升级全栈 AI 能力。

作者｜连冉

编辑｜郑玄

2026 年，AI 产业的竞争，进入了智能体的「百虾大战」。

OpenClaw 掀起的「全民养虾」热潮，让 AI Agent 从技术圈的小众概念，变成了全民热议的风口，也让所有云厂商都找到了新的增长叙事。

在 3 月 27 日上海举行的腾讯云城市峰会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生谈到，「AI 落地不只是一道算法题，更是一道工程题。」

在他看来，当模型能力逐渐趋同，真正拉开差距的，不再是参数规模，而是围绕模型构建的 Harness 工程能力——包括工具调用、上下文管理、长记忆与工作流设计在内的一整套系统工程。

这也意味着，Agent 的竞争，正在从「模型能力」，转向「工程能力」。

在这一判断之下，腾讯云在此次峰会上首次系统性展开了其 Agent 全景布局：从 MaaS 升级为 TokenHub，到开源底层平台 Cube，再到围绕 ADP 开发平台与 Agent Runtime 构建的执行体系，本质上是在搭建一套让 AI「能够稳定做事」的工程底座。

腾讯云发布 Agent 产品全景图｜腾讯

这也是腾讯云在 2025 年实现 ToB 业务全年规模化盈利后，首次对外披露完整的 AI 演进路线。

01

Agent 走向「执行」，不卷 token

汤道生在峰会上谈到，「OpenClaw 的爆火，标志着人工智能的应用范式，正在从「Chatbot」向「AI Agent」跃迁。」

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生｜腾讯

这波热潮的本质，是 AI 完成了从 Chatbot 到 AI Agent 的关键跃迁——过去的 AI 对话机器人，只能完成「你问我答」的交互；而今天的 Agent，已经能听懂指令、自主决策、完成执行动作。这个从「对话」到「执行」的跨越，让 AI 真正走出了实验室，拥有了深入产业场景、解决真实问题的可能。

在 2026 年春节前，腾讯云的产品团队已经启动了相关布局，从引爆全网的千人装机活动，到「龙虾特攻队」全面上线，腾讯在不到一周的时间里，就推出了面向个人、企业和开发者的全系列 Agent 产品。

「个人用户安装小龙虾，需要出让大量的权限和隐私，数据越少，体验越差；对于企业而言，数据安全、权限管控、合规审计，是不可触碰的红线。如果这些问题不解决，再火的 C 端产品，也很难走进企业的核心业务流程。」腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强表示。

这个判断，也成了腾讯云 Agent 布局的核心方向之一。腾讯云先一步抓住了企业级市场的核心痛点，把安全可控，当作了企业级 Agent 方案的底层基石。

当下的云厂商市场，token 消耗量已经成了绝对的核心指标。有厂商给销售团队制定了极端的考核政策，把 token 业绩按 10 倍、20 倍折算进收入；价格战愈演愈烈，百万 token 的价格被打到几毛钱，靠补贴抢市场成了行业常态。

腾讯云展现出了相对克制的态度。李强在采访中谈到，不会把 Token 当作最高优先级的极端考核指标，也不会单纯依靠高补贴去抢占短期市场。

在李强看来，token 就像汽车的油耗，它是衡量产品使用情况的重要指标，但绝对不是唯一指标。「如果只盯着油耗，不关注引擎的经济性、输出能力，客户最终一定会舍弃你。我们从来不否认 token 的重要性，但一个好用的 AI 产品，能让客户从中获得真实价值，token 的消耗是自然而然发生的事情，而不是靠强销售、高补贴堆出来的。」

token 生意的本质，是一个切换成本极低、几乎没有用户黏性的生意。

「今天这家厂商降价，客户就去薅一波羊毛；明天那家厂商给补贴，客户就立刻转场。OpenClaw、Anthropic、Gemini，谁便宜用户就用谁。靠低价亏损换来的客户，哪天你不发『红包鸡蛋』了，流失只在一瞬间。」李强直言，靠激进补贴换来的 token 规模，短期看数据亮眼，长期看对企业的健康发展有百害而无一利。

放弃了 token 的价格战，腾讯云把筹码压在了「全栈 AI 工程能力」上。

汤道生在峰会上提出了一个核心观点：随着行业发展，主流大模型的能力差距正在逐步缩小，企业的核心需求，已经不再是「拥有最好的模型」，而是如何通过模型的 Harness（大模型的脚手架）——包括工具调用、分层上下文工程、长记忆管理、工作流设计等系统工程手段，在不改变模型架构和参数的基础上，把模型的能力最大程度发挥出来。

为此，腾讯云端出了一套包含五层的 AI 服务体系：从底层的能源供给（如在内蒙古赤峰落地的绿电直供数据中心），到支撑训练与推理的算力底座，再到兼容多种主流模型的 TokenHub 平台，以及面向不同受众的智能体开发平台（ADP）和应用层落地。腾讯云试图扮演的，是一个为企业铺设「AI 水电」的基础设施提供商角色。

AI 产业的竞争，最后是全栈能力的综合比拼。只有从底层能源到终端应用全链路打通，才能真正解决 AI 落地的「最后一公里」问题，这也是腾讯云与其他玩家最核心的差异。

02

让 Agent 真正走进产业核心场景

全栈工程架构是基础设施，而如何打通实际应用场景，才是检验 Agent 商业化价值的最终试金石。

安全，是企业部署 Agent 的第一道门槛。相比个人用户可以为体验让渡权限，企业对数据、权限与执行边界的要求更为严格。一旦失控，带来的不是效率问题，而是合规与风险问题。

围绕这一点，腾讯云把 Agent 的安全能力拆解为一整套贯穿全流程的治理体系：在云端，通过安全中心与网关实现统一管控；在终端，通过 iOA 与龙虾管家完成权限管理与审计留痕；在技能层面，通过 SkillHub 对外部能力进行审核与过滤；在执行层面，则通过云沙箱实现环境隔离和按需销毁。

本质上，这套体系解决的不是「能不能做」，而是让 Agent 的每一次调用都可控、可追溯、可约束，从而真正具备进入企业核心流程的前提。

此外，腾讯云的一个更底层支点，在于它对「入口」的控制能力。

通过打通微信、企业微信、小程序等高频场景入口，并将腾讯文档、会议、地图、音视频等能力封装为可调用的 Skills，Agent 不再是一个独立工具，而开始嵌入到既有业务流程之中。

这带来的变化是，使用门槛被大幅降低——用户不需要额外学习或迁移，只是在原有工作流中「多了一个可调用的执行单元」。

例如，WorkBuddy 可以直接通过微信或企业微信远程调度电脑，完成文书处理、数据分析等任务；QClaw 则进一步降低门槛，通过扫码连接，即可用自然语言驱动电脑操作。

当 Agent 不再被「打开使用」，而是被「随手调用」，它才真正具备规模化落地的可能。

在具体行业中，Agent 也开始承担稳定的执行角色，进入具体业务流程，承担可量化、可复用的生产职能：在酒店场景，华住将其用于客需服务处理，实现大规模自动化响应；在研发侧，CodeBuddy 已在腾讯内部及荣耀等企业中规模化使用，成为工程师的日常生产工具；在工业领域，三峡能源通过 Agent 完成光伏巡检，将原本依赖人工的高强度作业转为自动识别与处理；在企业服务中，AI 合同处理将数小时的人工流程压缩至分钟级。

腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强｜腾讯

正如李强所说，「好用的 AI 才有生产力，它应该像水电一样，打开就能用，接上就能跑，不用企业从 0 到 1 搭基础设施、从模型训练开始折腾。」

03

盈利之后，腾讯云的新增长曲线

前段时间，腾讯发布 2025 年 Q4 及全年财报。财报显示，2025 年，腾讯云完成了一个关键的里程碑：从对外开放历经 13 年发展，实现了 ToB 业务的全年规模化盈利。这也意味着，腾讯云走出了过去「增肌减肥」的调整期，进入了高质量增长的新阶段。

在这次峰会上，腾讯云也明确了 2026 年的三大核心增长引擎：AI、出海、国产化。

AI 是腾讯云未来最核心的增长引擎。李强谈到，AI to B 是当前所有云厂商最大的增量市场，其增速远超传统云业务。2025 年，腾讯在 AI 相关产品研发的投入高达 180 亿元，2026 年这个数字还会继续加大，投入方向不仅包括 AI 基础设施建设，更会向 AI 产品研发、Agent 技术落地持续倾斜。

而出海，已经成为腾讯云增长最快的业务板块。2025 年，腾讯云海外客户规模同比翻番，国际业务实现持续双位数增长，业务覆盖超 80 个国家和地区。今年 3 月，腾讯云宣布在德国法兰克福新增第三个云可用区，成为海外开区速度最快的中国云厂商。

国产化，则是腾讯云的另一大增长抓手。随着企业自主可控需求的持续提升，腾讯云 TDSQL、TCS 等全系产品均已完成自主可控适配，在政府、金融、交通、国企央企等行业实现快速落地，成为高质量增长的重要支撑。

OpenClaw 确实完成了一次关键的市场教育——让更多人第一次直观感受到，AI 可以参与执行。但热潮之外，行业终究要回到一个更朴素的问题：AI 能否为企业持续创造价值。

这一转变已经发生。普华永道数据显示，52% 的中国 CEO 表示企业在应用 AI 后实现了收入增长，显著高于全球平均水平。这意味着，AI 正在从「创新投入」，转变为「经营变量」。

在这个阶段，企业关心的，不再是更便宜的 token，也不是参数更高的模型，而是 AI 是否用得上、用得起、用得住。

从这个角度看，腾讯云的全栈布局，本质上是在做一件更基础的事情：把复杂的算力、模型与工程能力封装在底层，让 AI 像基础设施一样被调用。

Agent 时代的竞争才刚刚开始。最终决定胜负的，是谁能把 AI 从「技术变量」，稳定地转化为「产业变量」。

*头图腾讯

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