从超级个人到超级组织,腾讯正搭起一座Agent工厂
腾讯在2024全球数字生态大会上提出“Agent生产力系统”架构,以WorkBuddy为统一工作台,打通办公协同、业务执行、数据管理、安全与工程五大维度。通过Buddy One套件、ADP智能体开发平台、元宝搜索、天籁语音模型等14款产品升级,解决企业AI落地中上下文分散、工具割裂、治理成本高等断点问题,推动AI从个人提效工具演进为组织级协作入口。
企业AI落地的最大断点:不是模型弱,而是系统断
“企业落地 Agent 最大的问题,不是模型不够强,而是断点太多。”10 月 29 日,腾讯全球数字生态大会上,腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生开场便指出这个问题。
今天,Agent 正在成为新的生产力形态。员工用 AI 提效已经步入轨道,但企业 AI 落地却存在明显的 Gap。
层出不穷的 AI 新功能到底怎么用?员工已经在用 Agent 做产出,每个人走得更快了,但彼此之间的协作并没有提效,怎样成为一个 AI 赋能的组织?能不能从“超级个体”发展到“超级组织”?这些都是过去一年中,市场问得最多的几个问题。
还有腾讯员工注意到这个微妙变化:最早大家会在个性签名里放一个和自己有关的文档,让同事们优先读它、方便工作推进;但今年放的不再是文档了,而是一个机器人——有什么事、先问这个机器人。AI 正在从个人提效的工具,走向工作协作的入口。
入口变了,但背后的资产、权限、上下文,仍然处在分散的孤岛上。
企业如何用 AI 做更准的决策、更快的执行?如何把人、工具、系统和数据连起来,让大模型理解业务上下文,真正进入工作流程?这是本次腾讯数字生态大会在回答的问题。
建立Agent生产力系统:全场景、高效能、更放心
本次腾讯数字生态大会,腾讯给出的解决方案是:围绕“办公协同、数据管理与业务执行”三大场景,持续开放 WorkBuddy Agent 平台能力,打造“全场景、高效能、更放心”的 Agent 生产力系统,帮助企业建设可运营、可进化的智能生产力。
会上,以 WorkBuddy 为工作台的一体化套件 Buddy One 正式发布。WorkBuddy 企业版以统一账号、统一积分、统一存储把腾讯办公产品连成套件,腾讯文档、腾讯网盘、ima 知识库、Ardot、CodeBuddy 等工具各补一环,Agent 由此从个人助手变成团队里的“新同事”。
这套套件化的能力,已经落到相当规模的客户里。自今年 3 月上线以来,WorkBuddy 企业版已落地 50 多个行业,覆盖中国企业 500 强中的 50%、企业 100 强中的 60%,开放平台伙伴和开发者超过 5 万家,上架 Skills 超 20 万。
需要注意的是,在这届大会的 AI 产品发布台上,为期两天时间、四大版块、七场议题、44 场发布,把这套系统拆解到办公、业务、数据、安全和工程的每个环节。其中,“办公协同”和“业务执行”,是 Agent 应用在“全场景”落地的重要载体。
从 WorkBuddy 到腾讯文档、腾讯网盘、ima 知识库、腾讯云 Mall……共计 14 款 Agent 产品专题发布,这场发布由十字路口 Koji 主持。



Agent新同事:从超级个体到超级组织
AI 生态高速发展,但大量 AI 能力还没有完全融入到企业的办公日常。
为解决这一问题,WorkBuddy 企业版联合腾讯文档、乐享等腾讯办公产品推出新版本——智能体套件化升级,把腾讯生态内的各个产品融入 WorkBuddy 的办公台。这也是本场大会的重量级产品更新。
这次升级的核心,是打通员工办公中不同账号、不同权益之间的壁垒,让组织级 AI 能够理解全量上下文,从而真正支撑组织提效。
WorkBuddy 高级产品经理李俞指出:“我们把所有腾讯的办公产品放在一个订阅里,通过 WorkBuddy 的底座把所有产品打通,把管理后端收进一个控制台,解决管理分散的问题。”
通过这次升级,企业订购 WorkBuddy 企业版后,每一个席位都会带上 5 款腾讯办公智能体,不用分别单独购买。
以前,每个产品有自己的 AI 功能,用户需要额外购买高级权益和积分;这次腾讯把所有产品用量接入同一个企业共享 Credit 池,所有员工在所有产品上使用 AI 功能,都通过这一套 Credit 扣除,企业也只收到一套账单。购买 WorkBuddy 企业版之后,用户可以在一个办公工作台里处理所有管理逻辑。
这套办公流程融入企业日常工作后,将形成一个效率飞轮:个人验证有效的经验被沉淀为 Skill 和上下文,复用到团队,再沉淀为组织智能资产,帮助企业完成个体经验的复制,最终走向超级组织。
其中,面对 Agent 时代对文档编辑的新要求,腾讯文档重新设计了编辑器。
腾讯文档技术负责人伍时琅介绍,腾讯文档面向 Agent 重新设计了编辑引擎,支持多人与多个 Agent 在同一份文档中协作,选中内容即可由 AI 原地修改,版本可回溯。引擎兼容 Office 三件套,也支持 Markdown、HTML 等 AI 原生格式,并打通网盘、资料库与知识库,让 Agent 能读取企业资料、回写交付成果。
目前,这套能力已在 WorkBuddy 中落地,企业也可通过私有化中台、在线中台或本地编辑 SDK 三种方式接入。
“知识积累如何成为下一次工作的起点?”这是腾讯 ima 在做的事:帮助人更好地调用已有知识,让 AI 协作能够更充分地应用上下文。

ima 就像是用户和 Agent 的“第二大脑”。发布会上,ima 高级产品经理翁祺展示了 ima 的笔记、录音、网页剪藏等知识沉淀功能;同时,ima 通过原生嵌入、MCP、Skill 向 WorkBuddy、元宝及外部智能体开放,正在把知识底座包装成可外接的能力对外开放。目前,ima 在 WorkBuddy 和元宝中的累计调用次数超 2 亿次。
为了丰富管理、理解和应用分析能力,ima 今年还推出了知识 Agent Copilot,内置记忆系统,可以记住用户背景、习惯与推进事项,还能感知用户当前浏览内容;ima 知识号上线了更丰富的运营工具和付费订阅等功能。翁祺称:“我们希望让知识不再被锁在某一个工具里,而是成为整个生态可以共用的底层能力。”
目前,ima 已汇聚 1300 万月活知识工作者,帮助用户沉淀与管理超 12 亿知识内容;知识号覆盖金融、法律、教育、职场、科技、政务等 20 多个行业,实现超 5.2 亿次知识共享。
在 ima 上,有一位深圳 B 站百万 up 主“历史老师定哥”,把自己过往教学 26 年的资料放进 ima 知识库、做成 Skill;他还在教室里放了一台设备,以前老师没太多时间回答的问题,现在学生可以通过 ima 提问、从库里直接得到答案。
在人机协同编辑的腾讯文档、ima 知识库之外,关于 Agent 如何提高组织内的工作推进,本场还有非常多的产品发布和升级。
比如,腾讯网盘给这些产品带来了一个存储的基座,让同一份工作资产既能被人找到,也能被 Agent 按授权取用;围绕“为 Agent 供给可信的上下文”,腾讯乐享在可信连接和可信治理上继续升级,增加了可信索引,便于用户构建知识图谱、对齐实体和检测。
作为面向产设研的 AI 设计协作平台,腾讯 Ardot 带来了一个 AI 设计分身,它可以记住项目的设计规范、组件、业务边界和设计师反馈,并且按项目分开管理,非设计岗位也能用它批量产出物料;CodeBuddy NPC 现在也已经不只是生成代码,而是开始成为团队流程中的实际贡献者,甚至核心贡献者。在一些团队经过评审、最终被团队接受并合并进代码库的 PR 中,有 40% 到 50% 的 PR 有 NPC 贡献。
从文档、知识库到设计、研发,WorkBuddy 企业版套件化把身份、计费、权限和上下文收束成了一个组织级 Agent 入口。
对企业而言,它的价值在于降低多工具采购、重复授权和分散治理的成本;企业采购 Agent,获得的将是一套能沉淀上下文、可治理、更方便组织迭代的 AI 底座。
Agent新生态:业务里的Agent,怎么长出来?
办公协同层解决的是“人怎么和 Agent 一起工作”,业务执行层要回答的是另一个问题:Agent 怎么进入企业的真实业务流?
这里的断点不是文档和代码,而在业务系统、信息供给、实时交互和经营决策中。
腾讯云通过 Agent 生态,逐个打通其中的断点。ADP 帮助企业自建 Agent 底座,元宝搜索供“信得过”的信息,天籁和实时智能处理音视频交互,WAND 做多模态生产,MAGIC AI 和云 Mall 进入营销和经营场景。

腾讯云智能体开发平台 ADP 是企业自建 Agent 的底座,它帮助企业完成智能体从搭建到治理的全过程。
为了让企业看到更少的 Token 消耗、更高效的信息处理,以及更多有效的信息,ADP 把接入与安全、构建与集成、部署与运行、观测与优化,以及使用与协作贯通起来,为智能体和业务应用提供全生命周期支持。
在网络接入方面,无论资源位于腾讯云 VPC、本地机房还是其他云环境,ADP 都可通过专线、PrivateLink、云联网等方式完成接入;接入后,相关网络连接能力可被复用。对于私有化部署与信创环境,ADP 已适配多款数据基础组件,包括数据库、对象存储和向量数据库。
本次升级,ADP 还将智能体和站点服务两个构建对象结合起来,配置、预览、调试和评测也能在同一工作区衔接完成,边聊边改,贯穿整个全生命周期。
腾讯云 ADP 产品负责人马雁翔介绍,“在智能体的观测优化上,我们带来了新增的业务反馈驱动调优,让业务人员用自然语言指出问题和期望。在使用与协作环节,通过企业统一的智能体入口 AgentPortal,平台管理员可以按部门和职能授权分发智能体,同一个智能体也可以授权给多个部门共享”。
这些能力也能进入 WorkBuddy。企业在 ADP 上构建的智能体和 Skill,可以统一分发过去;员工也可以通过在 WorkBuddy 安装并授权 ADP 连接器,在 WorkBuddy 中验证有效的工作流,可以通过连接器转成 ADP 企业智能体,再由企业统一管理、分发。
如果 ADP 解决的是“Agent 怎么建、怎么管”,元宝搜索解决的就是“Agent 凭什么信得过”。
为打造“可靠可信”的搜索基座,元宝搜索全面升级。元宝搜索通过多源召回、排序精选、结果增强、结构化返回,一次调用全部完成,它回传的是结构化证据和可引用来源,信源来自全网公开资源、腾讯生态与垂直领域,且实时更新。
对 AI 业务负责人来说,你不必自建搜索团队,一次接入即可上线,按调用量计费;对模型型团队来说,开放域实时知识变成可引用依据,结构化字段直连上下文,结论可溯源。对最终用户来说,元宝搜索答案更新、更准、有出处,每个结论都能回溯到原始来源。
目前,元宝搜索已经在元宝、混元、WorkBuddy、ima、腾讯新闻、QQ 浏览器、搜狗输入法、腾讯视频、FIT 腾讯金融科技等等腾讯全线核心产品里完成规模化验证,索引规模达千亿级,日均调用量达数亿次。
元宝 AI 搜索总经理叶莎妮表示,“我们还在做下一步,即将推出元宝联网问答 Agent,把这套能力直接封装成一个开箱即用的问答产品。”
信息供给之外,Agent 进入业务还需要“听得懂、说得好”。腾讯天籁实验室是腾讯内部聚焦智能语音方向超过 8 年的一个团队,它支持腾讯会议、腾讯元宝、搜狗输入法、腾讯地图、QQ 音乐、企业微信等业务。这一次,腾讯天籁发布了“语音理解”、“语音生成”和“同声传译”三款大模型。

腾讯云副总裁、腾讯天籁负责人商世东介绍,天籁语音理解大模型聚焦多模态、多讲话人、多语种和多轮精修:借助多模态能力,屏幕分享、上传的文档、参会人列表和过往会议摘要等都可以辅助转写;交替或重叠发言时也能区分讲话人;支持 16 种语言及多种方言。
天籁语音生成大模型采用端到端全链路架构,在训练末段从人类听感的角度引入奖励函数,不仅能聊天、会共情、会说方言,仅需 5 到 10 秒音频即可复刻声音。天籁同声传译大模型可以在讲话人持续发声的同时完成翻译输出,并保留讲话人的音色。
腾讯云音视频 AI 品牌 WAND 发布了 WAND-Vega 多模态应用模型:Vega-Image、Vega-Video 和 Vega-VL,电商套图、爆款复刻、白模预演等玩法,客户拿来就能直接用;升级之后的腾讯云音视频实时智能产品,语音识别延迟在 300 毫秒内,停顿、附和、长串算式和口语表达都可识别,实时视觉可以实现一张图分钟级生成数字形象,支持直播中的实时换装。
交互能力之上,Agent 还要进入企业的营销和经营决策。
为了让 AI 真正进入业务,腾讯企点营销云 MAGIC AI 升级 2.1 版,推出 WorkBuddy 上的 Buddy 应用,在 WorkBuddy 里就能按权限直接拿到 MAGIC AI 上的活动效果和会员数据,然后按公司的模板生成经营分析报告,发送给管理层,用来决定下一轮的商品、预算和打法,给出的建议更贴合企业的背景。
在一个商城启动阶段,怎样低成本用 AI 赋能?腾讯云 Mall 发布了一个长在商城里的 AI 运营搭档——云小莫。它背后是 9 位经营专家,如果是初次做私域的品牌,你只需要告知开业主题和主推品,云小莫即可生成活动初稿,同步输出开业券、会员和分销激励方案,确认即可一键配置。
整体来看,办公协同层是“把工具收进一个工作台”,业务执行层是“把能力拆开、按场景供给”。企业不需要一个万能 Agent,它需要的是在每个业务断点上都有一个能接住的 Agent。
不止应用,还有数据、工程、安全
腾讯 AI 产品发布台两天 44 场发布中,本场 Agent 应用是其中离企业最近的一层——办公协同和业务执行层。
其余产品发布分布在“数据”、“安全”、“工程”三个版块,构成这张产品地图的另外三边。这三层虽然不直接面向企业用户,但它们决定了应用层能不能真正跑起来。
其中,Agent 数据版块用六款产品串起“懂—存—跑—自治”的完整链路。Agent 要用好数据,得先读懂业务口径,再存得下多模数据、扛得住高并发访问,最后让数据库自主运维。
Agent 工程版块分三场议题,覆盖 Agent 托管、运行底座、存储与上下文、可观测与网关,直到模型服务、推理加速、私有化部署与数据灾备。Agent 开发出来之后,要有地方常驻、有平台统一管理、有底座支撑规模化运行,模型能力还要按需取用、成本算得清楚。这是 Agent 高效能的关键。
Agent 安全版块的七场分享从调用链路、云上基座、主动渗透,延伸到业务风控、游戏安全和身份核验。正如主论坛上汤道生所提到的,腾讯以“行为可控、过程可溯、数据可管”构建可信 AI 治理体系,把单点防护编成一张网。
它们共同构成了一张企业 Agent 生产力系统的产品地图:应用在前台接任务,数据让它懂业务,安全为它划边界,工程保证它跑得稳、用得起。最终让企业 AI 从“用上”到“用好”,让 AI 真正进入生产流程、创造生产力。
JOTO 企业落地观察
- 企业部署 Agent 的核心挑战正从模型选型转向上下文治理:WorkBuddy 统一账号、Credit 池与权限体系后,组织级 Agent 的可用性高度依赖上下文供给的完整性、时效性与权限一致性,企业需将知识资产、业务系统、用户行为三类上下文纳入统一治理框架。
- 这类系统的工程取舍在于标准化与定制化的张力:ADP 支持私有化部署与信创适配,但其业务反馈驱动调优依赖自然语言输入,意味着企业无法仅靠平台自动收敛效果,必须配套建立业务人员参与的轻量级调优闭环,否则易陷入‘能建不能优’的困境。
- RAG 知识工程已进入动态上下文编织阶段:ima 知识号覆盖 20 多个行业、超 5.2 亿次知识共享,表明企业知识资产具备跨组织复用基础;但能否被 Agent 实时调用,取决于权限策略、索引结构与业务事件(如会议结束、PR 合并)的触发耦合程度。
- AI 安全治理必须覆盖调用链路、运行时行为与数据流向三重维度:腾讯提出的‘行为可控、过程可溯、数据可管’,要求企业在 Agent 工程层嵌入可观测性探针,在数据层实施细粒度水印与访问审计,在应用层定义明确的指令边界与响应熔断规则,缺一不可。
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