El mundo tecnológico está en auge con el entendimiento de que los titanes de la industria están apuntando simultáneamente tanto a los consumidores individuales (C-end) como a los clientes empresariales (B-end). El auge de los AI Agents, impulsado por innovaciones como DeepSeek y Manus, es innegable. Muchos creen que 2025 marcará el verdadero comienzo de la era de los AI Agent, con importantes compañías tecnológicas y startups sumergiéndose por igual, acelerando el avance hacia las aplicaciones comerciales.
Tencent reconoce este cambio fundamental y está avanzando activamente con su estrategia de AI Agent.
Plataforma de Desarrollo de Agentes de Tencent Cloud
En la Cumbre de Aplicación de la Industria de AI de Tencent Cloud 2025, Tencent Cloud presentó una importante actualización de su motor de conocimiento de modelo grande, transformándolo en la Plataforma de Desarrollo de Agentes de Tencent Cloud (TCADP). Esta plataforma integra la tecnología RAG (Generación Aumentada de Recuperación) de Tencent Cloud, funcionalidades integrales de Agent y características perfeccionadas a partir de implementaciones del mundo real, con el objetivo de abordar con precisión las demandas cambiantes de los usuarios.
El lanzamiento de la Plataforma de Desarrollo de Agentes de Tencent Cloud significa la ambición de Tencent Cloud de empoderar a los clientes empresariales con los recursos para prototipar e implementar rápidamente aplicaciones basadas en Agent.
Tang Daosheng, Vicepresidente Ejecutivo Senior de Tencent y CEO del Cloud and Smart Industry Group, enfatizó que los usuarios ahora pueden habilitar a los Agents para que desglosen de forma independiente tareas complejas, diseñen estrategias de ejecución y empleen selectivamente las herramientas disponibles. Destacó un logro clave: "Hemos logrado soporte de código cero para la colaboración de traspaso multi-Agent por primera vez, lo que reduce aún más el umbral para la creación de Agents".
Dentro de la Plataforma de Desarrollo de Agentes de Tencent Cloud, Tencent Cloud ha reunido un ecosistema integral de herramientas de Agent, compatible con el protocolo MCP y compatible con elementos esenciales del SDK de OpenAI Agents. También viene precargado con una selección curada de plugins de alta calidad, tanto internos como externos, incluidos Tencent Location Services y otros Servidores MCP ecológicos.
Estas capacidades están diseñadas para empoderar a los AI Agents para que utilicen herramientas de manera más efectiva, accedan a datos especializados y amplíen el alcance de sus servicios.
En la diversa cartera de aplicaciones de Tencent, numerosos productos ya están incorporando capacidades de Agent a través de la Plataforma de Desarrollo de Agentes de Tencent Cloud. Estos incluyen QQ Browser, Tencent Health, Tencent Cloud Code Assistant CodeBuddy y Tencent Qidian Marketing Cloud.
Tang Daosheng citó QQ Browser como un excelente ejemplo, destacando la reciente introducción del Agent QBot. Esta característica permite a los usuarios emitir comandos de tarea, que QBot luego ejecuta de forma autónoma, gestionando todo, desde búsquedas y navegación hasta descargas y análisis.
Definiendo el AI Agent
Aunque los productos AI Agent están proliferando rápidamente, una definición estandarizada sigue siendo esquiva dentro de la industria.
Wu Yunsheng, quien lidera la división de AI de Tencent Cloud y encabeza Tencent Youtu Lab, define a los Agents desde una perspectiva centrada en el usuario como un nuevo paradigma de aplicación caracterizado por la planificación autónoma y la selección de herramientas, incluida la colaboración multi-Agent, para lograr tareas intrincadas.
En esencia, los Agents se distinguen de los Asistentes de IA convencionales, que requieren indicaciones explícitas de los usuarios para cada respuesta. Por el contrario, los Agents teóricamente solo necesitan una única instrucción de alto nivel para trazar y ejecutar de forma autónoma una solución completa. El modelo de lenguaje grande subyacente es crucial para que los Agents se vuelvan genuinamente útiles, actuando como un "cerebro" central.
La Estrategia Multi-Modelo de Tencent
Tencent ha declarado inequívocamente su compromiso con una estrategia de doble vía: "invertir constantemente en modelos de desarrollo propio + adoptar abiertamente modelos de código abierto avanzados". Desde principios de año, Tencent ha estado integrando activamente el modelo grande DeepSeek mientras acelera simultáneamente el desarrollo iterativo de su modelo Hunyuan interno.
El modelo de inferencia desarrollado por Tencent, Thinker (T1), que se especializa en tareas complejas y razonamiento profundo, ha experimentado iteraciones rápidas desde su lanzamiento inicial en la aplicación Yuanbao a principios de este año. Además, Tencent ha presentado Hunyuan Turbo S, una nueva generación de modelos de pensamiento rápido optimizados para el procesamiento acelerado de tareas.
Sobre la base de la base TurboS, Tencent también ha introducido el modelo de razonamiento profundo visual T1-Vision y el modelo de llamada de voz de extremo a extremo Hunyuan Voice. Complementando estos, también se han lanzado una variedad de modelos multimodales, incluidos Hunyuan Image 2.0, Hunyuan 3D v2.5 y Hunyuan Game Visual Generation.
Reestructuración Organizacional
Para facilitar la rápida innovación de productos y la profunda investigación y desarrollo de modelos, Tencent ha integrado sus productos y aplicaciones de AI, incluidos Tencent Yuanbao, QQ Browser, Sogou Input Method e ima, en el Cloud and Smart Industry Group (CSIG) este año. Al mismo tiempo, Tencent ha implementado cambios organizativos dentro del Technical Engineering Group (TEG), la entidad responsable del desarrollo del modelo grande Hunyuan de Tencent.
El mes pasado, fuentes revelaron una reestructuración integral de la organización de I+D del modelo grande Hunyuan de Tencent. Tras el ajuste, TEG estableció dos nuevas divisiones: el Departamento de Modelos de Lenguaje Grande y el Departamento de Modelos Multimodales. Estas entidades tienen la tarea de explorar tecnologías de vanguardia en modelos de lenguaje grande y modelos grandes multimodales, impulsar iteraciones continuas en modelos fundamentales y expandir las capacidades generales del modelo.
Simultáneamente, Tencent está reforzando sus capacidades de datos de modelos grandes e infraestructura de plataforma. El Departamento de Plataforma de Datos se está centrando en la gestión y construcción de extremo a extremo de datos de modelos grandes, mientras que el Departamento de Plataforma de Aprendizaje Automático está impulsando la creación de plataformas integradas de aprendizaje automático y big data. Este enfoque integral proporciona una plataforma PaaS robusta y eficiente que sustenta tanto el entrenamiento como la inferencia de modelos de AI, junto con el procesamiento de big data, que en conjunto respaldan la tecnología de I+D del modelo grande Hunyuan de Tencent.
El Futuro Impulsado por Agent
Tang Daosheng ha postulado que el código abierto de Deepseek y los avances en el pensamiento profundo señalan que los modelos grandes de AI están superando el umbral de la industrialización y alcanzando una etapa de despliegue generalizado. Argumenta que el enfoque principal de la industria ha cambiado del entrenamiento de modelos a la aplicación y el desarrollo impulsado por Agent.
El vasto mercado potencial para los Agents es innegablemente un factor significativo que impulsa la adopción acelerada de Tencent Cloud de las tecnologías AI Agent.
Análisis de la Industria y Proyecciones
Un informe de investigación de Minsheng Securities expresa una fuerte convicción de que 2025 será reconocido como el año inaugural para los AI Agents y la génesis de una revolución del software. El informe sugiere que los Agents podrían ser un catalizador clave para la revaluación del software, expandiendo potencialmente el mercado objetivo para los proveedores de software para abarcar el mercado laboral de billones de dólares. También se anticipa que los AI Agents mejorarán las características de consumo del software, elevando aún más el techo de valoración para las empresas de software.
Las previsiones más recientes de Gartner indican un aumento sustancial en la integración de la IA autónoma dentro del software empresarial, proyectando un salto de menos del 1% en 2024 al 33% en 2028. Al mismo tiempo, se espera que más del 15% de las decisiones laborales diarias sean ejecutadas de forma autónoma por agentes de IA. En esta competencia global de IA, los AI Agents están emergiendo como un imperativo estratégico no negociable, lo que lleva a un amplio consenso de que los gigantes de Internet deben concentrarse tanto en los mercados C-end como en los B-end.
Ying Ying, Analista Jefe de Computadoras en CITIC Securities, destaca los enfoques contrastantes para la implementación de Agents observados en diferentes regiones. Los proveedores de nube norteamericanos se centran principalmente en facilitar la implementación eficiente de modelos y Agents para sus clientes, mientras que los proveedores B-end están más orientados hacia la creación y gestión de plataformas de Agents. Los gigantes de Internet nacionales, sin embargo, se adhieren a las estrategias de adquisición de tráfico de usuarios de la era de Internet, con el objetivo de capturar usuarios a través de productos de Agent generales similares a "Manus," reflejando las prácticas de sus contrapartes B-end en América del Norte.
La Estrategia C-End de Tencent
En el frente de productos C-end, Tencent aún no ha lanzado un producto Agent nativo comparable a "Manus".
En la reciente reunión de ganancias del primer trimestre de Tencent, la administración articuló su perspectiva sobre los productos Agent, clasificándolos en dos tipos distintos: Agents generales que los individuos pueden crear para actuar en su nombre en el mundo externo, y agentes de IA integrados dentro del ecosistema WeChat, que operan dentro del marco único de WeChat.
Fuentes indican que Tencent está construyendo sus capacidades generales de AI Agent a través de productos nativos de AI como Yuanbao e IMA.
La estrategia de Tencent implica un despliegue gradual de capacidades. Inicialmente, los Agents estarán equipados para proporcionar respuestas rápidas a las preguntas. Posteriormente, incorporarán modelos de razonamiento largo de "pensamiento en cadena" para manejar consultas más complejas. Con el tiempo, evolucionarán para ejecutar tareas más complejas, integrando gradualmente capacidades de "inteligencia encarnada", permitiendo una interacción perfecta con otras aplicaciones, programas e incluso API externas para proporcionar una asistencia integral al usuario.
La administración de Tencent enfatiza que esta es una evolución continua, y sus capacidades están fundamentalmente alineadas con las de los AI Agents generales desarrollados por sus competidores.
La Ventaja del Ecosistema WeChat
El AI Agent que Tencent pretende construir dentro del ecosistema WeChat representa un producto singularmente diferenciado, difícil de replicar para otros proveedores.
Este Agent estará profundamente integrado con los elementos centrales del ecosistema WeChat, incluidas las redes de relaciones sociales, las características de comunicación y comunidad, las plataformas de contenido como cuentas públicas y cuentas de video, y millones de mini programas. Estos componentes proporcionan colectivamente información, procesamiento de transacciones y capacidades operativas que abarcan numerosos dominios verticales.
Al igual que las aplicaciones de IA nativas lanzadas anteriormente, la importancia estratégica de los gigantes de Internet que desarrollan AI Agents radica en competir por el dominio dentro del ecosistema de súper tráfico emergente de la era de la IA, sin dejar lugar a la complacencia.
A partir de 2025, el tema dominante en el panorama de la IA se ha trasladado de los modelos de lenguaje grande a los AI Agents. La proliferación de los AI Agents es inevitable, pero las capacidades actuales del producto permanecen en su infancia. En este entorno dinámico, es probable que el éxito favorezca a aquellos que puedan crear el "Deepseek del campo AI Agent", posicionándose como líderes en la próxima fase de la evolución de la IA.