企业级Agent怎么搭建，腾讯云给出了标准答案

AGI大模型老王

50人浏览 · 2026-07-21 21:11:36

AGI大模型老王 · 2026-07-21 21:11:36 发布

2026 年是 AI Agent 的元年时刻——这句话最近频繁出现在各种报道中。

我也认同。但我觉得元年的意义，不是一个新概念的诞生，而应该是价值兑现。也就是说，AI Agent 不再只是技术演示，而是成为提升生产力、改变工作方式的实用工具。

前两天，我被邀请参加了腾讯云 AI Agent 产业应用峰会，虽然已经有预期，大会上大家讨论最多的肯定是 Agent，但在现场和大家交流下来，我发现不再是“Agent 是什么”的问题，而是“你在用 Agent 解决什么问题”、“现在 Agent 已经解决到什么程度了”。这种视角的转变，恰恰印证了 Agent 已经进入了价值兑换的关键时刻。

聊干货之前，先带大家感受一下现场的火爆氛围：

现场有很多有意思的展台！一边是开发者们围着智能体开发平台、AI 编程助手等展台热议；另一边则是各种脑洞大开的场景应用，比如在模拟驾驶舱里，一句“来个麦当劳巨无霸套餐”，车载 AI 就完成了所有点餐操作。

我参加的 AI Agent 产业应用峰会，更是火爆异常，现场围得水泄不通。。。讲真，要不是我提前占座，这几小时得全程“罚站”了。

峰会的主题很明确：如何让 Agent 走出实验室，真正成为企业级的核心生产力。

腾讯研究院副院长刘琼分享的《企业级智能体产业落地研究报告》让我印象深刻。她提到：

Agent 的灵魂在于“自主性”和“行动力”，这是它与大模型的根本区别。

换句话说，大模型是“大脑”，而 Agent 是那个拥有大脑，还能调动手脚（工具）去完成任务的“行动单位”。

而选择搭建企业化 Agent 的高价值场景往往具备：痛点明确、价值可衡量、贴近核心业务、能带来新增长等特点。

所以，在企业拥抱 Agent 之前，先想清楚的第一个问题是：

我到底需要一个什么样的 Agent？

报告给出的"智能体场景罗盘"很有意思，可以用两个维度来导航：

自主规划依赖度：它需要多高的自主规划性？
任务复杂度：它要干的活儿有多"难"？

通过这两个坐标，企业可以定位自己需要的是执行专家、决策专家，还是全能高手。

那第二个问题是：企业应该怎么构建 Agent 呢？

腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、腾讯优图实验室负责人吴运声谈到：

最近智能体确实非常火热，但是另外一方面，企业也都有自己的困惑：智能体到底要做什么样的场景？在落地的过程中会遇到什么样的困难？

企业级智能体建设远比想象复杂，企业既需要智能体具备动态决策的灵活性，又要求通过严谨的定制化流程来确保核心业务的输出质量和可控性，这种内在的平衡极难实现。

腾讯给出的解决方案是一座功能完备的"AI Agent 兵工厂"——全新升级的腾讯云智能体开发平台3.0。

为了帮助企业更好地落地智能体，腾讯云提供了全栈智能体解决方案，包括最底层的AI Infra到中间层的平台再到上层的生态。

据吴运声透露，平台在短短 3 个月内就迭代了近 600 项功能，在 RAG 能力、Workflow、Multi-Agent、应用评测和插件生态等核心点都实现了全面升级：

从传统 RAG 升级到 Agentic RAG，支持知识库管理、运维能力，并扩展主流数据库接入。

支持多 Agent 自由转交、工作流编排、协同模板等多种协同方式，新增 Agent、数据库节点及异步调用等能力。

在多智能体（Multi-Agent）的实现上，腾讯云可以说是目前市面上支持模式最完整、最丰富的平台之一。

它同时提供了三种核心玩法：“自由转交模式”、“工作流编排模式”与“P&E 协同模板模式”。

如果说“自由转交模式”赋予了 AI 团队极高的灵活性，更适合应对探索性的、流程不固定的任务。**那么对于严谨的企业业务来说，就需要一套更强大的进阶玩法——工作流编排。**你的 AI 特种部队从自由行动的模式，升级成了一套预先设定好的、严丝合缝的作战流程。

上架超过 140 个多领域的插件，内置模型广场。
新增了应用变量和长期记忆，并且引入自动化评测引擎，支持裁判模型、代码与规则打分。
支持多层级权限配置，提供了代码、工具、文件三类沙箱环境，保障代码运行安全。

腾讯云副总裁、腾讯云智能解决方案负责人王麒表示，腾讯云智能体开发平台的核心目标是希望将大模型和智能体技术变得真正可用、易用、好用，让企业能低门槛地构建、集成并运营属于自己的 AI 智能体。

听到“低门槛”、“易用好用”这些关键词，我在发布会现场就坐不住了，作为大家的测评博主，咱们直接上手实测！

传送门：

腾讯云智能体开发平台网址：https://adp.cloud.tencent.com/

作为 AI 自媒体创作者，我每天都要持续追热点、找选题、写文章，团队经常信息不同步。

所以，我让他帮我搭建一个非常急需的工作流：

自动搜集最新行业热点和选题，进行内容整理与初步筛选，最终结合我知识库中内置的历史发文数据和用户关注度指标，精准推荐当日最适合创作的选题，并生成简报。

具体搭建教程

腾讯云智能体开发平台提供了两种 Agent 协同方式：“自由转交模式”、“工作流编排模式”。

自由转交的模式对于本小白来说，非常友好，我只需要定义各个专业子 Agent 的职责，主 Agent 就能根据用户请求智能分配任务。

我首先构建了一个 Agent 军团：

我为这支 Agent 军团设定了明确的职责：

热点监控 Agent → 获取最新资讯

内容整理 Agent → 整理、清洗获取的数据
数据分析 Agent → 对比历史热度数据

内容策划 Agent → 生成创作方案

主 Agent → 整合所有信息，给出最终建议

分别负责爬取行业热点、整理关键内容，并基于对历史发文数据的分析选题，最终帮我写一个初版的推文。

然后，我上传了知识库，启动调试功能，直接“开干”！

腾讯的这个可以支持多格式智能解析：PDF、Excel、Word、JSON 等格式都能识别。我上传了历史文章数据（包含阅读量、点赞数、评论数等）。

更值得一提的是，腾讯云智能体开发平台内置知识库检索 Agent（KnowledgeBase Search Agent），支持通过 Agentic RAG 的方式自主多次调用检索工具和计算工具组合，根据特定规则对文档进行筛选后回复，为用户提供准确的回答。比如在这里，可以基于我上传的历史发文数据来分析选题。

令人惊喜的是，整个流程运行实在是太丝滑了，从初步配置到首次成功运行，全程花费不超过二十分钟。

对于企业具备标准化业务流程的场景，腾讯云智能体开发平台还提供了另一种玩法——工作流编排。

操作起来非常像搭乐高！

首先，配置好每一个独立的节点需要的子 Agent 后，在工作流画布上拖拽、连线，将这些 Agent 和各种工具节点组合起来，设计出一套完整的自动化业务流程。

这里尤其值得一提的是，这些节点可以选择功能节点也可以选择自己搭建的特定功能的 Agent。

这种模式带来一个优势：它让原本固定的工作流，在关键步骤上拥有了“智能大脑”，不再那么死板。

比如，在需要进行复杂判断或个性化生成内容的环节，交给 Agent 节点来处理，就能让整个流程既有规则，又不失弹性。

在画布上进行端到端调试非常方便，可以直观地看到每个节点的运行状态（运行中、成功、失败），以及输入输出变量的详细情况，甚至能追溯到最终的系统回复是由哪个节点生成的。

成功的工作流可以直接发布为 API，无缝集成到企业现有的应用中。而腾讯云智能体开发平台天然还具有集成企业微信等生态优势，企业场景的准体可以直接介入企业微信，服务于员工和组织。

要让 AI 从“玩具”进化为“工具”，关键在于打通数据这一环。企业的用户档案、库存、交易记录等核心资产，都沉淀在私有数据库里。AI 如果无法触及，一切都是空谈。

腾讯云智能体开发平台为此提供了一个强大的“数据库节点”。

在工作流画布上，你只需简单拖拽，就能让 AI Agent 直接与你的 MySQL、SQL Server 等数据库实时交互。

企业级应用最怕的是"黑盒"，不知道 AI 为什么这样回答，效果好不好也无法量化。

腾讯云智能体开发平台还能支持用户批量测试，方便评估智能体效果。其次作为企业级平台，安全性是基础要求，平台提供了企业管理、空间管理、平台端用户权限 3 级功能，做好用户权限管理。

如果你的目标是构建真正的企业级智能体，腾讯云智能体开发平台确实把"低门槛构建企业级 Agent"这件事做到位了。

目前市面上的智能体应用大致可以分为三个层次：

第一层：对话式助手 就是加强版的 ChatGPT，能回答问题、写文案。

第二层：工具调用系统 能调用外部 API、查询数据库、执行简单自动化任务，这是目前大部分 B 端产品在努力的方向。

第三层：业务流程智能化 能深度理解企业业务逻辑，自主处理跨系统、跨部门的复杂流程，真正成为"数字员工"。

腾讯云智能体开发平台已经触及到了第三个层次的门槛。特别是它的 Multi-Agent 协同、工作流编排、数据库直连、权限管理等这些能力。

这次峰会，腾讯不止提供 ToB 级的开发能力，还有面向 C 端普通用户的“腾讯元器”平台——零代码智能体中心。

传统产品经理，正在成为下个被淘汰的“传统岗位”。

过去画原型、写 PRD、跟进度的“传统技能包”，在AI时代正迅速贬值。63% 的企业转型做 AI 产品！当下的问题不再是“要不要学 AI ”，而是“如何构建 AI 产品”。

前段时间还跟字节、腾讯的资深 AI 产品经理沟通，他们反馈：在大量招人，只要有 AI 相关的项目经验，基本都能拿到面试机会，而且领导很舍得给钱，涨薪 40-60% 很正常！

接下来的产品人，得卷AI能力了！

如今AI大火，行业极速发展的背后，懂AI 产品人才却严重稀缺。这不是要你转技术岗，而是要掌握构建 AI 产品的核心方法：

如何将你的领域知识，转化为 AI 产品的核心竞争力？
如何用 AI 技术实现你的产品需求？
如何设计真正懂用户的 AI 交互体验？
……

懂AI，就是产品经理的“救命稻草”！

风口之下，与其焦虑被行业淘汰

不如先人一步享受AI技术带来的红利！

我把AI产品经理的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【`保证100%免费`】

在这里插入图片描述

（不限年龄！不限岗位！没有代码基础也能学！）

🎁现在扫码，完课还送：

《AI产品面试题库》《AI大模型应用案例集》

掌握技术+实战，快速转型！

想成为一名卓越的AI大模型产品经理，需要从技术、到项目实战的全方位转型指南！

**1）**AI产品应用原理解析，产品经理也能听懂！

对于产品经理来说，如果你不懂技术，做不了业务和AI大模型技术衔接、定义不了数据需求，是没法完整的落地一个产品的！

本次课程，专门面向产品经理人群，解析当下最热门的AI产品应用的必备的「大模型」、「多模态」的实际应用和算法原理！解析AI产品应用技术，积累大模型能力！简单易懂，不需要会代码，小白也能掌握！

大模型微调：掌握主流大模型（如DeepSeek、Qwen等）的微调技术，针对特定场景优化模型性能。学习如何利用领域数据（如制造、医药、金融等）进行模型定制
AI Agent智能体搭建：学习如何设计和开发AI Agent，实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。构建垂类场景下的智能助手产品（如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等）

2）超全行业案例解析！

课程详细讲解现阶段，大模型在各个行业和领域的应用现状！包括：零售与电商、教育、医疗、泛娱乐、法律等等10大行业！

详细讲解案例的思路、应用场景，以及背后的技术原理、核心技术！揭秘各个行业、场景的真实现状，和未来产品的发展与机遇！

可以说，讲解完一个案例，就能积累一个AI产品实践的经验！

课程中所涉及到的实战项目，都可以直接在自己的工作中使用，让自己的产品/项目有可借鉴的成功案例！

3）AI产品经理求职专项辅导

课程中会系统的帮助大家拆解字节、腾讯、百度等大厂AI PM岗位JD关键词，掌握AI PM高频面试题型与回答框架；展示 AI 相关能力的关键技巧：Prompt设计、模型评估、A/B测试、成本意识、与算法/工程协作经验；

To B类AI产品经理：突出“行业理解 + 技术落地 + 商业闭环”能力的简历结构设计，展示项目成果；从客户需求洞察到技术方案设计，展现端到产品思维；如何评估To B AI产品的可行性、客户付费意愿与实施成本
To C类AI产品经理：拆解头部公司岗位JD，将过往尽力转化为AI产品叙事逻辑；从行业趋势、产品设计题、案例分析&数据分析题、技术理解边界等全流程辅导面试；避免无效海投、锁定最适合的AI产品岗位；