Технологичният свят е развълнуван от разбирането, че индустриалните титани едновременно се насочват към индивидуални потребители (C-end) и бизнес клиенти (B-end). Възходът на AI Agents, подтикнат от иновации като DeepSeek и Manus, е неоспорим. Мнозина вярват, че 2025 г. ще отбележи истинското начало на ерата на AI Agent, като големи технологични компании и стартиращи фирми се гмуркат, ускорявайки преминаването към търговски приложения.
Tencent признава тази ключова промяна и активно напредва със своята AI Agent стратегия.
Платформа за разработка на Agent на Tencent Cloud
На AI Industry Application Summit на Tencent Cloud през 2025 г. Tencent Cloud представи голяма актуализация на своята машина за знания за големи модели, трансформирайки я в Tencent Cloud Agent Development Platform (TCADP). Тази платформа интегрира RAG (Retrieval-Augmented Generation) технологията на Tencent Cloud, изчерпателни Agent функционалности и функции, усъвършенствани от реални внедрявания, с цел прецизно адресиране на развиващите се потребителски изисквания.
Стартирането на Tencent Cloud Agent Development Platform сигнализира за амбицията на Tencent Cloud да овласти корпоративните клиенти с ресурсите бързо да прототипират и внедряват Agent-базирани приложения.
Tang Daosheng, Senior Executive Vice President в Tencent и CEO на Cloud and Smart Industry Group, подчерта, че потребителите вече могат да позволят на Agents самостоятелно да разбиват сложни задачи, да разработват стратегии за изпълнение и селективно да използват налични инструменти. Той подчерта ключово постижение: "За първи път постигнахме поддръжка с нулев код за multi-Agent предаване на сътрудничество, допълнително понижавайки прага за изграждане на Agents."
В рамките на Tencent Cloud Agent Development Platform, Tencent Cloud е събрал изчерпателна Agent екосистема от инструменти, съвместима с MCP протокола и съвместима със съществени елементи на OpenAI Agents SDK. Той също така е предварително зареден с подбрана селекция от висококачествени плъгини, както вътрешни, така и външни, включително Tencent Location Services и други екологични MCP сървъри.
Тези възможности са проектирани да овластят AI Agents да ангажират по-ефективно инструменти, да имат достъп до специализирани данни и да разширят обхвата на своите услуги.
В рамките на разнообразното портфолио от приложения на Tencent, много продукти вече включват Agent възможности чрез Tencent Cloud Agent Development Platform. Те включват QQ Browser, Tencent Health, Tencent Cloud Code Assistant CodeBuddy и Tencent Qidian Marketing Cloud.
Tang Daosheng цитира QQ Browser като отличен пример, подчертавайки скорошното въвеждане на Agent QBot. Тази функция дава възможност на потребителите да издават командни задачи, които QBot след това изпълнява автономно, управлявайки всичко - от търсене и сърфиране до изтегляне и анализ.
Дефиниране на AI Agent
Въпреки че AI Agent продуктите се разпространяват бързо, стандартизирана дефиниция остава неуловима в индустрията.
Wu Yunsheng, който ръководи AI отдела на Tencent Cloud и оглавява Tencent Youtu Lab, определя Agents от потребителска гледна точка като нова парадигма на приложение, характеризираща се с автономно планиране и избор на инструменти, включително multi-Agent сътрудничество, за да се постигнат сложни задачи.
В същността си, Agents се отличават от конвенционалните AI Assistants, които изискват изрични подкани от потребителите за всеки отговор. За разлика от това, Agents теоретично се нуждаят само от една инструкция на високо ниво, за да картографират и изпълнят автономно цялостно решение. Подлежащият голям езиков модел е от решаващо значение за Agents, за да станат наистина полезни, действайки като централен "мозък".
Мулти-моделната стратегия на Tencent
Tencent недвусмислено декларира ангажимента си към стратегия с два коловоза: "непрекъснато инвестиране в самостоятелно разработени модели + открито приемане на усъвършенствани open-source модели." От началото на годината Tencent активно интегрира DeepSeek големия модел, като същевременно ускорява итеративното развитие на своя вътрешен Hunyuan модел.
Разработеният от Tencent модел за извод Thinker (T1), специализиран в сложни задачи и задълбочено мислене, претърпя бързи итерации от първоначалното си пускане на Yuanbao App по-рано тази година. Освен това, Tencent представи Hunyuan Turbo S, ново поколение бързо мислещи модели, оптимизирани за ускорена обработка на задачи.
Надграждайки върху TurboS основата, Tencent също така представи T1-Vision визуалния модел за дълбоко разсъждение и Hunyuan Voice end-to-end модела за гласови повиквания. В допълнение към тях, бяха пуснати и различни мултимодални модели, включително Hunyuan Image 2.0, Hunyuan 3D v2.5 и Hunyuan Game Visual Generation.
Организационна реструктуризация
За да улесни бързите продуктови иновации и дълбоките изследвания и развитие на модели, Tencent интегрира своите AI продукти и приложения - включително Tencent Yuanbao, QQ Browser, Sogou Input Method и ima - в Cloud and Smart Industry Group (CSIG) тази година. Едновременно с това, Tencent извърши организационни промени в рамките на Technical Engineering Group (TEG), организацията, отговорна за развитието на Tencent Hunyuan големия модел.
Миналия месец източници разкриха изчерпателна реструктуризация на R&D организацията на Tencent Hunyuan големия модел. След корекцията TEG създаде два нови отдела: Отделът за големи езикови модели и Отделът за мултимодални модели. Тези организации имат задачата дa изследват най-модерните технологии в големите езикови модели и мултимодалните големи модели, да стимулират непрекъснатите итерации на фундаментални модели и да разширяват общите възможности на модела.
Едновременно с това, Tencent подсилва своите възможности за data за големи модели и платформа инфраструктура. Отделът за Data платформа се фокусира върху управлението от точка до точка и изграждането на data за големи модели, докато Отделът за machine learning платформа стимулира създаването на интегрирани платформи за machine learning и big data. Този цялостен подход осигурява стабилна и ефективна PaaS платформа, подкрепяща както AI обучението на модели, така и извода, заедно с обработката на big data, колективно подкрепяйки технологичните R&D на Tencent Hunyuan големия модел.
Бъдещето, задвижвано от Agent
Tang Daosheng постулира, че отварянето на Deepseek source code и пробивите в дълбокото мислене сигнализират, че AI големите модели надвишават прага на индустриализация и достигат етап на широко разпространение. Той твърди, че основният фокус на индустрията се е изместил от обучението на модели към приложение и Agent-задвижвано развитие.
Огромният потенциален пазар за Agents несъмнено е значителен фактор, задвижващ ускореното приемане на AI Agent технологии от Tencent Cloud.
Индустриален анализ и прогнози
Изследователски доклад от Minsheng Securities изразява силно убеждение, че 2025 г. ще бъде призната като начална година за AI Agents и генезиса на софтуерна революция. Докладът предполага, че Agents биха могли да бъдат ключов катализатор за преоценка на софтуера, потенциално разширявайки целевия пазар за софтуерни доставчици, обхващайки много трилионния пазар на труда. Очаква се също така AI Agents да подобрят характеристиките на потребление на софтуер, допълнително повишавайки тавана на оценката за софтуерните компании.
Последните прогнози на Gartner показват значително увеличение на интеграцията на автономен AI в рамките на корпоративен софтуер, прогнозирайки скок от по-малко от 1% през 2024 г. до 33% до 2028 г. Едновременно с това, се очаква повече от 15% от ежедневните работни решения да бъдат изпълнявани автономно от AI agents. В тази глобална AI конкуренция, AI Agents се очертават като незаменим стратегически императив, водещ до широк консенсус, че интернет гигантите трябва да се концентрират както върху C-end, така и върху B-end пазарите.
Ying Ying, Chief Analyst of Computers в CITIC Securities, подчертава контрастните подходи към Agent внедряването, наблюдавани в различни regions. Северноамериканските облачни доставчици са фокусирани предимно върху улесняването на ефективно внедряване на модели и Agents за своите клиенти, докато B-end доставчиците са по-ориентирани към създаване и управление на Agent платформи. Вътрешните интернет гиганти обаче се придържат към стратегиите за придобиване на потребителски трафик от интернет ерата, като се стремят да привлекат потребители чрез общи Agent продукти, подобни на "Manus", отразявайки практиките на техните B-end аналози в Северна Америка.
C-End стратегията на Tencent
На C-end продуктовия фронт, Tencent все още не е пуснал естествен Agent продукт, сравним с "Manus".
На скорошната среща на акционерите на Tencent за първото тримесечие, мениджмънтът артикулира своята перспектива за Agent продуктите, категоризирайки ги в два различни типа: общи Agents, които хората могат да създават, за да действат от тяхно име във външния свят, и AI agents, вградени в рамките на WeChat екосистемата, опериращи в рамките на уникалната рамка на WeChat.
Източници посочват, че Tencent изгражда своите общи AI Agent възможности чрез AI-естествени продукти като Yuanbao и IMA.
Стратегията на Tencent включва поетапно разгръщане на възможностите. Първоначално Agents ще бъдат оборудвани да предоставят бързи отговори на въпроси. Впоследствие те ще включат "верижно мислене" модели за дълго разсъждение, за да се справят с по-сложни запитвания. С течение на времето те ще еволюират да изпълняват по-комплексни задачи, постепенно интегрирайки "въплътена интелигентност" възможности, позволяващи безпроблемно взаимодействие с други приложения, програми и дори външни API за предоставяне на всеобхватна потребителска помощ.
Мениджмънтът на Tencent подчертава, че това е текуща еволюция и неговите възможности са фундаментално подравнени с тези на общите AI Agents, разработени от неговите конкуренти.
Предимството на WeChat екосистемата
AI Agent, който Tencent възнамерява да изгради в рамките на WeChat екосистемата, представлява уникално диференциран продукт, труден за репликиране от други доставчици.
Този Agent ще бъде дълбоко интегриран с основните елементи на WeChat екосистемата, включително социални мрежи от взаимоотношения, комуникационни и общностни функции, content платформи като публични акаунти и видео акаунти и милиони мини-програми. Тези компоненти колективно осигуряват информация, обработка на транзакции и оперативни възможности, обхващащи множество вертикални домейни.
Подобно на предишно стартираните естествени AI приложения, стратегическото значение на интернет гигантите, разработващи AI Agents, се крие в борбата за доминация в рамките на нововъзникващата супер трафик екосистема на AI ерата, оставяйки място за самодоволство.
Към 2025 г. доминиращата тема в AI пейзажа се е изместила от големите езикови модели към AI Agents. Разпространението на AI Agents е неизбежно, но текущите продуктови възможности остават в своя зародиш. В тази динамична среда успехът е вероятно да облагодетелства онези, които могат да създадат "Deepseek на AI Agent полето", позиционирайки се като лидери в следващата фаза на AI еволюцията.