[智能应用]从全民养虾到产业落地，腾讯云在 Agent 时代押注了什么？ [复制链接]

升级全栈 AI 能力。

作者｜连冉

编辑｜郑玄
2026 年，AI 产业的竞争，进入了智能体的「百虾大战」。
OpenClaw 掀起的「全民养虾」热潮，让 AI Agent 从技术圈的小众概念，变成了全民热议的风口，也让所有云厂商都找到了新的增长叙事。
在 3 月 27 日上海举行的腾讯云城市峰会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生谈到，「AI 落地不只是一道算法题，更是一道工程题。」
在他看来，当模型能力逐渐趋同，真正拉开差距的，不再是参数规模，而是围绕模型构建的 Harness 工程能力——包括工具调用、上下文管理、长记忆与工作流设计在内的一整套系统工程。
这也意味着，Agent 的竞争，正在从「模型能力」，转向「工程能力」。
在这一判断之下，腾讯云在此次峰会上首次系统性展开了其 Agent 全景布局：从 MaaS 升级为 TokenHub，到开源底层平台 Cube，再到围绕 ADP 开发平台与 Agent Runtime 构建的执行体系，本质上是在搭建一套让 AI「能够稳定做事」的工程底座。
腾讯云发布 Agent 产品全景图｜图片来源：腾讯
这也是腾讯云在 2025 年实现 ToB 业务全年规模化盈利后，首次对外披露完整的 AI 演进路线。
01

Agent 走向「执行」，不卷 token



汤道生在峰会上谈到，「OpenClaw 的爆火，标志着人工智能的应用范式，正在从「Chatbot」向「AI Agent」跃迁。」
腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生｜图片来源：腾讯
这波热潮的本质，是 AI 完成了从 Chatbot 到 AI Agent 的关键跃迁——过去的 AI 对话机器人，只能完成「你问我答」的交互；而今天的 Agent，已经能听懂指令、自主决策、完成执行动作。这个从「对话」到「执行」的跨越，让 AI 真正走出了实验室，拥有了深入产业场景、解决真实问题的可能。
在 2026 年春节前，腾讯云的产品团队已经启动了相关布局，从引爆全网的千人装机活动，到「龙虾特攻队」全面上线，腾讯在不到一周的时间里，就推出了面向个人、企业和开发者的全系列 Agent 产品。
「个人用户安装小龙虾，需要出让大量的权限和隐私，数据越少，体验越差；对于企业而言，数据安全、权限管控、合规审计，是不可触碰的红线。如果这些问题不解决，再火的 C 端产品，也很难走进企业的核心业务流程。」腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强表示。
这个判断，也成了腾讯云 Agent 布局的核心方向之一。腾讯云先一步抓住了企业级市场的核心痛点，把安全可控，当作了企业级 Agent 方案的底层基石。
当下的云厂商市场，token 消耗量已经成了绝对的核心指标。有厂商给销售团队制定了极端的考核政策，把 token 业绩按 10 倍、20 倍折算进收入；价格战愈演愈烈，百万 token 的价格被打到几毛钱，靠补贴抢市场成了行业常态。
腾讯云展现出了相对克制的态度。李强在采访中谈到，不会把 Token 当作最高优先级的极端考核指标，也不会单纯依靠高补贴去抢占短期市场。
在李强看来，token 就像汽车的油耗，它是衡量产品使用情况的重要指标，但绝对不是唯一指标。「如果只盯着油耗，不关注引擎的经济性、输出能力，客户最终一定会舍弃你。我们从来不否认 token 的重要性，但一个好用的 AI 产品，能让客户从中获得真实价值，token 的消耗是自然而然发生的事情，而不是靠强销售、高补贴堆出来的。」
token 生意的本质，是一个切换成本极低、几乎没有用户黏性的生意。
「今天这家厂商降价，客户就去薅一波羊毛；明天那家厂商给补贴，客户就立刻转场。OpenClaw、Anthropic、Gemini，谁便宜用户就用谁。靠低价亏损换来的客户，哪天你不发『红包鸡蛋』了，流失只在一瞬间。」李强直言，靠激进补贴换来的 token 规模，短期看数据亮眼，长期看对企业的健康发展有百害而无一利。
放弃了 token 的价格战，腾讯云把筹码压在了「全栈 AI 工程能力」上。
汤道生在峰会上提出了一个核心观点：随着行业发展，主流大模型的能力差距正在逐步缩小，企业的核心需求，已经不再是「拥有最好的模型」，而是如何通过模型的 Harness（大模型的脚手架）——包括工具调用、分层上下文工程、长记忆管理、工作流设计等系统工程手段，在不改变模型架构和参数的基础上，把模型的能力最大程度发挥出来。
为此，腾讯云端出了一套包含五层的 AI 服务体系：从底层的能源供给（如在内蒙古赤峰落地的绿电直供数据中心），到支撑训练与推理的算力底座，再到兼容多种主流模型的 TokenHub 平台，以及面向不同受众的智能体开发平台（ADP）和应用层落地。腾讯云试图扮演的，是一个为企业铺设「AI 水电」的基础设施提供商角色。
AI 产业的竞争，最后是全栈能力的综合比拼。只有从底层能源到终端应用全链路打通，才能真正解决 AI 落地的「最后一公里」问题，这也是腾讯云与其他玩家最核心的差异。
02

让 Agent 真正走进产业核心场景



全栈工程架构是基础设施，而如何打通实际应用场景，才是检验 Agent 商业化价值的最终试金石。
安全，是企业部署 Agent 的第一道门槛。相比个人用户可以为体验让渡权限，企业对数据、权限与执行边界的要求更为严格。一旦失控，带来的不是效率问题，而是合规与风险问题。
围绕这一点，腾讯云把 Agent 的安全能力拆解为一整套贯穿全流程的治理体系：在云端，通过安全中心与网关实现统一管控；在终端，通过 iOA 与龙虾管家完成权限管理与审计留痕；在技能层面，通过 SkillHub 对外部能力进行审核与过滤；在执行层面，则通过云沙箱实现环境隔离和按需销毁。
本质上，这套体系解决的不是「能不能做」，而是让 Agent 的每一次调用都可控、可追溯、可约束，从而真正具备进入企业核心流程的前提。
此外，腾讯云的一个更底层支点，在于它对「入口」的控制能力。
通过打通微信、企业微信、小程序等高频场景入口，并将腾讯文档、会议、地图、音视频等能力封装为可调用的 Skills，Agent 不再是一个独立工具，而开始嵌入到既有业务流程之中。
这带来的变化是，使用门槛被大幅降低——用户不需要额外学习或迁移，只是在原有工作流中「多了一个可调用的执行单元」。
例如，WorkBuddy 可以直接通过微信或企业微信远程调度电脑，完成文书处理、数据分析等任务；QClaw 则进一步降低门槛，通过扫码连接，即可用自然语言驱动电脑操作。
当 Agent 不再被「打开使用」，而是被「随手调用」，它才真正具备规模化落地的可能。
在具体行业中，Agent 也开始承担稳定的执行角色，进入具体业务流程，承担可量化、可复用的生产职能：在酒店场景，华住将其用于客需服务处理，实现大规模自动化响应；在研发侧，CodeBuddy 已在腾讯内部及荣耀等企业中规模化使用，成为工程师的日常生产工具；在工业领域，三峡能源通过 Agent 完成光伏巡检，将原本依赖人工的高强度作业转为自动识别与处理；在企业服务中，AI 合同处理将数小时的人工流程压缩至分钟级。
腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强｜图片来源：腾讯
正如李强所说，「好用的 AI 才有生产力，它应该像水电一样，打开就能用，接上就能跑，不用企业从 0 到 1 搭基础设施、从模型训练开始折腾。」
03

盈利之后，腾讯云的新增长曲线



前段时间，腾讯发布 2025 年 Q4 及全年财报。财报显示，2025 年，腾讯云完成了一个关键的里程碑：从对外开放历经 13 年发展，实现了 ToB 业务的全年规模化盈利。这也意味着，腾讯云走出了过去「增肌减肥」的调整期，进入了高质量增长的新阶段。
在这次峰会上，腾讯云也明确了 2026 年的三大核心增长引擎：AI、出海、国产化。
AI 是腾讯云未来最核心的增长引擎。李强谈到，AI to B 是当前所有云厂商最大的增量市场，其增速远超传统云业务。2025 年，腾讯在 AI 相关产品研发的投入高达 180 亿元，2026 年这个数字还会继续加大，投入方向不仅包括 AI 基础设施建设，更会向 AI 产品研发、Agent 技术落地持续倾斜。
而出海，已经成为腾讯云增长最快的业务板块。2025 年，腾讯云海外客户规模同比翻番，国际业务实现持续双位数增长，业务覆盖超 80 个国家和地区。今年 3 月，腾讯云宣布在德国法兰克福新增第三个云可用区，成为海外开区速度最快的中国云厂商。
国产化，则是腾讯云的另一大增长抓手。随着企业自主可控需求的持续提升，腾讯云 TDSQL、TCS 等全系产品均已完成自主可控适配，在政府、金融、交通、国企央企等行业实现快速落地，成为高质量增长的重要支撑。
OpenClaw 确实完成了一次关键的市场教育——让更多人第一次直观感受到，AI 可以参与执行。但热潮之外，行业终究要回到一个更朴素的问题：AI 能否为企业持续创造价值。
这一转变已经发生。普华永道数据显示，52% 的中国 CEO 表示企业在应用 AI 后实现了收入增长，显著高于全球平均水平。这意味着，AI 正在从「创新投入」，转变为「经营变量」。
在这个阶段，企业关心的，不再是更便宜的 token，也不是参数更高的模型，而是 AI 是否用得上、用得起、用得住。
从这个角度看，腾讯云的全栈布局，本质上是在做一件更基础的事情：把复杂的算力、模型与工程能力封装在底层，让 AI 像基础设施一样被调用。
Agent 时代的竞争才刚刚开始。最终决定胜负的，是谁能把 AI 从「技术变量」，稳定地转化为「产业变量」。

腾讯云在Agent时代的战略布局，聚焦于构建全栈式工程能力与产业级安全体系，核心押注以下方向：

一、工程化底座：从MaaS到“AI水电煤”
TokenHub平台升级
替代传统模型即服务（MaaS），整合多元大模型资源（如混元、Kimi、MiniMax等），提供统一调度与成本优化能力，避免陷入低价Token消耗战，转向模型效能与稳定性竞争14。
开源底层平台Cube
开源核心框架降低开发门槛，支持开发者快速构建定制化Agent，并通过ADP智能体开发平台实现企业级工作流编排，打通从开发到落地的闭环17。
AgentRuntime执行体系
集成云沙箱（100毫秒启动、数十万并发隔离环境）、执行引擎（任务调度与工具链协同）及安全网关，确保Agent在生产环境中稳定执行复杂任务1922。
二、安全可控：企业级落地的核心壁垒
全链路治理架构
云端通过安全中心统一管控，终端依托iOA系统实现权限审计，技能层经SkillHub审核过滤，执行层采用云沙箱动态销毁，确保Agent操作可追溯、可约束13。
零信任安全实践
推出“龙虾管家”沙箱功能，限制Agent高权限操作范围；针对企业场景，提供专属安全部署方案（如端口最小化放行、快照回滚），满足金融、政务等敏感场景需求313。
三、生态入口：社交与工具链深度整合
高频场景嵌入
通过QClaw内测版将Agent能力植入微信/QQ对话流，用户可直接通过聊天窗口远程操控电脑，实现“消息即指令”的闭环体验813。
腾讯系能力封装
将腾讯会议、文档、地图等原生能力转化为标准化Skills，供Agent调用，强化在协同办公、音视频通信等场景的竞争力15。
四、产业落地：从技术红利到商业价值
垂直行业解决方案
在政务领域推出“秒批Agent”缩短审批流程，物流业通过路径优化降低燃油成本30%，零售业借智能导购提升转化率3-5个百分点，形成可量化的商业效益17。
全球化基建支撑
投入1.5亿美元建设中东数据中心，布局日本大阪节点，通过国际版云产品适配出海企业Agent部署需求，强化全球市场渗透2022。
结语：全栈能力定义Agent时代
腾讯云以“工程底座+安全+生态”为三角支点，将Agent从技术概念转化为可规模化落地的生产力工具，其本质是成为AI时代的“基础设施提供商”，推动智能体从全民娱乐走向产业核心场景。

2026年，AI产业的竞争进入了智能体的“百虾大战”。OpenClaw掀起了“全民养虾”热潮，让AI Agent从技术圈的小众概念变成了全民热议的风口，也让所有云厂商都找到了新的增长叙事。

在3月27日上海举行的腾讯云城市峰会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生谈到，AI落地不只是一道算法题，更是一道工程题。当模型能力逐渐趋同，真正拉开差距的，不再是参数规模，而是围绕模型构建的Harness工程能力。

这意味着，Agent的竞争，正在从“模型能力”，转向“工程能力”。在这一判断之下，腾讯云在此次峰会上首次系统性展开了其Agent全景布局：从MaaS升级为TokenHub，到开源底层平台Cube，再到围绕ADP开发平台与Agent Runtime构建的执行体系，本质上是在搭建一套让AI“能够稳定做事”的工程底座。

这也是腾讯云在2025年实现ToB业务全年规模化盈利后，首次对外披露完整的AI演进路线。
Agent走向「执行」，不卷token

汤道生在峰会上谈到，OpenClaw的爆火，标志着人工智能的应用范式，正在从「Chatbot」向「AI Agent」跃迁。

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生认为，这波热潮的本质，是AI完成了从Chatbot到AI Agent的关键跃迁。让AI真正走出了实验室，拥有了深入产业场景、解决真实问题的可能。

在2026年春节前，腾讯云的产品团队已经启动了相关布局，从引爆全网的千人装机活动，到「龙虾特攻队」全面上线，腾讯在不到一周的时间里，就推出了面向个人、企业和开发者的全系列Agent产品。

腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强表示，数据安全、权限管控、合规审计，是企业部署Agent的第一道门槛。一旦失控，带来的不是效率问题，而是合规与风险问题。

围绕这一点，腾讯云把Agent的安全能力拆解为一整套贯穿全流程的治理体系：在云端，通过安全中心与网关实现统一管控；在终端，通过iOA与龙虾管家完成权限管理与审计留痕；在技能层面，通过SkillHub对外部能力进行审核与过滤；在执行层面，则通过云沙箱实现环境隔离和按需销毁。

本质上，这套体系解决的不是「能不能做」，而是让Agent的每一次调用都可控、可追溯、可约束，从而真正具备进入企业核心流程的前提。
让 Agent 真正走进产业核心场景

腾讯云的一个更底层支点，在于它对「入口」的控制能力。通过打通微信、企业微信、小程序等高频场景入口，并将腾讯文档、会议、地图、音视频等能力封装为可调用的Skills，Agent不再是一个独立工具，而开始嵌入到既有业务流程之中。

这带来的变化是，使用门槛被大幅降低——用户不需要额外学习或迁移，只是在原有工作流中「多了一个可调用的执行单元」。

例如，WorkBuddy可以直接通过微信或企业微信远程调度电脑，完成文书处理、数据分析等任务；QClaw则进一步降低门槛，通过扫码连接，即可用自然语言驱动电脑操作。

当Agent不再被「打开使用」，而是被「随手调用」，它才真正具备规模化落地的可能。

在具体行业中，Agent也开始承担稳定的执行角色，进入具体业务流程，承担可量化、可复用的生产职能：在酒店场景，华住将其用于客需服务处理，实现大规模自动化响应；在研发侧，CodeBuddy已在腾讯内部及荣耀等企业中规模化使用，成为工程师的日常生产工具；在工业领域，三峡能源通过Agent完成光伏巡检，将原本依赖人工的高强度作业转为自动识别与处理；在企业服务中，AI合同处理将数小时的人工流程压缩至分钟级。

腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强认为，好用的AI才有生产力，它应该像水电一样，打开就能用，接上就能跑，不用企业从0到1搭基础设施、从模型训练开始折腾。
盈利之后，腾讯云的新增长曲线

前段时间，腾讯发布2025年Q4及全年财报。财报显示，2025年，腾讯云完成了一个关键的里程碑：从对外开放历经13年发展，实现了ToB业务的全年规模化盈利。这也意味着，腾讯云走出了过去「增肌减肥」的调整期，进入了高质量增长的新阶段。

在这次峰会上，腾讯云也明确了2026年的三大核心增长引擎：AI、出海、国产化。

李强谈到，AI to B是当前所有云厂商最大的增量市场，其增速远超传统云业务。2025年，腾讯在AI相关产品研发的投入高达180亿元，2026年这个数字还会继续加大，投入方向不仅包括AI基础设施建设，更会向AI产品研发、Agent技术落地持续倾斜。

而出海，已经成为腾讯云增长最快的业务板块。2025年，腾讯云海外客户规模同比翻番，国际业务实现持续双位数增长，业务覆盖超80个国家和地区。今年3月，腾讯云宣布在德国法兰克福新增第三个云可用区，成为海外开区速度最快的中国云厂商。

国产化，则是腾讯云的另一大增长抓手。随着企业自主可控需求的持续提升，腾讯云TDSQL、TCS等全系产品均已完成自主可控适配，在政府、金融、交通、国企央企等行业实现快速落地，成为高质量增长的重要支撑。

OpenClaw确实完成了一次关键的市场教育——让更多人第一次直观感受到，AI可以参与执行。但热潮之外，行业终究要回到一个更朴素的问题：AI能否为企业持续创造价值。

这一转变已经发生。普华永道数据显示，52%的中国CEO表示企业在应用AI后实现了收入增长，显著高于全球平均水平。这意味着，AI正在从「创新投入」，转变为「经营变量」。

在这个阶段，企业关心的，不再是更便宜的token，也不是参数更高的模型，而是AI是否用得上、用得起、用得住。

从这个角度看，腾讯云的全栈布局，本质上是在做一件更基础的事情：把复杂的算力、模型与工程能力封装在底层，让AI像基础设施一样被调用。

Agent时代的竞争才刚刚开始。最终决定胜负的，是谁能把AI从「技术变量」，稳定地转化为「产业变量」。