界面新闻记者 | 陆柯言

界面新闻编辑 | 文姝琪

5月21日，在腾讯云AI产业峰会上，腾讯首次完整公布了旗下大模型全景战略，包括自研混元大模型、AI云基础设施，智能体开发工具、知识库以及面向多场景的应用等。

同时，腾讯还宣布将面向企业的大模型知识库升级为智能体（Agent）开发平台（TCADP）。该平台整合了腾讯云的RAG（检索增强生成）技术、Agent能力以及匹配用户需求的功能。用户可以让智能体自主拆解任务和规划路径，从而自主开发能够完成不同任务的智能体。

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生介绍，在腾讯智能体开发平台中，腾讯首次实现了零代码支持多Agent的转交协同方式，进一步降低了智能体搭建的门槛。

腾讯也成为继阿里、字节、百度等公司之后，又一家推出企业级智能体开发平台的云厂商。

随着大模型推理与规划能力日渐成熟，具有自主决策及任务执行能力的智能体成为AI领域的应用热点之一，今年年初爆火的Manus就是一个例证。但相比起像Manus一样的通用型Agent，国内互联网大厂目前更乐于尝试的还是商业价值更为明确的垂域智能体。微软此前预测，到2028年企业将拥有13亿个AI智能体。

企业对于智能体的需求正在快速爆发。腾讯云副总裁吴运声在接受界面新闻采访时表示，目前腾讯智能体开发平台已经在多个行业落地。例如汽车行业客户会用Agent做售后知识支持、故障自诊断，金融行业用来做智能客服、知识库问答，文旅行业则用来做行程规划、票务问询等。

除腾讯之外，多家云厂商也推出了面向企业的智能体开发平台，如阿里推出的AgentScope、字节跳动推出的扣子、百度推出的千帆AppBuilder等。由于智能体开发依赖云端算力、存储和API生态，云厂商通过智能体平台推动客户使用其服务，从而提升收入并获得行业话语权。

但智能体的大规模落地仍然存在挑战。吴运声认为，挑战之一来自于技术层面。目前的 Agent框架仍在快速演进，尤其是在自主规划（planning）这个环节上，底层模型还不能100%把复杂任务完全准确地拆解并执行，模型能力与平台工具仍然有待增强完善；

另一方面则来自客户认知。许多行业客户仍在理解“Agent”概念的阶段。要想真正用好 Agent，需要掌握它的使用方式、搭建方法和运行机制，这中间存在一个不小的“认知与使用”鸿沟，需要通过产品体验优化、培训、服务等方式来不断弥合。

腾讯推出智能体开发平台背后，是这家公司有史以来最激进的AI战略驱使。年初DeepSeek爆发之后，腾讯旗下多个应用快速接入DeepSeek，同时大力投入自研模型混元。组织层面，腾讯对AI研发及产品线进行了多次调整，旨在持续迭代模型能力的同时，也强化技术的落地的可能性。

就在不久前，QQ浏览器也推出了智能体QBot，用户发出一个任务指令即可自动进行搜索、浏览、下载、分析等系列操作。更早之前，腾讯还推出了面向个人和轻量开发者的智能体开放平台“元器”。腾讯认为，QQ浏览器的技术与需求已经明确匹配，因此能够借助内部共享互通的AI技术完成AI Agent的能力改造。

马化腾曾不久前的财报电话会上提及腾讯做智能体的优势。他认为，智能体分为两类，一类是通用型Agent，腾讯已经在元宝等原生AI产品中开发类似能力，它们将逐渐能应对更复杂的提问，甚至逐步进化出“具身智能”能力，与其他应用产生交互；另一类则是嵌入微信生态，连接社交关系链、