Tencent เล็งเห็นถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญนี้และกำลังผลักดันกลยุทธ์ AI Agent อย่างแข็งขัน
แพลตฟอร์มพัฒนา Agent ของ Tencent Cloud
ในการประชุมสุดยอด Tencent Cloud AI Industry Application Summit ประจำปี 2025 Tencent Cloud ได้เปิดตัวการอัปเกรดครั้งใหญ่สำหรับกลไกความรู้แบบจำลองขนาดใหญ่ ซึ่งเปลี่ยนให้เป็น Tencent Cloud Agent Development Platform (TCADP) แพลตฟอร์มนี้ผสานรวมเทคโนโลยี RAG (Retrieval-Augmented Generation) ของ Tencent Cloud ฟังก์ชัน Agent ที่ครอบคลุม และคุณสมบัติที่ได้รับการปรับปรุงจากการใช้งานจริง โดยมุ่งเป้าไปที่การตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างแม่นยำ
การเปิดตัว Tencent Cloud Agent Development Platform แสดงให้เห็นถึงความทะเยอทะยานของ Tencent Cloud ในการเสริมศักยภาพให้ลูกค้าองค์กรด้วยทรัพยากรในการสร้างต้นแบบและปรับใช้แอปพลิเคชันที่ใช้ Agent ได้อย่างรวดเร็ว
Tang Daosheng รองประธานบริหารอาวุโสของ Tencent และ CEO ของ Cloud and Smart Industry Group เน้นย้ำว่าขณะนี้ผู้ใช้สามารถเปิดใช้งาน Agents ให้แบ่งงานที่ซับซ้อน วางกลยุทธ์การดำเนินการ และเลือกใช้เครื่องมือที่มีอยู่ได้อย่างอิสระ เขาเน้นย้ำถึงความสำเร็จที่สำคัญ: "เราได้รับการสนับสนุนแบบ zero-code เป็นครั้งแรกสำหรับการทำงานร่วมกันแบบส่งต่อหลาย Agent ซึ่งช่วยลดเกณฑ์ในการสร้าง Agents ลงไปอีก"
ภายใน Tencent Cloud Agent Development Platform Tencent Cloud ได้รวบรวมระบบนิเวศเครื่องมือ Agent ที่ครอบคลุม ซึ่งสอดคล้องกับโปรโตคอล MCP และเข้ากันได้กับองค์ประกอบสำคัญของ OpenAI Agents SDK นอกจากนี้ยังมีปลั๊กอินคุณภาพสูงที่คัดสรรมาแล้ว ทั้งภายในและภายนอก รวมถึง Tencent Location Services และ MCP Servers ทางนิเวศวิทยาอื่นๆ
ความสามารถเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อเสริมศักยภาพให้ AI Agents สามารถมีส่วนร่วมกับเครื่องมือ เข้าถึงข้อมูลเฉพาะทาง และขยายขอบเขตของบริการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ในกลุ่มแอปพลิเคชันที่หลากหลายของ Tencent มีผลิตภัณฑ์จำนวนมากที่รวมความสามารถของ Agent ผ่าน Tencent Cloud Agent Development Platform อยู่แล้ว ซึ่งรวมถึง QQ Browser, Tencent Health, Tencent Cloud Code Assistant CodeBuddy และ Tencent Qidian Marketing Cloud
Tang Daosheng ยกตัวอย่าง QQ Browser เป็นตัวอย่างที่สำคัญ โดยเน้นย้ำถึงการเปิดตัว Agent QBot เมื่อเร็วๆ นี้ คุณสมบัตินี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถออกคำสั่งงาน ซึ่ง QBot จะดำเนินการโดยอัตโนมัติ จัดการทุกอย่างตั้งแต่การค้นหาและการเรียกดู ไปจนถึงการดาวน์โหลดและการวิเคราะห์
นิยามของ AI Agent
แม้ว่าผลิตภัณฑ์ AI Agent จะแพร่หลายอย่างรวดเร็ว แต่คำจำกัดความที่เป็นมาตรฐานยังคงเข้าใจยากในอุตสาหกรรม
Wu Yunsheng ซึ่งเป็นผู้นำแผนก AI ของ Tencent และเป็นหัวหน้า Tencent Youtu Lab กำหนด Agents จากมุมมองที่เน้นผู้ใช้เป็นหลัก โดยมองว่าเป็นกระบวนทัศน์แอปพลิเคชันใหม่ที่มีลักษณะเฉพาะคือการวางแผนแบบอัตโนมัติและการเลือกเครื่องมือ รวมถึงการทำงานร่วมกันหลาย Agent เพื่อให้บรรลุงานที่ซับซ้อน
โดยพื้นฐานแล้ว Agents จะสร้างความแตกต่างจาก AI Assistants ทั่วไป ซึ่งต้องการข้อความแจ้งที่ชัดเจนจากผู้ใช้สำหรับแต่ละการตอบสนอง ในทางตรงกันข้าม Agents ในทางทฤษฎีต้องการเพียงคำสั่งระดับสูงเพียงครั้งเดียวเพื่อแมปและดำเนินการแก้ไขปัญหาให้เสร็จสมบูรณ์โดยอัตโนมัติ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่เป็นพื้นฐานมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำให้ Agents เป็นประโยชน์อย่างแท้จริง โดยทำหน้าที่เป็น "สมอง" ส่วนกลาง
กลยุทธ์ Multi-Model ของ Tencent
Tencent ได้ประกาศอย่างชัดเจนถึงความมุ่งมั่นในกลยุทธ์แบบคู่ขนาน: "ลงทุนอย่างแน่วแน่ในโมเดลที่พัฒนาเอง + เปิดรับโมเดลโอเพนซอร์สขั้นสูงอย่างเปิดเผย" ตั้งแต่ต้นปี Tencent ได้บูรณาการโมเดลขนาดใหญ่ DeepSeek อย่างแข็งขัน พร้อมทั้งเร่งการพัฒนาซ้ำของโมเดล Hunyuan ที่พัฒนาภายในองค์กร
โมเดลอนุมานที่พัฒนาโดย Tencent Thinker (T1) ซึ่งเชี่ยวชาญด้านงานที่ซับซ้อนและการให้เหตุผลเชิงลึก ได้รับการทำซ้ำอย่างรวดเร็วนับตั้งแต่เปิดตัวครั้งแรกบนแอป Yuanbao เมื่อต้นปีนี้ นอกจากนี้ Tencent ยังได้เปิดตัว Hunyuan Turbo S ซึ่งเป็นโมเดลการคิดอย่างรวดเร็วรุ่นใหม่ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการประมวลผลงานที่เร่งความเร็ว
การสร้างบนพื้นฐาน TurboS Tencent ยังได้เปิดตัวโมเดลการให้เหตุผลเชิงลึกด้วยภาพ T1-Vision และโมเดลการโทรด้วยเสียงแบบ end-to-end Hunyuan Voice นอกจากนี้ โมเดล multimodal ที่หลากหลาย รวมถึง Hunyuan Image 2.0, Hunyuan 3D v2.5 และ Hunyuan Game Visual Generation ก็ได้รับการเปิดตัวเช่นกัน
การปรับโครงสร้างองค์กร
เพื่ออำนวยความสะดวกในการสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์อย่างรวดเร็วและการวิจัยและพัฒนาโมเดลเชิงลึก Tencent ได้รวมผลิตภัณฑ์และแอปพลิเคชัน AI — รวมถึง Tencent Yuanbao, QQ Browser, Sogou Input Method และ ima — ไว้ใน Cloud and Smart Industry Group (CSIG) ในปีนี้ พร้อมกันนี้ Tencent ได้ดำเนิน การเปลี่ยนแปลงองค์กรภายใน Technical Engineering Group (TEG) ซึ่งเป็นหน่วยงานที่รับผิดชอบในการพัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ Hunyuan ของ Tencent
เมื่อเดือนที่แล้ว แหล่งข่าวเปิดเผยถึงการปรับโครงสร้างองค์กรวิจัยและพัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ Hunyuan ของ Tencent อย่างครอบคลุม หลังจากการปรับเปลี่ยน TEG ได้จัดตั้งสองหน่วยงานใหม่: แผนก Large Language Model และ Multimodal Model Department หน่วยงานเหล่านี้มีหน้าที่สำรวจเทคโนโลยีล้ำสมัยในโมเดลภาษาขนาดใหญ่และโมเดลขนาดใหญ่แบบ multimodal ขับเคลื่อนการทำซ้ำอย่างต่อเนื่องบนโมเดลพื้นฐาน และขยายขีดความสามารถของโมเดลโดยรวม
พร้อมกันนี้ Tencent กำลังเสริมสร้างขีดความสามารถด้านข้อมูลของโมเดลขนาดใหญ่และโครงสร้างพื้นฐานของแพลตฟอร์ม แผนก Data Platform มุ่งเน้นไปที่การจัดการและการสร้างข้อมูลโมเดลขนาดใหญ่แบบ end-to-end ในขณะที่แผนก Machine Learning Platform กำลังขับเคลื่อนการสร้าง machine learning แบบบูรณาการและแพลตฟอร์ม big data แนวทางที่ครอบคลุมนี้มอบแพลตฟอร์ม PaaS ที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพ รองรับทั้งการฝึกอบรมโมเดล AI และการอนุมาน ควบคู่ไปกับการประมวลผล big data ซึ่งสนับสนุนเทคโนโลยี R&D โมเดลขนาดใหญ่ Hunyuan ของ Tencent โดยรวม
อนาคตที่ขับเคลื่อนด้วย Agent
Tang Daosheng ตั้งสมมติฐานว่าการเปิดซอร์ส Deepseek และความก้าวหน้าในการคิดเชิงลึกเป็นสัญญาณว่าโมเดลขนาดใหญ่ AI กำลังก้าวข้ามเกณฑ์ของอุตสาหกรรมและเข้าสู่ขั้นตอนการปรับใช้ในวงกว้าง เขาแย้งว่าจุดสนใจหลักของอุตสาหกรรมได้เปลี่ยนจากการฝึกอบรมโมเดลไปเป็นการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วยแอปพลิเคชันและ Agent
ตลาดที่มีศักยภาพมหาศาลสำหรับ Agents เป็นปัจจัยสำคัญที่ขับเคลื่อนการนำเทคโนโลยี AI Agent มาใช้ที่เร่งตัวขึ้นของ Tencent Cloud อย่างปฏิเสธไม่ได้
การวิเคราะห์อุตสาหกรรมและการคาดการณ์
รายงานการวิจัยจาก Minsheng Securities แสดงความเชื่อมั่นอย่างแรงกล้าว่าปี 2025 จะได้รับการยอมรับว่าเป็นปีแรกสำหรับ AI Agents และการกำเนิดของการปฏิวัติซอฟต์แวร์ รายงานระบุว่า Agents อาจเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาสำคัญสำหรับการประเมินมูลค่าซอฟต์แวร์ใหม่ ซึ่งอาจขยายตลาดเป้าหมายสำหรับผู้ขายซอฟต์แวร์ให้ครอบคลุมตลาดแรงงานมูลค่าหลายล้านล้านดอลลาร์ นอกจากนี้ ยังคาดการณ์ว่า AI Agents จะเพิ่มลักษณะการบริโภคของซอฟต์แวร์ ซึ่งจะเพิ่มเพดานการประเมินมูลค่าสำหรับบริษัทซอฟต์แวร์
การคาดการณ์ล่าสุดของ Gartner บ่งชี้ถึงการบูรณาการ AI แบบอัตโนมัติที่เพิ่มขึ้นอย่างมากภายในซอฟต์แวร์ระดับองค์กร โดยคาดการณ์ว่าจะก้าวกระโดดจากน้อยกว่า 1% ในปี 2024 เป็น 33% ภายในปี 2028 พร้อมกันนี้ คาดว่ากว่า 15% ของการตัดสินใจในการทำงานประจำวันจะดำเนินการโดยอัตโนมัติโดย AI agent ในการแข่งขัน AI ระดับโลกนี้ AI Agents กำลังเกิดขึ้นในฐานะสิ่งจำเป็นเชิงกลยุทธ์ที่ไม่สามารถต่อรองได้ ซึ่งนำไปสู่ฉันทามติในวงกว้างว่ายักษ์ใหญ่อินเทอร์เน็ตต้องมุ่งเน้นไปที่ตลาด C-end และ B-end
Ying Ying หัวหน้านักวิเคราะห์ด้านคอมพิวเตอร์ของ CITIC Securities เน้นย้ำถึงแนวทางที่แตกต่างกันในการปรับใช้ Agent ที่สังเกตได้ในภูมิภาคต่างๆ ผู้ขาย Cloud ในอเมริกาเหนือมุ่งเน้นไปที่การอำนวยความสะดวกในการปรับใช้โมเดลและ Agent ที่มีประสิทธิภาพสำหรับลูกค้าเป็นหลัก ในขณะที่ผู้ขาย B-end มุ่งเน้นไปที่การสร้างและจัดการแพลตฟอร์ม Agent มากกว่า อย่างไรก็ตาม ยักษ์ใหญ่อินเทอร์เน็ตในประเทศกำลังปฏิบัติตามกลยุทธ์การได้มาซึ่งปริมาณการใช้งานของผู้ใช้ในยุคอินเทอร์เน็ต โดยมุ่งเป้าไปที่การดึงดูดผู้ใช้ผ่านผลิตภัณฑ์ Agent ทั่วไปที่คล้ายกับ "Manus" ซึ่งสะท้อนถึงแนวปฏิบัติของผู้ให้บริการ B-end ในอเมริกาเหนือ
กลยุทธ์ C-End ของ Tencent
ในด้านผลิตภัณฑ์ C-end Tencent ยังไม่ได้เปิดตัวผลิตภัณฑ์ Agent ดั้งเดิมที่เทียบได้กับ "Manus"
ในการประชุมผลประกอบการไตรมาสแรกของ Tencent เมื่อเร็วๆ นี้ ผู้บริหารได้แสดงมุมมองเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ Agent โดยจัดกลุ่มออกเป็นสองประเภทที่แตกต่างกัน: Agents ทั่วไปที่บุคคลทั่วไปสามารถสร้างขึ้นเพื่อดำเนินการในนามของพวกเขาในโลกภายนอก และ AI agent ที่ฝังอยู่ในระบบนิเวศ WeChat ซึ่งดำเนินการภายในกรอบการทำงานที่เป็นเอกลักษณ์ของ WeChat
แหล่งข่าวระบุว่า Tencent กำลังสร้างขีดความสามารถของ AI Agent ทั่วไปผ่านผลิตภัณฑ์ AI-native เช่น Yuanbao และ IMA
กลยุทธ์ของ Tencent เกี่ยวข้องกับการเปิดตัวขีดความสามารถแบบเป็นระยะ ในขั้นต้น Agents จะติดตั้งเพื่อให้คำตอบสำหรับคำถามได้อย่างรวดเร็ว ต่อจากนั้น พวกเขาจะรวมโมเดลเหตุผลยาว "chain thinking" เพื่อจัดการกับข้อสงสัยที่ซับซ้อนมากขึ้น เมื่อเวลาผ่านไป พวกเขาจะพัฒนาไปดำเนินการงานที่ซับซ้อนมากขึ้น ค่อยๆ บูรณาการความสามารถ "embodied intelligence" ซึ่งทำให้สามารถโต้ตอบกับแอปพลิเคชัน โปรแกรม และแม้แต่ API ภายนอกอื่นๆ ได้อย่างราบรื่น เพื่อให้ความช่วยเหลือผู้ใช้อย่างครอบคลุม
ผู้บริหารของ Tencent เน้นย้ำว่านี่คือวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่อง และขีดความสามารถของบริษัทสอดคล้องกับขีดความสามารถของ AI Agents ทั่วไปที่พัฒนาโดยคู่แข่งโดยพื้นฐาน
ข้อได้เปรียบของระบบนิเวศ WeChat
AI Agent ที่ Tencent ตั้งใจจะสร้างภายในระบบนิเวศ WeChat แสดงถึงผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างอย่างมีเอกลักษณ์ ซึ่งยากสำหรับผู้ขายรายอื่นที่จะทำซ้ำ
Agent นี้จะรวมเข้ากับองค์ประกอบหลักของระบบนิเวศ WeChat อย่างลึกซึ้ง รวมถึงเครือข่ายความสัมพันธ์ทางสังคม คุณสมบัติการสื่อสารและชุมชน แพลตฟอร์มเนื้อหาเช่นบัญชีสาธารณะและบัญชีวิดีโอ และ mini-program นับล้าน องค์ประกอบเหล่านี้ร่วมกันให้ข้อมูล การประมวลผลธุรกรรม และขีดความสามารถในการดำเนินงานที่ครอบคลุมโดเมนแนวตั้งจำนวนมาก
เช่นเดียวกับแอปพลิเคชัน AI ดั้งเดิมที่เปิดตัวก่อนหน้านี้ ความสำคัญเชิงกลยุทธ์ของยักษ์ใหญ่อินเทอร์เน็ตที่พัฒนา AI Agents อยู่ที่การแข่งขันเพื่อชิงความเป็นเจ้าในระบบนิเวศการจราจรมหาศาลที่เกิดขึ้นใหม่ในยุค AI โดยไม่มีที่ว่างสำหรับความพึงพอใจ
ณ ปี 2025 ธีมที่โดดเด่นในภูมิทัศน์ AI ได้ย้ายจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ไปเป็น AI Agents การแพร่หลายของ AI Agents เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่ขีดความสามารถของผลิตภัณฑ์ในปัจจุบันยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น ในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกนี้ ความสำเร็จมีแนวโน้มที่จะเป็นที่ชื่นชอบของผู้ที่สามารถสร้าง "Deepseek of the AI Agent field" โดยวางตำแหน่งตัวเองเป็นผู้นำในระยะต่อไปของวิวัฒนาการ AI