开场环节，腾讯集团高级执行副总裁汤道生以数字分身身份亮相，完成整段演讲。他指出腾讯AI发展始终锚定两个方向：一是内部多元生态的实践，二是外部产业的真实需求。

他还提到，大模型落地效果较好的场景包括客服、销售话术、知识问答、情感陪伴、文档总结等，需要将语言与逻辑推理能力与企业数据、流程结合，同时具备联网与系统调用能力，完成任务。

针对这些现实需求，腾讯还在会上披露了智能体开发平台3.0的技术机制：通过接入大模型，融合文档解析、知识检索、流程编排等组件，帮助企业将原有的数据、规则与任务流程结构化拆解，并交由Agent完成问答、调用或执行。在处理复杂任务时，平台也支持多Agent协同，并可嵌入企业原有系统中运行。

一、智能体开发平台3.0版本上线，开放全链路Agent开发能力

在本次峰会上，腾讯云副总裁吴运声对昨日发布的腾讯智能体开发平台3.0进行了详细介绍。

据其介绍，腾讯云智能体开发平台面向企业用户提供完整的智能体构建能力，底层能力包括权限体系、数据库、合规机制与运行环境，中间集成RAG引擎、工作流引擎与Agent引擎，同时配套模型广场、插件工厂、构建模板等模块，支持从开发、调试、评测、发布到运营的全生命周期管理。

该平台支持多种模型对接，既包括腾讯混元、DeepSeek等内置模型，也可通过API调用第三方模型。用户可在腾讯的模型广场Ti-ONE中一键授权调用训练所需的模型，符合兼容协议的第三方模型也可直接接入平台使用。

此次升级还引入了“双层权限体系”，支持企业与空间两个维度分别设定访问控制，并细化至知识库条目级别的功能权限与数据权限，满足大型组织的实际需求。腾讯智能体开发平台还提供了实践模板机制，在任务执行过程中自动规划操作路径，并由多个Agent协同完成。

吴运声称，腾讯云智能体开发平台从传统RAG升级为“Agentic RAG”，支持更复杂问题的多轮拆解与检索，结合知识库逐步完成链路。Multi-Agent能力也全面升级，Agent之间的转交路径可在工作流中明确配置，并可与已有系统节点打通，形成更强的业务组合能力。

吴运声还提到，为判断智能体在实际任务中的表现，该平台提供了基准评测、对比评测等多种方式，支持使用裁判模型、规则逻辑或自定义代码进行打分。在对比评测中，开发者可以指定多个模型或多个提示词进行效果比对，用于调优或发布前的评估。

二、B端有落地案例，C端产品陆续亮相，覆盖政企与用户两侧

吴运声现场透露，腾讯智能体开发平台已在质检、巡检、媒体处理、酒店客服、政务办公、营销自动化等多个场景中落地。

例如，在工业质检领域，以往需用上千张图像训练新模型，而通过智能体方式，仅需不到50张图片配合已有插件与大模型能力，即可完成样本分析与缺陷识别；

在智能巡检中，该平台支持对井盖缺失、施工人员着装、水位监测、山火预警等问题的识别和任务执行，不再依赖为每个新场景定制训练小模型。

媒体内容处理方面，腾讯将智能体用于电视台视频剪辑任务中，实现切片、标签、语义检索的全流程接入。吴运声谈道，以往处理春晚这类四小时视频需手动剪为数百段，再靠标签查找；智能体引入后可直接通过自然语言提问，结合多模态理解完成片段定位。

在政务服务方面，腾讯云智能体已应用于宝安区政数局，构建覆盖民生、企业服务、政务办公、社会治理等多个领域的智能体体系，统一调用知识库与接口进行日常响应。在邯郸公积金场景中，腾讯云智能体则将刷脸认证与电子签名集成进工作流，配合原有业务流程，显著缩短办理流程。

酒店服务场景中，腾讯与华住集团合作构建30多条工作流，覆盖酒店信息、周边服务等咨询类任务，减少人工前台压力。

营销领域则实现从人群圈定、商品选择、内容生成、渠道分发到效果分析的五个Agent组合，串联完成营销任务。

此外，吴运声还提到腾讯也在探索个人智能体构建的通用能力，面向内容创作者、知识工作者提供定制Agent方案。峰会上，他也展示了吴晓波、杨国安等IP Agent的案例，均由知识库与多轮问答组成，同时接入数字人形象，可在小程序中实现“模拟本人”的对话体验。该平台可为该类应用提供模板、流程与调试支持，无需开发者自行训练模型。

面向C端用户，腾讯也提到了智能体构建工具“腾讯元器”，可用于一键创建公众号智能体，并结合微信生态完成自动响应。

目前，“腾讯元器”已与多个公众号合作，如中国石化“小石头”已导入历史文章并接入问答服务。

腾讯云副总裁吴永坚还在会上透露，QQ浏览器将在10月底上线“订阅助理Agent”，由ADP Agent框架驱动，用户可通过自然语言设定感兴趣区域与主题，系统将自动生成订阅流，并推送相关企业报告、行业资讯与新品动态。

三、GraphRAG与优图Agent已开源，Embedding模型即将上线

会上，腾讯公布了一系列智能体相关技术的开源进展。

目前，Youtu-Agent智能体开发框架已开放，支持结合开源模型构建可实战部署的Agent系统。

Youtu-GraphRAG知识图谱模块也已上线，减少Token消耗的同时提升图谱构建效率。

接下来，优图实验室将陆续开源Youtu-Embedding、Video-MME V2、Youtu-Parsing等能力。其中，Youtu-Parsing是新一代端到端文档解析模型，在OmniDocBench等榜单上取得领先成绩，可适用于金融、政务、医疗、教育、法律等复杂文档解析场景。

吴运声指出，未来还将陆续更新更多技术工具，以推动智能体生态发展。

结语：从工具到实际应用，智能体正在落地

大模型之后，智能体成为企业持续试验的一种新方向。从语义问答到工作流调用，许多企业正尝试把AI拉入更具体的业务单元里。平台怎么设计、任务怎么落地、开发方式能不能继续压缩，仍有不少细节等待验证。但可以看出，智能体产品化的长跑，已经开始了。