腾讯云智能体开发平台(ADP)核心升级 - 平台技术内核深化，从单一检索走向复杂任务编排与多智能体协作[3] - 推出GraphRAG功能，通过图结构组织知识关系，提升复杂问题的理解深度与结果稳定性[3][10] - 工作流上线“节点回退”功能，支持任意智能回退修正，并支持长达24小时的异步运行，已应用于长视频分析等场景[3][11] - Multi-Agent能力已成熟并产品化，支持通过转交描述或工作流编排实现灵活协作[3][12] - 推出AI原生Widget功能，支持通过模板、代码或自然语言快速生成富交互组件，降低开发门槛[10][12] 部署模式与生态联动策略 - 推出“专有云”部署模式，介于SaaS和纯私有化之间，满足数据隔离与资源弹性需求[4] - 实现ADP与底层IaaS资源解耦，可部署在用户存量云资源中，支持跨云、混合云环境及各类云服务中间件接入[4][24] - 核心战略强调“CB联动”，将B端ADP平台能力与C端QQ浏览器、ima等平台打通，形成能力相互反哺的正向循环[5][6][16] - C端产品在真实复杂环境中打磨的底层能力（如文档解析、沙箱能力）被系统化输出至B端平台[16] 商业化策略与市场展望 - 商业模式从纯Tokens计费转向可持续的订阅收入模式，包括SaaS套餐和专有云/私有云套装订阅[7][29] - 关注提升订阅收入占比，从“算力消耗型商业模式”转向“平台订阅型商业模式”[23][29] - 行业竞争加剧并开始卷价格，公司策略是进行差异化竞争并侧重构建生态壁垒[7][23][30] - 市场需求加速释放，推动收入快速增长预期[8] 平台能力进展与行业落地 - 过去一年发布6个大版本，数千个功能需求，RAG引擎在复杂企业知识场景中整体准确率在国内保持领先[10] - 官方插件已扩充至近160个，覆盖通用业务及多个垂直行业，新接入了微信支付、混元生3D等腾讯特色插件[14] - 平台已在金融、传媒、零售、医疗等20多个行业落地，合作伙伴数量一年增长3倍多[15] - 与生态伙伴联动落地行业应用，例如在传媒行业帮助广东电视台通过媒体内容处理Agent生产百余条爆款内容，效率提升40%[14] 对高价值AI智能体的定义与案例 - 高价值企业级智能体需能无缝嵌入业务流，解决真实痛点[19] - 与头部家政企业合作打造的“家政在线管家”能在5秒内响应用户找保姆需求，整体问答准确率超过80%[20] - 结合多模态能力构建的服务质量质检Agent，对服务人员照片进行自动化质检，成功率超过90%[20] - 市场应用目前仍以“对话问答”为主，但让智能体“干活”是明确方向，已有酒店客服等场景落地[18] 生态竞争与长期战略 - 公司认为模型领先可能仅持续数周，产品领先约一两个月，而生态领先才能形成跨周期的优势[23] - 竞争重点从“基础能力竞争”转向“综合产品力、服务价值的竞争”[30] - 通过构建扎实、可复用的内容生态形成商业壁垒，并引入合作伙伴基于行业Know-how打造专属Agent和标杆解决方案[23][27] - 智能体领域趋势从“会聊天”转向“能干活”，未来两年市场主旋律是“ROI与可靠性”[32]