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　　從內容生產、辦公協同、到工業制造、醫療健康，智能體應用覆蓋每一個產業場景，AI落地走進千行百業，幾乎是人人都在討論的話題。

　　在企業端，對AI應用的探索已經從使用應用轉向嵌入業務流程。落地進度如何、面臨什麼挑戰、怎麼連接已有系統、如何保障數據安全與權限管理、以及如何平衡AI能力與使用成本等問題隨之湧現。

　　WAIC期間，騰訊雲副總裁、智能負責人吳運聲與藍鯨科技在內的媒體對話，就企業級智能體的落地現狀、AI產品出海中的關鍵挑戰、下一階段行業演進方向等話題展開了討論。

　　例如，Token成本正在快速下降背景下，企業構建Agent的關鍵是什麼？未來會被AI深度改造的行業是哪些？

　　“對企業來講，智能體到底是怎麼做的，具體是怎麼一步一步完成的，是需要面臨審計的，這也很重要。安全性、權限也很重要，對企業來說，智能體可以訪問什麼，哪些不能訪問，這些都很重要。”吳運聲表示。

　　具體到哪些行業會被AI深度改造，吳運聲稱，“我覺得長期來講都會被改造，短期來說就是以往做信息化比較好的行業，在這方面會做得更快一些。比如說我們本來是互聯網出身，進入Agent就很快；還有金融行業，信息化做得很領先，生意模式比較健康，他們做的也很快。”

　　此外，吳運聲透露，“相比去年，企業對智能體的接受度已經明顯提升，企業智能體客戶數量和ADP平台使用量同比至少翻倍。市場教育成本下降，將進一步推動智能體在更多行業落地BG大遊APP下載。”

　　對于轉型中普遍關注的成本問題，吳運聲表示，確實越來越多企業開始關注Token成本，但不是簡單判斷價格高低，可以通過不同模型組合、任務拆分等優化投入。

　　在吳運聲看來，企業智能體仍處于發展早期，行業遠未到終局。事實如此，WAIC期間，各大雲廠商都在上新企業級智能體的相關產品全球昨日新增確診超34萬例，在早期搶佔企業客戶。

　　騰訊也面向智能體領域發布了多項產品技術，其中企業級智能體開發平台ADP4.0海外版正式上線；騰訊樂享發布企業知識接入升級方案Agentic知識庫；個人與團隊協同場景，WorkBuddy推出獨立App，iOS、Android、鴻蒙均上線。

　　吳運聲：相比去年是有明顯增長的，今年新技術、產品都有出來。智能體接受度上，企業在日常生活和工作交流中已經被了，所以市場成本大大降低，這一定會加速智能體在各個行業的普及和應用。騰訊雲智能體相關客戶數量和使用需求同比至少翻倍增長。

　　吳運聲：巡檢，過去貨架巡檢很麻煩，要單獨訓練一個模型，而且針對不同場景要訓練不同模型，再把數據做後處理、結構化出來，現在這些事情都可以用智能體搭一個管線，形成智能體來解決。在傳媒領域也用得很多，比如電視台用ADP制作生成管線、電視節目或者檢索需要的媒體資源，這類案例挺多。

　　提問：企業級智能體過去一年最常驗證場景集中在客戶知識庫和業務自動化這一部分，最大的阻力是組織流程、數字質量還是ROI成本上的？

　　吳運聲：這幾個問題其實一直都存在，現在都在逐步解決的過程中。其中，落地過程中遇到的一個很大困難是，怎麼對接企業已有的老系統，很多數據或者流程都沉澱在各個老系統裡，有些信息化做得不是很好的企業，老系統也沒有成熟的MCP接口或者API可以調用。這個過程中，需要對它的系統做適當改造才能讓Agent能夠調用，並嵌入到業務流程中。

　　不過，我們在真正落地時發現，今年和去年相比還是有很大的改進的，尤其是Agent Loop智能體的能力得到了提升，使得以前不太好做的事情，如檢索、工作流等，在能力上已經可以支持。

　　提問：不久前亞馬遜雲科技發布了企業級生產智能Agent的指南，他們認為企業最重要是建立自己Agent的評估標準，騰訊雲ADP幫助企業構建生產級Agent的時候，有沒有類似方法論，企業構建Agent的關鍵是什麼？

　　吳運聲：企業標準肯定重要，而我們認為整個流程都很重要。ADP提供的是全流程能力，包括構建、評測、發布、嵌入已有系統，還有可觀測能力，包括整個過程中的審計日志等。

　　評估是其中一部分，但在真正落地時，很難只強調某一部分。比如評估做得很好，難道可觀測不重要嗎？

　　對企業來講，智能體到底是怎麼做的，具體是怎麼一步一步完成的，是需要面臨審計的，這也很重要。安全性、權限也很重要，對企業來說，智能體可以訪問什麼，哪些不能訪問，這些都很重要全球昨日新增確診超34萬例。

　　吳運聲：我覺得長期來講都會被改造，短期來說就是以往做信息化比較好的行業，在這方面會做得更快一些。比如說我們本來是互聯網出身，進入Agent就很快；還有金融行業，信息化做得很領先，生意模式比較健康，他們做的也很快。

　　這是從行業維度來講，當然我們不排除有一些個體公司，行業雖然比較傳統，但是公司非常有前瞻性，他們也會做得比較快。

　　提問：騰訊現在有非常多智能體產品BG大遊APP下載，內部對不同智能體產品的定位未來可能做什麼樣平衡？行業中的智能體可能出現什麼樣的發展分化？

　　吳運聲：智能體從兩BG大遊APP下載、三年前開始不斷出現，能力也在不斷演進，我覺得現在還只是開局階段，遠遠沒有到終局。

　　很多產業在剛開始興起的時候，一定會有各種各樣的參與者會在蓬勃發展的環境裡貢獻自己的想法，或者生產自己的產品。

　　其實不僅僅是騰訊，在業界我們也會看到各種各樣的智能體，在不同領域或者不同場合，會形成各自的能力。早期不用非常嚴格地切分“這個一定做什麼BG大遊APP下載、那個一定做什麼”，就這樣發展著，可能慢慢會走向某種平衡或者終局。

　　吳運聲：我覺得會把過去的BA，也就是業務分析師，以及駐場交付這類角色融合起來，形成FDE的角色。

　　這個角色需要理解企業的業務流程，甚至理解企業的組織過程，在這個基礎上，設計如何用Agent給企業客戶的業務流程提效，再搭配當前已經發展出來的各種產品，比如WorkBuddy、ADP等，按照前面的頂層設計去支撐，並在此基礎上制定適合企業的智能體，讓它在企業內部跑起來。

　　這是一個完整的生命週期，包括跑起來之後的監控和持續迭代，所以這樣的角色需要具備業務分析能力、架構設計能力，同時要非常了解當前智能體的能力邊界和產品布局，也要能夠自己上手搭建相應的智能體。

　　在智能體運行過程中，還要能夠提供監控、評估等一系列工作。這是一個綜合角色，不一定是一個人，也可能是多個人共同完成。

　　提問：這類崗位出現是不是意味著，隨著大模型技術和市場逐步成熟，產品或者對外服務的形態，是越來越集成化、打包化的？

　　吳運聲：我描述一下為什麼在當下這個時刻我們會強調FDE全球昨日新增確診超34萬例。因為AI太復雜了，不像傳統軟件，比如Office應用下載，使用就好。AI有很多層，一個用得好的人和一個用得不好的人，差距非常大，用得不好的人可能給業務帶來副作用。

　　正因為裡面的技術棧和產品棧非常多，所以它的下限和上限全球昨日新增確診超34萬例，很大程度取決于實施的人能不能做好。在這樣的環境下，有人非常熟悉產品、熟悉技術棧，同時作為FDE了解企業需求和業務流程BG大遊APP下載，就可以做出非常匹配的方案，產品價值會放大。

　　提問：今年上半年的時候，尤其是到這兩個月，企業會有明顯的動向要算AI整體成本、Token成本，現在有這樣的反饋嗎？

　　吳運聲：首先，不能簡單回答能或者不能。企業確實在算這個賬，但我們也可以看到全球昨日新增確診超34萬例，Token成本正在快速下降。第二，越來越多企業在算賬過程中，會搭配不同模型完成不同事情。

　　第三，可以把環節拆分。有些模糊的事情，用Agent的方式來做，這會消耗比較多Token；但一些確定性的事情，可以用工作流來做全球昨日新增確診超34萬例，不需要反復消耗Token。所以當企業關注Token成本時，會湧現出各種各樣的方法，既滿足業務需求，又降低Token消耗成本。

　　吳運聲：金融行業、行業BG大遊APP下載、零售行業都有很多，但我覺得這跟行業沒有那麼強的關系，核心還是客戶覺得花了這個錢能賺回來，就會付費。

　　提問：最近國外的一些中小企業，很喜歡調用中國的大模型，因為Token價格比較便宜，在Agent上也有同樣的情況。那出海是未來的重點嗎？有預估國內和國外市場大概是什麼樣？海外會優先哪一些市場？

　　吳運聲：整個中國企業出海都是非常重要戰略，但現在肯定還是國內市場為主，重點海外市場以產品為主，不同產品板塊不太一樣，也會看本地市場人口情況、基建情況、政治環境、設施穩定等因素。

　　提問：出海過程當中有前所未有的機遇，同時也可以看到各地對AI治理也是前所未有的重視，進入新的市場怎麼做適配當地需求，怎麼在AI治理上面怎麼達到當地監管的需求？

　　吳運聲：這個要一個國家一個國家做，肯定要滿足當地國家的法規，同時因為AI產品很廣，不同產品在不同國家落地時，面對的法規差異也很大。比如通用AI、元寶這類產品，落地一個國家所需要滿足的法規，和企業級的ADP服務某個企業，需要滿足的法規要求差異就比較大。

　　所以我們會選擇不同產品，在不同國家採用不同方式落地全球昨日新增確診超34萬例，但肯定要遵守當地法規，並適配當地使用習慣和語言。比如我們在印尼做了很多私有化項目，在企業裡面，我們只是提供軟件和技術，企業內部安裝部署智能體。BG大遊APP下載。BG大遊！BG大遊官網入口！信託，