完就销毁，大幅提升强化学习的训练效率。同时，还能支撑大模型强化学习的程序结果验证。

　　在安全方面，我们也有资产识别、权限管理、合规审计的全链路安全能力加持，覆盖云端与办公终端等不同场景，为智能体的平稳运营保驾护航。通过这套标准化开发流程、弹性算力资源与可控运行环境，智能体不仅“看起来更强”，而且“用起来更稳”，真正成为可以规模化商用的“大众级工业品”。

　　用智能体重塑企业生产力

　　得益于模型和工程能力的持续进化，AI智能体正在推动个人办公和企业经营的全面提效。在个人办公场景，AI编码率先落地跑通，在代码辅助生成、测试用例编写、漏洞排查等环节，显著推动开发提效，比如腾讯云代码助手CodeBuddy已覆盖腾讯超过90%的工程师，串联研发全流程，推动AI并行协作。此外，员工普遍还在方案撰写、数据报表分析、合同条款核对、审计材料准备、招聘流程沟通、邮件与会议管理等环节，消耗了大量的时间与精力，我们也把智能体推向审计、财务、法务、人力、运营等岗位，带动更大范围的生产力革命。

　　最近，CodeBuddy团队就把Agent Core能力，从研发场景延伸到了通用办公场景，打造了桌面智能体WorkBuddy。它可以支持文书编辑、数据清洗、经营分析等任务，过去需要数小时完成的工作，现在只需要20分钟。未来，随着这类产品更加普及和深入，每个人都可以承担更多角色、完成闭环工作，各种“超级个体”和“一人公司”也将大量涌现。

　　在企业经营场景，智能体同样也可以助力企业将知识与管理经验，沉淀为可复用、可迁移、可规模推广的核心能力，加固发展护城河。

　　过去，企业经营高度依赖个人经验，再通过流程把经验串起来，形成产品与服务；而未来，企业可利用ADP平台等工具，将企业经验沉淀为可调用的知识库。只要企业知识库足够实时、准确，“数字员工”就能并行协作。无论是内部问答还是售后客服、产品营销，又或者经营分析，不同场景的智能体都能在同一知识底座上获得稳定的输出。

　　当前，我们正站在AI驱动产业变革的历史拐点，如何将新技术转化为可交付、可规模化的生产力工具，是我们要持续解答的课题。唯有坚持做强模型能力、极致打磨工程化体系、筑牢知识底座并严守安全底线，才能让AI从“少数人尝鲜的技术”，走向“千行百业的普惠工具”，进而成为推动中国经济高质量发展的新引擎。

　　（作者汤道生 系腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO）

　　(责任编辑：刘芃)