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從一個(gè)公眾號智能體說起:好用的Agent,究竟需要什么?

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機(jī)器之心報(bào)道

機(jī)器之心編輯部

Agent 今年這么火,AI 圈幾乎人人都在討論。但拋開那些花哨的概念,一個(gè)好用的 Agent 究竟應(yīng)該是什么樣的?

咱們不妨接地氣一點(diǎn),從每天都刷一刷的「公眾號」聊起。

不知道讀者們有沒有過這樣的困擾:關(guān)注的公眾號每天推送的文章堆積如山,一不留神,真正感興趣的、有價(jià)值的內(nèi)容就被淹沒在了信息的海洋里。想找某個(gè)特定領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)?難道真的要一篇篇手動(dòng)翻閱,跟大海撈針一樣嗎?

以騰訊元器平臺上的「公眾號智能體」為例,它提供了一種可能的解決方案。



它最大的特點(diǎn),是經(jīng)過公眾號創(chuàng)作者授權(quán)后,可自動(dòng)讀取該公眾號發(fā)布的文章,并實(shí)時(shí)更新為知識庫。對于我們前面提到的困惑,這個(gè)功能簡直是打瞌睡送來了枕頭。



基于此,我們構(gòu)建了一個(gè)最基礎(chǔ)也最實(shí)用的功能:文章推薦小助手。你只需要告訴它你的需求,它就會立刻從知識庫中篩選、總結(jié),并精準(zhǔn)推薦最相關(guān)的幾篇文章給你。





除此之外,我們還能衍生出更多神奇的功能,相當(dāng)于為團(tuán)隊(duì)增加了好幾個(gè)不知疲倦的「數(shù)字員工」。

這個(gè)看似簡單的「公眾號智能體」,恰恰揭示了當(dāng)前行業(yè)在喧囂過后,回歸理性的兩個(gè)核心追問:一個(gè)能真正「干活」的 Agent,需要怎樣一套工業(yè)化的平臺來支撐?一個(gè)被「造」出來的 Agent,如何才能無縫地「用」在最需要它的地方?

在近期舉辦的 2025 騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會 AI Agent 產(chǎn)業(yè)峰會上,騰訊給出的答案,正是圍繞著這兩個(gè)問題展開。



9 月 17 日,在 2025 騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會上,騰訊云宣布智能體開發(fā)平臺 3.0 (ADP3.0) 面向全球上線。



騰訊云副總裁、騰訊云智能負(fù)責(zé)人、騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人吳運(yùn)聲

從「知識問答」到「工業(yè)化」平臺

「公眾號智能體」是面向 C 端用戶、以知識問答為核心的典型應(yīng)用,它出色地解決了特定場景下的信息獲取問題,其背后是 RAG 等核心能力的支撐。

然而,當(dāng)業(yè)務(wù)場景的復(fù)雜度從單純的知識問答,躍升至為一家擁有 2.88 億會員、上萬家門店的酒店集團(tuán)提供復(fù)雜的業(yè)務(wù)服務(wù)時(shí),這種面向輕量級應(yīng)用的開發(fā)模式,便會觸及其工程能力的上限。

正如華住集團(tuán)首席執(zhí)行官金輝所言,「用領(lǐng)先科技改造傳統(tǒng)服務(wù)業(yè),是華住始終堅(jiān)持的理念」。

面對海量賓客的個(gè)性化需求,他們需要的不是一個(gè)簡單的聊天機(jī)器人,而是一個(gè)能處理復(fù)雜流程的「全能酒店管家」。

例如,當(dāng)客人提出「需要一瓶水」,智能體不僅要理解需求,更要能在 5 秒內(nèi)完成響應(yīng),自動(dòng)生成工單并精準(zhǔn)調(diào)度機(jī)器人完成配送。

這種能力的實(shí)現(xiàn),依賴于一套強(qiáng)大的 Workflow 能力。在騰訊云智能體開發(fā)平臺 (ADP) 上,華住協(xié)同搭建了 38 條這樣的工作流,將「華小 AI」打造成了一個(gè)能處理住前、住中、住后各類復(fù)雜任務(wù)的「數(shù)字員工」,推動(dòng) AI 從「對話」到「干活」的跨越式提升,最終實(shí)現(xiàn)超 95% 的問答準(zhǔn)確率。

這揭示了 Agent 從 Demo 走向生產(chǎn)的核心差異:一個(gè)真正好用的 Agent,必須構(gòu)建在工業(yè)化的開發(fā)平臺上。

騰訊云的思路,便是將 Agent 的開發(fā),從依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的「藝術(shù)創(chuàng)作」,轉(zhuǎn)變?yōu)橛袠?biāo)準(zhǔn)、有工具、有保障的「工業(yè)流程」。其快速迭代的 ADP 3.0 平臺,在近 3 個(gè)月內(nèi)就完成了近 600 個(gè)功能開發(fā),它提供的不僅是框架,更是一整套覆蓋全鏈路的工程能力:



  • 知識處理的進(jìn)化 (Agentic RAG)

騰訊云副總裁、騰訊云智能產(chǎn)研負(fù)責(zé)人吳永堅(jiān)分享道,平臺已從傳統(tǒng) RAG 升級至 Agentic RAG。

面對「列出面積大于 100 平米且存在競爭關(guān)系的商戶」這類復(fù)雜問題,智能體不再被動(dòng)檢索,而是能自主規(guī)劃,將任務(wù)拆解為多步,調(diào)用不同工具,從多個(gè)文檔中搜索、篩選并融合信息,最終形成完整回答。

這種從傳統(tǒng) RAG 向 Agentic RAG 的演進(jìn),是業(yè)界普遍認(rèn)可的方向,旨在解決單一檢索無法應(yīng)對多維、復(fù)雜查詢的瓶頸。其挑戰(zhàn)在于如何提升大模型對復(fù)雜任務(wù)的拆解精度,以及對工具調(diào)用的成本控制。

其背后,是依托騰訊優(yōu)圖自研 OCR 大模型對復(fù)雜文檔的高精度解析,以及結(jié)合 QQ 瀏覽器沉淀的工程能力,實(shí)現(xiàn)了模型與工程結(jié)合的降本增效。

  • 確保執(zhí)行力 (Workflow)

平臺在業(yè)界率先支持「全局 Agent 視野」,讓工作流中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都能感知全局狀態(tài),并支持節(jié)點(diǎn)智能回退,極大提升了復(fù)雜流程編排的穩(wěn)定性和可靠性。

這正是華住集團(tuán)能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化派單等高級能力的技術(shù)基石,對于酒店服務(wù)這類需要嚴(yán)謹(jǐn) SOP (標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)程序) 的行業(yè),Workflow 的價(jià)值尤為突出。

它解決了單純依靠大模型自由發(fā)揮可能導(dǎo)致的「不合規(guī)」或「流程錯(cuò)誤」問題,通過將確定性流程與大模型的理解能力相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了可靠性與智能化的平衡,真正解決了 Agent「如何做」的問題。

  • 應(yīng)對復(fù)雜任務(wù) (Multi-Agent)

平臺新增了兩種協(xié)同模式。一種是將 Agent 嵌入工作流編排,實(shí)現(xiàn)確定性流程與智能體的結(jié)合;另一種是 Plan-and-Execute (P&E) 協(xié)同模板,由 Planner Agent 負(fù)責(zé)統(tǒng)籌規(guī)劃,將復(fù)雜任務(wù)拆解后分發(fā)給不同的 Executor Agent 執(zhí)行。



騰訊云副總裁、騰訊云智能產(chǎn)研負(fù)責(zé)人吳永堅(jiān)

Multi-Agent 機(jī)制雖然提升了處理復(fù)雜任務(wù)的能力上限,但也對開發(fā)和調(diào)試提出了更高要求,例如如何有效管理 Agent 間的通信與狀態(tài)同步。

騰訊云提供的 P&E 模板,正是對此類問題的一種工程化解法,這讓構(gòu)建營銷、客服、分析等協(xié)同工作的「數(shù)字員工團(tuán)隊(duì)」成為可能。

  • 構(gòu)建開放生態(tài):模型與工具的解耦

工業(yè)化生產(chǎn)要求開放與兼容。ADP 平臺新增的「模型廣場」,不僅內(nèi)置了騰訊混元,還支持引入月之暗面、Minimax 等行業(yè)優(yōu)質(zhì)三方模型。

平臺開放第三方模型,反映出一種行業(yè)趨勢:企業(yè)客戶希望避免被單一模型供應(yīng)商鎖定,并能根據(jù)不同任務(wù)的性價(jià)比需求,靈活選擇和組合模型。這考驗(yàn)的是平臺的中立性和集成能力。

平臺已上架超過 140 個(gè)高質(zhì)量插件,并與騰訊云 TI-ONE 平臺打通,用戶可將在 TI-ONE 擁有的模型一鍵同步至 ADP 使用,靈活選擇性價(jià)比最高的「大腦」。

平臺的開放性不僅體現(xiàn)在「引入」,也體現(xiàn)在「輸出」。騰訊宣布將陸續(xù)開源其優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室在 Agent 領(lǐng)域的核心技術(shù),包括已發(fā)布的 Youtu-Agent (一個(gè)不依賴昂貴閉源模型即可獲得優(yōu)秀效果的智能體框架) 和 Youtu-GraphRAG (一個(gè)在 Token 成本和精度上更具優(yōu)勢的知識圖譜框架)。

此舉旨在推動(dòng)技術(shù)普惠,與開發(fā)者共建生態(tài),也反映出其在底層技術(shù)上的自信。

更底層,還有 Agent Infra 這樣的基礎(chǔ)設(shè)施:首先是安全執(zhí)行環(huán)境,通過沙箱確保受控運(yùn)行;其次是可觀測與可運(yùn)營,保證智能體運(yùn)行可見可管;第三是安全合規(guī),多維度保障合規(guī)與可追溯。這些構(gòu)成了企業(yè)安心使用 Agent 的基礎(chǔ)設(shè)施。

這套組合拳的目標(biāo)很明確:將重心從「發(fā)明」聰明的 AI,轉(zhuǎn)向「制造」可靠的 AI。

誰離用戶最近,誰就擁有「最后一公里」

解決了「怎么造」的問題,下一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)是「怎么用」。一個(gè)無法便捷觸達(dá)用戶的 Agent,其商業(yè)價(jià)值將大打折扣。

讓我們回到最初的「公眾號智能體」。如果它只能存在于一個(gè)獨(dú)立的 App 里,用戶需要下載、注冊、學(xué)習(xí),那么它的價(jià)值便會大打折扣。但如果它能直接內(nèi)嵌在用戶每天使用的 App 里呢?

這就引出了騰訊在 Agent 落地上的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢:其龐大的用戶生態(tài)。

絕味食品的案例展示了 Agent 如何深度融入營銷鏈路。其「絕味 AI 會員智能體」基于騰訊企點(diǎn)營銷云的 Magic Agent 產(chǎn)品,以及底層的騰訊云 ADP,直接工作在「企業(yè)微信」上。

通過企業(yè)微信,AI 可以直接與數(shù)百萬會員進(jìn)行個(gè)性化互動(dòng),分析偏好,推送優(yōu)惠,并引導(dǎo)他們跳轉(zhuǎn)至「微信小程序」完成購買。

官方披露的數(shù)據(jù)極具說服力:首次實(shí)現(xiàn) AI Agent 參與全鏈路營銷,AI 組的銷售業(yè)績是人工組的 3.1 倍,內(nèi)容點(diǎn)擊率 1.8 倍,支付轉(zhuǎn)化率 2.4 倍,企微好友刪除率降低 47%,推動(dòng)營銷從「千人一面」進(jìn)入「萬人萬面」,邁入「AI 智能體時(shí)代」。

這構(gòu)筑了一個(gè)在微信生態(tài)內(nèi),從觸達(dá)、互動(dòng)、轉(zhuǎn)化到數(shù)據(jù)沉淀的營銷閉環(huán):在生態(tài)內(nèi)觸達(dá) (企微) -> 在生態(tài)內(nèi)互動(dòng) (AI) -> 在生態(tài)內(nèi)轉(zhuǎn)化 (小程序) -> 在生態(tài)內(nèi)沉淀數(shù)據(jù)。

AI 不再是一個(gè)后臺工具,而是首次被推到了業(yè)務(wù)的最前線,直接面對消費(fèi)者創(chuàng)造增長。這種將 AI 能力無縫注入十億級用戶生態(tài)的模式,解決了 AI 應(yīng)用最關(guān)鍵的「最后一公里」難題。

當(dāng) Agent 能夠被無縫地嵌入到用戶既有的高頻使用路徑中時(shí),其價(jià)值才能被最直接地激發(fā)。

騰訊云副總裁、騰訊云智能解決方案負(fù)責(zé)人王麒表示:「騰訊云智能體開發(fā)平臺的核心目標(biāo)是希望將大模型和智能體技術(shù)變得真正可用、易用、好用」,讓企業(yè)能低門檻地構(gòu)建、集成并運(yùn)營屬于自己的 AI 智能體。期待通過技術(shù)引領(lǐng)、能力支持與深度共創(chuàng),與客戶共同打磨優(yōu)質(zhì)場景,推動(dòng)價(jià)值實(shí)現(xiàn)。



騰訊云副總裁、騰訊云智能解決方案負(fù)責(zé)人王麒。

結(jié)語

從一個(gè)簡單的公眾號助手,到賦能大型連鎖集團(tuán)的復(fù)雜業(yè)務(wù)流程,路徑已經(jīng)清晰:Agent 的價(jià)值最終需要通過可靠的工程能力和無縫的用戶觸達(dá)來實(shí)現(xiàn)。

本次騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會揭示了 Agent 賽道的關(guān)鍵信號。騰訊集團(tuán)高級執(zhí)行副總裁湯道生對此總結(jié)道:「向智能化要產(chǎn)業(yè)效率,向全球化要市場效率,已經(jīng)成為企業(yè)增長的兩大核心動(dòng)力」。

競爭的焦點(diǎn)不再是模型的參數(shù)大小或單一能力的演示,而是轉(zhuǎn)向了更為務(wù)實(shí)的工程化與生態(tài)化能力的比拼。

真正的競爭壁壘正在于此:誰能提供更成熟的工具鏈,幫助企業(yè)更低成本、更高效率地「制造」出可靠的數(shù)字員工;并且,誰能提供最短的路徑,讓這些數(shù)字員工直達(dá)最廣泛的用戶群體。

從這個(gè)角度看,一個(gè)務(wù)實(shí)、清晰的腳手架,或許比任何關(guān)于未來的宏大敘事,都更接近 Agent 的終局。

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