编辑 | 张晓玲
近三年来，大模型能力快速迭代，全球AI竞赛即将进入下半场。
一个正在初步形成的行业共识是，Chatbot （聊天机器人）的战争已经基本结束，下一步竞争的焦点是转向“会干活”的AI Agent（人工智能代理）。
不难发现，去年以来AI Agent概念迅速升温，应用想象力被不断放大。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深度对话时指出，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则是在复杂的企业 B 端环境中，回答“Agent 如何真正落地并创造生产力”的问题。
围绕做深平台能力、做厚内容生态、做强上层应用等方向，腾讯云ADP（腾讯云智能体开发平台）最近完成新一轮升级，未来一年的重要任务则是希望通过引擎、平台、基础设施和生态的系统演进，让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。
在吴永坚看来，Agent正在从工具能力，演进为应用与服务的统一入口，但这一趋势在B端会更加深刻，却不会简单复制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，会形成以云为底座、以 Agent 平台为中枢。
洞察到AI Agent 商业化不断加速的腾讯云，在去年5月就将大模型知识引擎全面升级为了腾讯云ADP。
据悉，腾讯云ADP在过去一年发布了6个重大版本、数千个功能需求，目前，平台已在金融、传媒、零售、医疗等20多个行业落地，并面向生态伙伴开放能力，一年内合作伙伴数量增长超过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，最核心的投入放在 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，是和生态伙伴一起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。
除此之外，腾讯云丰富生态的另一重要策略则是推出“CB联动”。
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 的能力并非停留在实验室或 Demo，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）开发出来的Agent，就可以上线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端的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，腾讯云的布局很明确：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”。
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