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机器之心编辑部

Agent 今年这么火，AI 圈几乎人人都在讨论。但抛开那些花哨的概念，一个好用的 Agent 究竟应该是什么样的？

咱们不妨接地气一点，从每天都刷一刷的「公众号」聊起。

不知道读者们有没有过这样的困扰：关注的公众号每天推送的文章堆积如山，一不留神，真正感兴趣的、有价值的内容就被淹没在了信息的海洋里。想找某个特定领域的动态？难道真的要一篇篇手动翻阅，跟大海捞针一样吗？

以腾讯元器平台上的「公众号智能体」为例，它提供了一种可能的解决方案。

它最大的特点，是经过公众号创作者授权后，可自动读取该公众号发布的文章，并实时更新为知识库。对于我们前面提到的困惑，这个功能简直是打瞌睡送来了枕头。

基于此，我们构建了一个最基础也最实用的功能：文章推荐小助手。你只需要告诉它你的需求，它就会立刻从知识库中筛选、总结，并精准推荐最相关的几篇文章给你。

除此之外，我们还能衍生出更多神奇的功能，相当于为团队增加了好几个不知疲倦的「数字员工」。

这个看似简单的「公众号智能体」，恰恰揭示了当前行业在喧嚣过后，回归理性的两个核心追问：一个能真正「干活」的 Agent，需要怎样一套工业化的平台来支撑？一个被「造」出来的 Agent，如何才能无缝地「用」在最需要它的地方？

在近期举办的 2025 腾讯全球数字生态大会 AI Agent 产业峰会上，腾讯给出的答案，正是围绕着这两个问题展开。

9 月 17 日，在 2025 腾讯全球数字生态大会上，腾讯云宣布智能体开发平台 3.0 (ADP3.0) 面向全球上线。

腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、腾讯优图实验室负责人吴运声

从「知识问答」到「工业化」平台

「公众号智能体」是面向 C 端用户、以知识问答为核心的典型应用，它出色地解决了特定场景下的信息获取问题，其背后是 RAG 等核心能力的支撑。

然而，当业务场景的复杂度从单纯的知识问答，跃升至为一家拥有 2.88 亿会员、上万家门店的酒店集团提供复杂的业务服务时，这种面向轻量级应用的开发模式，便会触及其工程能力的上限。

正如华住集团首席执行官金辉所言，「用领先科技改造传统服务业，是华住始终坚持的理念」。

面对海量宾客的个性化需求，他们需要的不是一个简单的聊天机器人，而是一个能处理复杂流程的「全能酒店管家」。

例如，当客人提出「需要一瓶水」，智能体不仅要理解需求，更要能在 5 秒内完成响应，自动生成工单并精准调度机器人完成配送。

这种能力的实现，依赖于一套强大的 Workflow 能力。在腾讯云智能体开发平台 (ADP) 上，华住协同搭建了 38 条这样的工作流，将「华小 AI」打造成了一个能处理住前、住中、住后各类复杂任务的「数字员工」，推动 AI 从「对话」到「干活」的跨越式提升，最终实现超 95% 的问答准确率。

这揭示了 Agent 从 Demo 走向生产的核心差异：一个真正好用的 Agent，必须构建在工业化的开发平台上。

腾讯云的思路，便是将 Agent 的开发，从依赖个人经验的「艺术创作」，转变为有标准、有工具、有保障的「工业流程」。其快速迭代的 ADP 3.0 平台，在近 3 个月内就完成了近 600 个功能开发，它提供的不仅是框架，更是一整套覆盖全链路的工程能力：

• 知识处理的进化 (Agentic RAG)

腾讯云副总裁、腾讯云智能产研负责人吴永坚分享道，平台已从传统 RAG 升级至 Agentic RAG。

面对「列出面积大于 100 平米且存在竞争关系的商户」这类复杂问题，智能体不再被动检索，而是能自主规划，将任务拆解为多步，调用不同工具，从多个文档中搜索、筛选并融合信息，最终形成完整回答。

这种从传统 RAG 向 Agentic RAG 的演进，是业界普遍认可的方向，旨在解决单一检索无法应对多维、复杂查询的瓶颈。其挑战在于如何提升大模型对复杂任务的拆解精度，以及对工具调用的成本控制。

其背后，是依托腾讯优图自研 OCR 大模型对复杂文档的高精度解析，以及结合 QQ 浏览器沉淀的工程能力，实现了模型与工程结合的降本增效。

• 确保执行力 (Workflow)

平台在业界率先支持「全局 Agent 视野」，让工作流中的每个节点都能感知全局状态，并支持节点智能回退，极大提升了复杂流程编排的稳定性和可靠性。

这正是华住集团能够实现自动化派单等高级能力的技术基石，对于酒店服务这类需要严谨 SOP (标准作业程序) 的行业，Workflow 的价值尤为突出。

它解决了单纯依靠大模型自由发挥可能导致的「不合规」或「流程错误」问题，通过将确定性流程与大模型的理解能力相结合，实现了可靠性与智能化的平衡，真正解决了 Agent「如何做」的问题。

• 应对复杂任务 (Multi-Agent)

平台新增了两种协同模式。一种是将 Agent 嵌入工作流编排，实现确定性流程与智能体的结合；另一种是 Plan-and-Execute (P&E) 协同模板，由 Planner Agent 负责统筹规划，将复杂任务拆解后分发给不同的 Executor Agent 执行。

腾讯云副总裁、腾讯云智能产研负责人吴永坚

Multi-Agent 机制虽然提升了处理复杂任务的能力上限，但也对开发和调试提出了更高要求，例如如何有效管理 Agent 间的通信与状态同步。

腾讯云提供的 P&E 模板，正是对此类问题的一种工程化解法，这让构建营销、客服、分析等协同工作的「数字员工团队」成为可能。

• 构建开放生态：模型与工具的解耦

工业化生产要求开放与兼容。ADP 平台新增的「模型广场」，不仅内置了腾讯混元，还支持引入月之暗面、Minimax 等行业优质三方模型。

平台开放第三方模型，反映出一种行业趋势：企业客户希望避免被单一模型供应商锁定，并能根据不同任务的性价比需求，灵活选择和组合模型。这考验的是平台的中立性和集成能力。

平台已上架超过 140 个高质量插件，并与腾讯云 TI-ONE 平台打通，用户可将在 TI-ONE 拥有的模型一键同步至 ADP 使用，灵活选择性价比最高的「大脑」。

平台的开放性不仅体现在「引入」，也体现在「输出」。腾讯宣布将陆续开源其优图实验室在 Agent 领域的核心技术，包括已发布的 Youtu-Agent (一个不依赖昂贵闭源模型即可获得优秀效果的智能体框架) 和 Youtu-GraphRAG (一个在 Token 成本和精度上更具优势的知识图谱框架)。

此举旨在推动技术普惠，与开发者共建生态，也反映出其在底层技术上的自信。

更底层，还有 Agent Infra 这样的基础设施：首先是安全执行环境，通过沙箱确保受控运行；其次是可观测与可运营，保证智能体运行可见可管；第三是安全合规，多维度保障合规与可追溯。这些构成了企业安心使用 Agent 的基础设施。

这套组合拳的目标很明确：将重心从「发明」聪明的 AI，转向「制造」可靠的 AI。

谁离用户最近，谁就拥有「最后一公里」

解决了「怎么造」的问题，下一个关键挑战是「怎么用」。一个无法便捷触达用户的 Agent，其商业价值将大打折扣。

让我们回到最初的「公众号智能体」。如果它只能存在于一个独立的 App 里，用户需要下载、注册、学习，那么它的价值便会大打折扣。但如果它能直接内嵌在用户每天使用的 App 里呢？

这就引出了腾讯在 Agent 落地上的一个关键优势：其庞大的用户生态。

绝味食品的案例展示了 Agent 如何深度融入营销链路。其「绝味 AI 会员智能体」基于腾讯企点营销云的 Magic Agent 产品，以及底层的腾讯云 ADP，直接工作在「企业微信」上。

通过企业微信，AI 可以直接与数百万会员进行个性化互动，分析偏好，推送优惠，并引导他们跳转至「微信小程序」完成购买。

官方披露的数据极具说服力：首次实现 AI Agent 参与全链路营销，AI 组的销售业绩是人工组的 3.1 倍，内容点击率 1.8 倍，支付转化率 2.4 倍，企微好友删除率降低 47%，推动营销从「千人一面」进入「万人万面」，迈入「AI 智能体时代」。

这构筑了一个在微信生态内，从触达、互动、转化到数据沉淀的营销闭环：在生态内触达 (企微) -> 在生态内互动 (AI) -> 在生态内转化 (小程序) -> 在生态内沉淀数据。

AI 不再是一个后台工具，而是首次被推到了业务的最前线，直接面对消费者创造增长。这种将 AI 能力无缝注入十亿级用户生态的模式，解决了 AI 应用最关键的「最后一公里」难题。

当 Agent 能够被无缝地嵌入到用户既有的高频使用路径中时，其价值才能被最直接地激发。

腾讯云副总裁、腾讯云智能解决方案负责人王麒表示：「腾讯云智能体开发平台的核心目标是希望将大模型和智能体技术变得真正可用、易用、好用」，让企业能低门槛地构建、集成并运营属于自己的 AI 智能体。期待通过技术引领、能力支持与深度共创，与客户共同打磨优质场景，推动价值实现。

腾讯云副总裁、腾讯云智能解决方案负责人王麒。

结语

从一个简单的公众号助手，到赋能大型连锁集团的复杂业务流程，路径已经清晰：Agent 的价值最终需要通过可靠的工程能力和无缝的用户触达来实现。

本次腾讯全球数字生态大会揭示了 Agent 赛道的关键信号。腾讯集团高级执行副总裁汤道生对此总结道：「向智能化要产业效率，向全球化要市场效率，已经成为企业增长的两大核心动力」。

竞争的焦点不再是模型的参数大小或单一能力的演示，而是转向了更为务实的工程化与生态化能力的比拼。

真正的竞争壁垒正在于此：谁能提供更成熟的工具链，帮助企业更低成本、更高效率地「制造」出可靠的数字员工；并且，谁能提供最短的路径，让这些数字员工直达最广泛的用户群体。

从这个角度看，一个务实、清晰的脚手架，或许比任何关于未来的宏大叙事，都更接近 Agent 的终局。