科技界普遍認為，產業巨頭正同步鎖定個人消費者（C-end）和企業客戶（B-end）。在 DeepSeek 和 Manus 等創新推動下，AI Agent 的崛起是不可否認的。許多人認為 2025 年將標誌著 AI Agent 時代的真正開端，各大科技公司和新創企業紛紛湧入，加速了商業應用的發展。
Tencent 意識到這一關鍵轉變，並正積極推進其 AI Agent 戰略。
Tencent Cloud 的 Agent 開發平台
在 2025 年 Tencent Cloud AI 產業應用高峰會上，Tencent Cloud 推出了一項針對其大型模型知識引擎的重大升級，將其轉變為 Tencent Cloud Agent Development Platform (TCADP)。該平台整合了 Tencent Cloud 的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技術、全面的 Agent 功能，以及從實際部署中磨練出的特性，旨在精準地滿足不斷演變的用戶需求。
Tencent Cloud Agent Development Platform 的推出，象徵著 Tencent Cloud 希望賦予企業客戶資源，以快速原型設計和部署基於 Agent 的應用。
Tencent 高級執行副總裁兼 Cloud and Smart Industry Group CEO Tang Daosheng 強調，用戶現在可以讓 Agents 獨立分解複雜的任務，設計執行策略，並選擇性地使用可用的工具。他強調了一項關鍵成就：「我們首次實現了對多 Agent 切換協作的零代碼支持，進一步降低了構建 Agents 的門檻。」
在 Tencent Cloud Agent Development Platform 內，Tencent Cloud 已經組建了一個全面的 Agent 工具生態系統，該系統符合 MCP 協議，並與 OpenAI Agents SDK 的基本元素相容。它還預先載入了一系列精選的高質量插件，包括內部和外部的插件，例如 Tencent Location Services 和其他生態 MCP Servers。
這些功能旨在賦予 AI Agents 更有效地使用工具、訪問專業數據，並擴展其服務範圍。
在 Tencent 多樣化的應用產品組合中，許多產品已經通過 Tencent Cloud Agent Development Platform 整合了 Agent 功能。這些產品包括 QQ Browser、Tencent Health、Tencent Cloud Code Assistant CodeBuddy 和 Tencent Qidian Marketing Cloud。
Tang Daosheng 以 QQ Browser 作為一個主要的例子，強調了最近推出的 Agent QBot。此功能讓用戶可以發出任務指令，然後 QBot 會自主執行，管理從搜索和瀏覽到下載和分析的所有事情。
定義 AI Agent
儘管 AI Agent 產品正在迅速普及，但行業內對於標準化的定義仍然很難確定。
領導 Tencent Cloud AI 部門並負責 Tencent Youtu Lab 的 Wu Yunsheng 從以用戶為中心的角度定義 Agents，認為 Agents 是一種新型應用範式，其特點是自主規劃和工具選擇，包括多 Agent 協作，以完成複雜的任務。
本質上，Agents 將自己與傳統的 AI Assistants 區分開來，後者需要用戶針對每個回應給出明確的提示。相反，Agents 理論上只需要一個高級指令，就可以自主規劃和執行完整的解決方案。底層的大型語言模型對於 Agents 變得真正有用至關重要，它充當中央「大腦」。
Tencent 的多模型戰略
Tencent 已經明確宣布了其對雙軌戰略的承諾：「堅定地投資於自主開發的模型 + 公開擁抱先進的開源模型。」自今年年初以來，Tencent 一直在積極整合 DeepSeek 大型模型，同時加速其內部 Hunyuan 模型的迭代開發。
Tencent 開發的推理模型 Thinker (T1) 專注於複雜任務和深度推理，自今年早些時候首次在 Yuanbao App 上推出以來，已經歷了快速迭代。此外，Tencent 還推出了 Hunyuan Turbo S，這是新一代針對加速任務處理進行優化的快速思考模型。
在 TurboS 基礎上，Tencent 還推出了 T1-Vision 視覺深度推理模型和 Hunyuan Voice 端到端語音通話模型。作為對這些模型的補充，還推出了各種多模態模型，包括 Hunyuan Image 2.0、Hunyuan 3D v2.5 和 Hunyuan Game Visual Generation。
組織重組
為了促進快速的產品創新和深度模型研發，Tencent 今年將其 AI 產品和應用（包括 Tencent Yuanbao、QQ Browser、Sogou Input Method 和 ima）整合到 Cloud and Smart Industry Group (CSIG) 中。同時，Tencent 在 Technical Engineering Group (TEG) 內部進行了組織變更，該實體負責 Tencent 的 Hunyuan 大型模型的開發。
上個月，消息來源透露了對 Tencent 的 Hunyuan 大型模型研發組織的全面重組。經過調整後，TEG 建立了兩個新部門：Large Language Model Department 和 Multimodal Model Department。這些實體的任務是探索大型語言模型和多模態大型模型中的前沿技術，推動基礎模型的持續迭代，並擴展整體模型能力。
同時，Tencent 正在加強其大型模型數據能力和平台基礎設施。Data Platform Department 專注於大型模型數據的端到端管理和構建，而 Machine Learning Platform Department 正在推動創建集成的機器學習和大数据平台。這種全面的方法提供了一個強大而高效的 PaaS 平台，支撐著 AI 模型培訓和推理，以及大數據處理，共同支持 Tencent 的 Hunyuan 大型模型技術研發。
Agent 驅動的未來
Tang Daosheng 認為，Deepseek 的開源以及深度思考方面的突破表明，AI 大型模型正在超越工業化的門檻，達到廣泛部署的階段。他認為，行業的主要重點已經從模型培訓轉向應用和 Agent 驅動的開發。
Agents 巨大的潛在市場無疑是推動 Tencent Cloud 加速採用 AI Agent 技術的一個重要因素。
產業分析與預測
Minsheng Securities 的一份研究報告堅定地認為，2025 年將被公認為 AI Agents 的元年和軟件革命的開端。該報告表明，Agents 可能是重新評估軟件的關鍵催化劑，有可能將軟件供應商的目標市場擴展到數兆美元的勞動力市場。AI Agents 也有望增強軟件的消費特性，進一步提高軟件公司的估值上限。
Gartner 最近的預測表明，企業軟件中自主 AI 的整合將大幅增加，預計將從 2024 年的不到 1% 躍升至 2028 年的 33%。同時，預計超過 15% 的日常工作決策將由 AI agents 自主執行。在這場全球 AI 競賽中，AI Agents 正在成為一項不可協商的戰略要務，導致廣泛的共識，即互聯網巨頭必須同時關注 C-end 和 B-end 市場。
CITIC Securities 的電腦首席分析師 Ying Ying 強調了在不同地區觀察到的 Agent 部署方法的差異。北美的雲端供應商主要專注於為客戶促進高效的模型和 Agent 部署，而 B-end 供應商則更傾向於創建和管理 Agent 平台。然而，國內的互聯網巨頭正在遵循互聯網時代的用戶流量獲取策略，旨在通過類似於「Manus」的通用 Agent 產品來捕獲用戶，這反映了他們在北美的 B-end 同行的做法。
Tencent 的 C-End 戰略
在 C-end 產品方面，Tencent 尚未推出與「Manus」相當的本地 Agent 產品。
在 Tencent 最近的第一季度財報會議上，管理層闡述了他們對 Agent 產品的看法，將其分為兩種不同的類型：個人可以創建以代表他們在外部世界中行動的通用 Agents，以及嵌入在 WeChat 生態系統中的 AI agents，在 WeChat 獨特的框架內運行。
消息來源表明，Tencent 正在通過 AI 原生產品（如 Yuanbao 和 IMA）構建其通用 AI Agent 功能。
Tencent 的策略包含分階段推出功能。最初，Agents 將能夠快速回答問題。隨後，他們將整合「鏈式思考」長推理模型來處理更複雜的查詢。隨著時間的推移，他們將演變為執行更複雜的任務，逐漸整合「具身智能」功能，實現與其他應用程序、程序甚至外部 API 的無縫互動，以提供全面的用戶協助。
Tencent 的管理層強調，這是一個持續的演變過程，其能力與競爭對手開發的通用 AI Agents 的能力從根本上是一致的。
WeChat 生態系統優勢
Tencent 打算在 WeChat 生態系統內構建的 AI Agent 代表了一種獨特的差異化產品，其他供應商難以複製。
此 Agent 將與 WeChat 生態系統的核心元素深度整合，包括社交關係網絡、通信和社區功能、內容平台（如公眾號和影片號）以及數百萬個小程序。這些組件共同提供跨越眾多垂直領域的信息、交易處理和運營能力。
與之前推出的本地 AI 應用程序一樣，互聯網巨頭開發 AI Agents 的戰略重要性在於爭奪 AI 時代新興的超級流量生態系統中的主導地位，不容自滿。
截至 2025 年，AI 格局的主導主題已從大型語言模型轉變為 AI Agents。AI Agents 的普及是不可避免的，但目前的產品功能仍處於起步階段。在這個充滿活力的環境中，成功可能更有利於那些能夠創建「AI Agent 領域的 Deepseek」的人，將自己定位為 AI 進化下一階段的領導者。