Технологический мир гудит от понимания того, что отраслевые титаны одновременно нацелены как на индивидуальных потребителей (C-end), так и на корпоративных клиентов (B-end). Рост AI Agents, подстегнутый инновациями, такими как DeepSeek и Manus, неоспорим. Многие считают, что 2025 год ознаменует собой истинное начало эры AI Agent, когда крупные технологические компании и стартапы начнут активно внедрять решения, ускоряя переход к коммерческим приложениям.
Tencent осознает этот поворотный момент и активно продвигает свою стратегию AI Agent.
Платформа разработки Agent от Tencent Cloud
На саммите Tencent Cloud AI Industry Application Summit 2025 Tencent Cloud представила серьезное обновление своего механизма знаний с большой моделью, преобразовав его в Tencent Cloud Agent Development Platform (TCADP). Эта платформа объединяет технологию Tencent Cloud RAG (Retrieval-Augmented Generation), комплексные функциональные возможности Agent и функции, отточенные в реальных условиях, с целью точного удовлетворения растущих требований пользователей.
Запуск Tencent Cloud Agent Development Platform свидетельствует о стремлении Tencent Cloud предоставить корпоративным клиентам ресурсы для быстрого прототипирования и развертывания приложений на основе Agent.
Тан Даошэн, старший исполнительный вице-президент Tencent и генеральный директор Cloud and Smart Industry Group, подчеркнул, что теперь пользователи могут позволить Agents самостоятельно разбивать сложные задачи, разрабатывать стратегии выполнения и выборочно использовать доступные инструменты. Он особо выделил ключевое достижение: «Мы впервые достигли поддержки передачи совместной работы multi-Agent без кода, что еще больше снижает порог для создания Agents».
В рамках Tencent Cloud Agent Development Platform Tencent Cloud собрала всеобъемлющую экосистему инструментов Agent, совместимую с протоколом MCP и совместимую с важными элементами OpenAI Agents SDK. Он также предварительно загружен тщательно отобранной коллекцией высококачественных плагинов, как внутренних, так и внешних, включая Tencent Location Services и другие экологические MCP-серверы.
Эти возможности предназначены для того, чтобы AI Agents могли более эффективно использовать инструменты, получать доступ к специализированным данным и расширять сферу своих услуг.
В различных приложениях портфеля Tencent многочисленные продукты уже включают возможности Agent через Tencent Cloud Agent Development Platform. К ним относятся QQ Browser, Tencent Health, Tencent Cloud Code Assistant CodeBuddy и Tencent Qidian Marketing Cloud.
Тан Даошэн привел QQ Browser в качестве яркого примера, подчеркнув недавнее внедрение Agent QBot. Эта функция позволяет пользователям выдавать команды задач, которые QBot затем выполняет автономно, управляя всем, от поиска и просмотра до загрузки и анализа.
Определение AI Agent
Хотя продукты AI Agent быстро распространяются, стандартизированное определение в отрасли остается неуловимым.
У Юньшэн, возглавляющий подразделение AI Tencent Cloud и возглавляющий Tencent Youtu Lab, определяет Agents с точки зрения пользователя как новую парадигму приложений, характеризующуюся автономным планированием и выбором инструментов, включая совместную работу multi-Agent, для выполнения сложных задач.
По сути, Agents отличаются от обычных AI Assistants, которые требуют от пользователей явных подсказок для каждого ответа. Напротив, Agents теоретически нужен только один высокоуровневый инструктаж, чтобы автономно спланировать и выполнить полное решение. Базовая большая языковая модель имеет решающее значение для того, чтобы Agents стали по-настоящему полезными, действуя как центральный «мозг».
Мультимодельная стратегия Tencent
Tencent однозначно заявила о своей приверженности стратегии двойного подхода: «неуклонно инвестировать в самостоятельно разработанные модели + открыто принимать передовые модели с открытым исходным кодом». С начала года Tencent активно интегрирует большую модель DeepSeek, одновременно ускоряя итеративную разработку собственной модели Hunyuan.
Разработанная Tencent модель логического вывода Thinker (T1), специализирующаяся на сложных задачах и глубоких рассуждениях, претерпела быстрые итерации с момента ее первоначального запуска в приложении Yuanbao в начале этого года. Кроме того, Tencent представила Hunyuan Turbo S, новое поколение моделей быстрого мышления, оптимизированных для ускоренной обработки задач.
Основываясь на фундаменте TurboS, Tencent также представила модель визуального глубокого мышления T1-Vision и модель голосовых вызовов Hunyuan Voice end-to-end. В дополнение к ним был запущен ряд мультимодальных моделей, в том числе Hunyuan Image 2.0, Hunyuan 3D v2.5 и Hunyuan Game Visual Generation.
Организационная реструктуризация
Чтобы облегчить быстрое внедрение инноваций в продукты и глубокие исследования и разработки моделей, Tencent в этом году интегрировала свои AI-продукты и приложения, включая Tencent Yuanbao, QQ Browser, Sogou Input Method и ima, в Cloud and Smart Industry Group (CSIG). Одновременно Tencent внедрила организационные изменения в Technical Engineering Group (TEG), организацию, отвечающую за разработку большой модели Tencent Hunyuan.
В прошлом месяце источники сообщили о всеобъемлющей реструктуризации организации исследований и разработок большой модели Tencent Hunyuan. После корректировки TEG создала два новых подразделения: Департамент больших языковых моделей и Департамент мультимодальных моделей. Эти организации призваны исследовать передовые технологии в больших языковых моделях и мультимодальных больших моделях, стимулировать непрерывные итерации базовых моделей и расширять общие возможности модели.
Одновременно Tencent укрепляет свои возможности работы с большими модельными данными и платформенную инфраструктуру. Департамент платформ данных сосредоточен на сквозном управлении и построении больших модельных данных, а Департамент платформ машинного обучения стимулирует создание интегрированного машинного обучения и платформ больших данных. Этот комплексный подход обеспечивает надежную и эффективную платформу PaaS, лежащую в основе как обучения, так и логического обучения модели AI, а также обработки больших данных, в совокупности поддерживая технологию больших моделей Tencent Hunyuan R&D.
Будущее, основанное на Agent
Тан Даошэн предположил, что открытие исходного кода Deepseek и прорывы в глубоком мышлении сигнализируют о том, что большие AI модели превзошли порог индустриализации и достигли стадии широкого развертывания. Он утверждает, что основной акцент в отрасли сместился с обучения моделей на приложения и разработку на основе Agent.
Огромный потенциальный рынок для Agents, несомненно, является важным фактором, определяющим ускоренное внедрение Tencent Cloud технологий AI Agent.
Анализ и прогнозы отрасли
В отчете об исследованиях Minsheng Securities выражает твердую уверенность в том, что 2025 год будет признан первым годом для AI Agents и началом программной революции. В отчете предполагается, что Agents могут стать ключевым катализатором переоценки программного обеспечения, потенциально расширяя целевой рынок для поставщиков программного обеспечения, охватывая многотриллионный рынок труда. Также ожидается, что AI Agents улучшат характеристики потребления программного обеспечения, что еще больше повысит потолок оценки для компаний-разработчиков программного обеспечения.
Самые последние прогнозы Gartner указывают на существенное увеличение интеграции автономного AI в корпоративное программное обеспечение, прогнозируя скачок с менее чем 1% в 2024 году до 33% к 2028 году. Одновременно ожидается, что более 15% ежедневных рабочих решений будут автономно выполняться AI agents. В этой глобальной конкуренции AI, AI Agents становятся безальтернативным стратегическим императивом, что приводит к широкому консенсусу в отношении того, что интернет-гиганты должны сосредоточиться как на C-end, так и на B-end рынках.
Ин Ин, главный аналитик Computers в CITIC Securities, подчеркивает контрастные подходы к развертыванию Agent, наблюдаемые в разных регионах. Североамериканские облачные поставщики в первую очередь сосредоточены на облегчении эффективного развертывания моделей и Agent для своих клиентов, в то время как B-end поставщики больше ориентированы на создание и управление платформами Agent. Однако отечественные интернет-гиганты придерживаются стратегий привлечения пользовательского трафика эпохи Интернета, стремясь привлечь пользователей с помощью общих продуктов Agent, аналогичных «Manus», что отражает практику их B-end коллег в Северной Америке.
Стратегия Tencent C-End
На фронте продуктов C-end Tencent еще не запустила собственный продукт Agent, сопоставимый с «Manus».
На недавней встрече по поводу доходов Tencent за первый квартал руководство сформулировало свою точку зрения на продукты Agent, разделив их на два различных типа: общие Agents, которые люди могут создавать для действий от их имени во внешнем мире, и AI агенты, встроенные в экосистему WeChat, работающие в рамках уникальной структуры WeChat.
Источники указывают, что Tencent создает свои общие возможности AI Agent с помощью AI-собственных продуктов, таких как Yuanbao и IMA.
Стратегия Tencent предполагает поэтапное развертывание возможностей. Первоначально Agents будут оснащены для предоставления быстрых ответов на вопросы. Впоследствии они будут включать в себя «цепное мышление» с моделями длинных рассуждений для обработки более сложных запросов. Со временем они будут развиваться, чтобы выполнять более сложные задачи, постепенно интегрируя возможности «воплощенного интеллекта», обеспечивая беспрепятственное взаимодействие с другими приложениями, программами и даже внешними API для предоставления всесторонней помощи пользователям.
Руководство Tencent подчеркивает, что это непрерывная эволюция, и ее возможности в корне соответствуют возможностям общих AI Agents, разработанных ее конкурентами.
Преимущество экосистемы WeChat
AI Agent, который Tencent намеревается создать в экосистеме WeChat, представляет собой уникальный дифференцированный продукт, который сложно повторить другим поставщикам.
Этот Agent будет глубоко интегрирован с основными элементами экосистемы WeChat, включая сети социальных отношений, функции общения и сообщества, контент-платформы, такие как общедоступные учетные записи и видео-аккаунты, а также миллионы мини-программ. Эти компоненты в совокупности обеспечивают возможности информации, обработки транзакций и эксплуатации, охватывающие многочисленные вертикальные домены.
Как и ранее запущенные собственные AI приложения, стратегическая важность интернет-гигантов, разрабатывающих AI Agents, заключается в борьбе за доминирование во вновь возникающей супер-трафиковой экосистеме эпохи AI, не оставляя места для самоуспокоения.
По состоянию на 2025 год доминирующая тема в ландшафте AI сместилась с больших языковых моделей на AI Agents. Распространение AI Agents неизбежно, но текущие возможности продукта остаются в зачаточном состоянии. В этой динамичной среде успех, вероятно, будет благоприятствовать тем, кто сможет создать «Deepseek в области AI Agent», позиционируя себя в качестве лидеров на следующем этапе эволюции AI.