腾讯云智能体开发平台发布 - 腾讯云在AI产业应用峰会上正式上线智能体开发平台，实现零代码配置多智能体协同构建，显著降低开发门槛[1] - 平台前身为"大模型知识引擎"，具备RAG能力、工作流能力、多Agent协作机制及To B实战场景支持等差异化优势[5] - 平台支持文档自动生成问答对并进行溯源校验，降低运营成本，同时实现新旧文档比对与高效决策，显著减少token消耗[8] - 平台首次推出具备全局视野的Agent，支持灵活的节点回退和全局意图洞察，智能控制节点跳转[10] - 平台支持零代码配置多Agent协同转交，灵活满足不同Multi-Agent协同方式搭建需求[13] - 平台整合腾讯内部优质能力（如腾讯地图、腾讯医典）、RAG组件及第三方插件，实现全面开放与能力融合[15] 混元大模型升级 - 混元系列大模型迎来重磅更新，包括新模型发布和既有模型升级[3] - 深度思考模型T1采用多阶段强化学习训练，竞赛级数学能力提升8%[22] - 快思考模型Turbo S在全球arena榜单中上升到全球第八[22] - 视觉深度模型、端到端语音通话模型、生图模型imageV2.0、3D生成模型3D V2.5以及混元游戏模型等也同步更新[22] 行业应用与案例 - 在智能客服场景，与一汽丰田合作提升独立解决率从37%至84%，大幅优化客户体验和服务效率[25] - 在医药零售领域，与大参林合作构建专属AI知识库，打造"AI小参"问答助手，服务5万名员工，查询响应时间缩短超80%[25] - 在医疗行业文书撰写场景，与迈瑞合作推出"启元重症"智能体，病历书写效率提升近一倍[26] - 已构建覆盖金融、教育、零售、出行、消费电子等30多个行业的解决方案[36] 技术演进路径 - 从最初的RAG知识库问答，到流程编排的工作流，再逐步引入Agent能力，演进为多智能体协同的Multi-Agent架构[29] - 未来将通过模型能力升级、平台工具完善、场景解决方案打磨等措施进一步提升产品能力[36] - 更高效与自动化的训练技术、分布式推理技术、主流模型内核优化、主流芯片的推理加速能力将是主要演进方向[36] 战略定位 - 围绕企业真实需求逐步演进，从场景出发解决实际问题，推动能力从"落地可用"迈向"智能协同"[3] - 坚持"构建离产业最近的AI平台"的核心主张，深度理解产业痛点并实现价值闭环[32][33] - 以用户需求为本，持续迭代产品和技术，更好地构建距离产业更近的AI[37]