智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 |? 程茜
編輯 |? 李水青
智東西3月27日報道，今日，騰訊云首次對外發(fā)布智能體產品全景圖，升級MaaS平臺為TokenHub，并推出企業(yè)級Agent Infra治理方案，這一全景圖涵蓋個人、企業(yè)智能體開發(fā)、管理方方面面，為了幫個人和企業(yè)養(yǎng)蝦，騰訊把底牌全亮了。
騰訊集團高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產業(yè)事業(yè)群CEO湯道生首次公開談“龍蝦”，他提到，OpenClaw的爆火標志著AI應用范式正從原來的聊天機器人向AI智能體躍升，企業(yè)逐漸認識到智能體深入業(yè)務場景的價值。
騰訊云副總裁吳運聲透露，騰訊智能體全景圖覆蓋Infra、模型、生態(tài)、場景及應用、安全五大維度，涵蓋個人提效、辦公提效、研發(fā)提效等多場景，以及騰訊自研Skills、開源SkillsHub及微信、企微等在內的豐富技能生態(tài)。
騰訊面向企業(yè)智能體產品打造方案的核心，就是將成本打下來、流程變簡單。
其新升級的TokenHub支持混元大模型和第三方主流開源模型接入，其推出的Token Plan服務可以實現統(tǒng)一的計費管理和極低模型切換成本，讓企業(yè)在多模型之間靈活調度、按需選用。
面向企業(yè)智能體，騰訊推出了企業(yè)版OpenClaw ClawPro、騰訊云智能體開發(fā)平臺ADP、企業(yè)智能體門戶與協同治理平臺ADP Agent Portal，串聯起企業(yè)AI智能體部署、管理的全流程。
此外，湯道生還提及大模型時代騰訊在模型、工具、安全、生產力方面的4大思考。談及當下爆火的Harness，他認為，AI落地不只是一道算法題，更是一道工程題。在同樣的模型能力下，不同的Harness（大模型腳手架），即包括工具調用、分層上下文工程、長記憶管理、工作流設計等在內的系統(tǒng)工程手段，都將影響AI落地實際效果。
一、湯道生首次公開談“龍蝦”，詳談大模型時代騰訊4大關鍵打法
騰訊集團高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產業(yè)事業(yè)群CEO湯道生提到，3月初，騰訊Lighthouse團隊組織OpenClaw線下裝機活動，吸引近千名用戶參與。隨后騰訊WorkBuddy、QClaw等面向C端用戶的本地化Agent產品陸續(xù)上線，同時推出以安全為核心的“企業(yè)版龍蝦”ClawPro。
騰訊利用智能體基礎設施、產品矩陣快速推出面向用戶的產品，同時打通了微信、QQ等即時通訊渠道，在使用環(huán)節(jié)將騰訊文檔、地圖、會議等企業(yè)級產品能力封裝成Skills，并上線了專為中國用戶優(yōu)化的Skill社區(qū)Skillhub。今年1月，騰訊啟動了全方位智能辦公助手WorkBuddy，2000多位的騰訊員工參與體驗。
湯道生將騰訊過去幾年打造大模型應用的思考總結為4點：
首先是模型根基，在大語言模型方面，他們聚焦模型性能與效率的雙突破，過去一年，騰訊自研大模型發(fā)布了30多個版本。
去年下半年，騰訊對混元團隊和研發(fā)流程進行重構，聚焦提升數據質量、重建強化學習的基礎設施，即將發(fā)布的混元3.0，激活參數降低性能更優(yōu)，復雜推理、多輪追問等智能體能力提升。其目前在元寶中的測試已經看到了明顯的正向收益。
多模態(tài)大模型方面，春節(jié)期間，元寶AI生圖日均調用量增長30倍；端側小模型中，混元7B翻譯模型在國際機器翻譯大賽中，斬獲了30個第一名，混元1.8B翻譯模型面向的是手機等消費級設備場景，效果超過大部分商用翻譯API，目前在騰訊會議、企業(yè)微信、QQ瀏覽器等已有應用。
第二是強化模型Harness與工具，俗稱大模型的腳手架，用工程設計優(yōu)化最大化發(fā)揮模型的能力。
湯道生提到，AI落地不只是一道算法題，更是一道工程題。在同樣的模型能力下，不同的Harness，即包括工具調用、分層上下文工程、長記憶管理、工作流設計等在內的系統(tǒng)工程手段，都將影響AI落地實際效果。
騰訊從三個維度增強模型能力，其一是騰訊云智能體開發(fā)平臺ADP，通過RAG、知識庫的能力，給智能體連接上專業(yè)的”圖書館”；其二是Claw跑在Agent Runtime的安全沙箱，Claw作為這套智能系統(tǒng)的神經中樞，通過從技能庫發(fā)現與下載Skills，不斷學習與積累連接外部系統(tǒng)的能力；其三是Agent Runtime的沙箱方案，還能用于大模型強化學習的程序結果驗證，可在1分鐘內拉起超過十萬個容器沙箱，啟動速度達到百毫秒級的啟動速度，用完就銷毀。
第三是安全，騰訊的AI智能體安全解決方案，幫企業(yè)梳理數據資產，提供安全管控能力。對于Skills的安全，其可以屏蔽企業(yè)龍蝦從外部下載技能，提供安全的檢測能力。
最后是重構生產力，騰訊利用大模型能力打造了WorkBuddy，幫用戶及時獲取知識、自動生成內容。
湯道生最后總結說，騰訊空前投入的力度，擁抱這個歷史浪潮，連續(xù)引進高端人才、已經初見成效，為騰訊多條業(yè)務線提供了新動能，未來騰訊將繼續(xù)深耕產業(yè)場景打造好用的產品。
二、智能體產品全景圖首公開，全套企業(yè)智能體搭建工具鏈成型
吳運聲首次發(fā)布了騰訊云Agent產品全景圖，并宣布升級MaaS平臺為TokenHub、推出企業(yè)級Agent Infra治理方案，打造面向Agent時代的全棧AI引擎。
吳運聲認為，企業(yè)部署智能體面臨的核心需求，可以概括為穩(wěn)定高效的基礎設施、高性能低成本的服務模型、開放靈活的生態(tài)體系、懂業(yè)務、企業(yè)全棧的安全防護。
基于此，此次發(fā)布的Agent全景圖覆蓋Infra、模型與生態(tài)、場景及應用、安全五大維度，涵蓋個人提效、辦公提效、研發(fā)提效等多場景，打造了產品應用矩陣。
面向個人用戶養(yǎng)蝦需求，騰訊推出了本地AI智能體QClaw，掃碼直連微信，其設計理念是讓你的AI助手安靜運行在沙箱中；全場景AI桌面工具WorkBuddy針對的是用戶在工作中的養(yǎng)蝦需求，該工具部署簡單、下載即用，支持主流開源生態(tài)，企業(yè)微信等遠程指揮。
企業(yè)應用方面，騰訊樂享知識庫、騰訊企點營銷云MAGIC Agent 2.0均升級。
其中，騰訊樂享知識庫升級為智能體模式，從只會干活的知識庫升級為能干活的知識庫，AI可以自動檢查知識庫、生成完整檢查報告；騰訊企點營銷云MAGIC Agent 2.0升級，把營銷云的核心能力封裝為開箱即用的Skill，營銷人員只需要在關鍵環(huán)節(jié)進行審核。
企業(yè)想要在內部規(guī)模化、安全使用智能體，會面臨如何快速為幾百個員工構建智能體、怎么保證安全、怎么控制成本。基于此，騰訊云推出了企業(yè)版OpenClaw ClawPro和騰訊云智能體開發(fā)平臺ADP。員工可以使用ClawPro快速使用相應智能體，在ADP中企業(yè)管理員可以構建智能體、管理Skills。
在這之上，騰訊還推出了企業(yè)智能體門戶與協同治理平臺ADP Agent Portal，可以提供全生命周期的智能體管理，如智能體的設置、調試、評測、發(fā)布、運營。
研發(fā)提效和應用開發(fā)層面，騰訊云的CodeBuddy已經覆蓋了騰訊超過90%的工程師，需求分析、代碼生成測試方面。
他們內部認為，AI產品的體驗是由模型能力和工程框架共同決定的。騰訊研究人員內部測試發(fā)現，同樣的大模型，僅僅通過優(yōu)化工程框架，就能將復雜編程任務的端到端成功率從42%提升到78%。
為此騰訊升級騰訊云MaaS平臺為TokenHub，為企業(yè)提供全棧模型供給、全生命周期管理、智能體專屬優(yōu)化三大能力。其中包括提供騰訊混元到主流開源模型的全棧能力，針對智能體場景做專屬優(yōu)化，提供從訓練、微調等全生命周期服務。
在安全方面，騰訊為企業(yè)提供了覆蓋云企端的安全工具箱。
三、AI進入商業(yè)回報期，騰訊為企業(yè)構建全棧AI服務平臺
騰訊集團副總裁、政企業(yè)務總裁李強稱，全民正在快速使用和接受AI，中國互聯網絡信息中心2025年12月的報告，國內生成式AI的用戶已經達到6億，同期中國網民有12.25億。
Token的價格從2024年至今降低了95%。每百萬Token 50元-100元，降低到了當下的幾塊錢、幾毛錢。
國家數據局的統(tǒng)計，中國日均Token調用量2024年是1000億，2025年是100萬億，今年3月已經達到了日均調用140萬億，2年時間增長了1400倍。與此同時，AI正在商業(yè)領域帶來回報，產業(yè)質變進入爆發(fā)前夜。
為了讓企業(yè)使用AI時開箱即用，騰訊推出了全棧式AI服務平臺，從底層能源供給、算力、基礎模型、應用都覆蓋。
當下，主流大模型的智能上限不斷接近，企業(yè)如何選擇最適合自己業(yè)務流程的模型、如何讓智能體快速嵌入企業(yè)真實業(yè)務流程成為最緊迫的需求。
在能源方面，騰訊與遠景聯合打造了全球首個100%綠電直連數據中心，實現了電力和算力峰谷同頻，其在日照高峰期安排更多算力任務，晚上安排更少的算力任務，以此達到平衡。
大模型訓練和推理對算力要求極高，具身智能需要大量數據。具身智能企業(yè)帕西尼感知在訓練視覺、觸覺、語言、動作一體的多模態(tài)感知模型VTLA時，騰訊云有PB級彈性存儲能支持千萬級IOPS，每秒輸入輸出延遲達到毫秒級，成本降低30%。
此外，騰訊云的機器人客戶還包括宇樹科技、智元機器人、越疆機器人等。
模型是AI落地最重要的環(huán)節(jié)。騰訊混元3D模型，支持一段文字、一張照片快速建模，達到0.1毫米級精度，實現36億體素超高清建模，其中體素就相當于像素。拓竹科技的3D社區(qū)中，混元3D模型的月調用量達到10萬次。
智能體方面，騰訊和華住打造了首個規(guī)模化落地的酒店智能體管家，并共建了酒店管理平臺，可覆蓋購物、美食等152個場景。
應用層面，騰訊和榮耀基于騰訊OCR、知識引擎、電子簽等產品打造了合同專屬AI，AI合同全流程準確率達到90%。
李強認為，當下受地緣政治、全球經濟動蕩、技術迭代加速等多重因素影響，這是一個極度不確定的時代，就越需要找到確定性的應用。
四、MiniMax聯手騰訊，打造國內最大訓練沙箱之一
MiniMax Agent首席架構師繆宇航提到，1月9日，Anthropic斷供OpenClaw，“龍蝦之父”Peter Steinberger尋求開源模型替代時，連發(fā)五條推文稱贊MiniMax是最好的開源模型。
當下AI行業(yè)正面臨海量Token消耗，MiniMax M2.7每秒100 Token輸出速度連續(xù)輸出1小時，只需要1美元，4個智能體連續(xù)工作一年需要10000美元。
他認為，未來模型加速迭代，AI已經深度參與AI自己的迭代。M2.7就是模型自主迭代的成果。
下一步，強化學習的工作里，有50%-70%的過程由智能體自主控制。人類的工作是為智能體打造更好的Harness。
大模型預訓練消耗算力，對基礎設施是極大的考驗。需要對海量數據進行處理。
基于此，騰訊云和MiniMax聯手打造了百萬級吞吐、十萬級并發(fā)的智能體訓練沙箱，繆宇航透露，這是國內最大的訓練沙箱之一，騰訊云這也成為MiniMax一月一次迭代的重要基礎。
結語：“龍蝦”生態(tài)走向成熟，企業(yè)智能體時代或將全面到來
從代碼編程，到職場辦公，再到每個企業(yè)的豐富業(yè)務場景，智能體將帶來全面的優(yōu)化和重構。湯道生認為，未來，隨著“龍蝦”這類開發(fā)框架越來越成熟，每一家企業(yè)都能夠借助標準化工具，快速搭建屬于自己的專屬智能體應用，共同構筑一個去中心化、高度繁榮的智能體生態(tài)。
“養(yǎng)龍蝦”的熱潮仍在持續(xù)，從個人、企業(yè)，大廠正以全棧技術、生態(tài)資源與云端能力強勢卡位，面向未來，誰能以頂層架構與全棧服務體系，為整個智能體時代劃定生態(tài)協作范式，真正讓龍蝦在企業(yè)端用起來并產生收益，或成為下一代智能體時代生產力格局的關鍵掌舵者。
