关于OpenAI姚顺雨加盟腾讯的消息已被辟谣。但不可否认的是，公众对腾讯在AI Agent领域的布局仍抱有高度期待。
无论是依托微信生态构建AI Agent体系，还是推出独立的智能体产品，腾讯凭借其庞大的用户基础和完整的产品矩阵，在这一赛道上的优势显而易见。元宝的快速崛起便是有力佐证。
若说AI已进入下半场，那么腾讯长期积累的技术能力与场景理解，正逐步释放价值。近期我在为公司搭建智能体时，最终选择了腾讯云智能体开发平台（ADP），原因在于其明确聚焦ToB场景，更注重企业复杂流程与个性化需求的落地实现。
半年来接触大量智能体应用后，我愈发确信：企业级场景才是智能体真正的主战场。消费级产品或许能靠创意与流量短期爆发，但唯有深入业务流程、提升生产效率的AI应用，才能持续创造长期价值。
过去十年SaaS发展过程中，“标准化”与“定制化”的平衡始终是行业难题。客户的真实需求高度多样化，而这些往往被传统软件忽视。腾讯云智能体开发平台的核心价值，正在于解决这一痛点——让AI真正适配企业具体流程。
案例测评
文章 Review Agent
每天修改稿件已成为常态。我的写作流程包括初稿撰写、错别字检查和结构优化。后两个环节早已通过预设提示词交由AI完成，尤其是错别字检测，AI远胜人工。
新同事虽获分享提示词，但使用仍不熟练。为此，我决定将流程产品化，打造团队首个可用的智能体。
在腾讯云智能体平台新建应用，选择单工作流模式。该任务流程清晰，无需创造力，只需按既定路径稳定执行即可。
我们团队有专属校验规则，除常规错别字外，还包括专有名词格式统一，如“Agent”首字母大写、“LLM”全大写等。初稿常因匆忙忽略细节，最终环节必须严格对齐标准。
以往在GPT中需反复上传PDF附件，操作繁琐。如今通过腾讯云平台开发完成后，形成开箱即用工具，仅需输入文章即可自动处理，极大降低团队使用门槛。
平台支持文档、问答对及数据库三种数据源导入，已有PDF可直接上传，网页内容也可通过链接接入，私有知识管理更为完善，这也是智能体能否落地的关键。
平台提供可视化画布，通过拖拽组件、连线设置执行顺序即可完成流程搭建。即使无开发背景也能快速上手，使用门槛极低。
测试中故意植入错误，如“LLm”“Agent”拼写不规范，系统均准确识别并修正。润色功能流畅，一键即可优化全文。
当我提出“将文章压缩至1000字”的特殊要求时，系统并未报错或重跑流程，而是精准跳转至“自定义优化”节点重新处理，表现如同经验丰富的编辑，流程控制自然高效。
这意味着无需额外配置，平台已内置流程调度能力，用户只需关注结果输出。
Timeline Agent：一分钟生成网页排期
我还尝试构建Timeline Agent，将项目需求录入知识库，由AI自动生成时间线并部署为网页。
此过程借助插件实现，操作简单，直接拖入即可。目前插件广场提供多个限时免费插件，扩展性强且易于体验。
整体逻辑为：输入需求 → RAG检索数据 → 大模型生成HTML → 插件Deploy部署 → 输出网页URL。
过去此类任务需前端开发耗时编码，如今通过插件拖拽与大模型联动，几分钟内即可生成可用网页，部署过程几乎无需干预。
实际效果显示，系统根据知识库信息自动生成包含时间轴、数据分析与洞察的完整网页，并即时返回访问链接，信息呈现清晰直观。
技术门槛显著降低，这种高效的交付能力正是企业所需的核心价值。
Multi-Agent协作：主Agent担任调度员
进一步测试了Multi-Agent模式，用于对接业务系统的问数任务。
设定一个主Agent（智能问数Agent）作为调度中枢，根据问题类型分发任务：涉及收益问题转交商单Agent，时间节点查询则交由Timeline Agent处理。
调试完成后可直接发布。平台集成评测、发布与运营功能，实现全流程闭环管理，避免多工具切换，大幅提升效率。
几个亮点
回顾使用过程，以下几个特性尤为突出。
RAG（检索增强生成）方面，过去知识库文档增多易导致版本混乱，AI可能输出矛盾信息。此次测试中，当混入旧版文档时，系统在上传阶段即标记冲突点，支持手动选择保留或覆盖，有效保障数据一致性。
更重要的是，面对模糊提问，系统会主动追问；无法回答时选择拒绝而非编造答案。这种“不懂就说不懂”的机制，契合企业对可靠性的高要求，也呼应OpenAI近期强调的“减少模型幻觉”方向。
Multi-Agent协作体验超出预期。各智能体之间可自由转交任务，如同团队成员间交接工作；也可在画布上预设流转路径，实现有序接力。
平台提供P&E（Planning & Execution）协同模板，将规划与执行拆分为两个角色协作，通过简单拖拽即可构建复杂链路，适用于报告生成、网页构建等多步骤任务，几乎无需编写逻辑代码。
平台内置百余个插件，功能扩展只需拖入流程中，自动融入多智能体协作体系。这种模块化设计让复杂应用开发变得轻松高效。
关于“Workflow是否属于智能体”曾有争议，我倾向于认为预设流程不完全等同于智能体。但在实际场景中，确实需要具备自动化执行能力的流程型Agent。因此，不必拘泥定义，关键在于满足业务需求。
此次使用中，Agent的稳定性令人印象深刻。长流程最怕中断崩溃，而平台通过设置全局调度Agent实现全程监控：用户提出“改时间”，系统自动回退至对应节点；临时取消请求也能立即退出，整个流程无需手动编写条件判断，却衔接顺畅、容错性强，充分满足企业级应用对稳定性的严苛要求。
写在最后
目前我已在公司内部推广智能体应用。
也开始系统反思：哪些重复性工作可交由Agent？哪些反复强调却易被遗忘的流程，应被固化为自动化工具？
惭愧的是，作为一名长期关注AI的人，直到现在才真正意识到：企业内部的各类流程完全可逐步Agent化。只是此前未曾往此方向思考，略显后知后觉。
我们曾习惯于传统逻辑——上线一个SaaS系统动辄年费数万元，久而久之，默认个性化小需求难以满足。
但时代已变。以腾讯云为代表的智能体开发平台，已大幅降低构建成本，使各类规模企业都能快速打造专属Agent，重构日常琐碎与重复流程。
这或许是下一阶段的起点：不再是我们适应工具，而是工具主动适配我们。企业中最细微的环节，也能通过Agent被重新塑造。
正如文中所述的小案例。文章完成后，我已着手优化现有Agent——例如将“文章Review”与“Timeline生成”合并：输入标题即可自动生成大纲与时间线，便于同步协作；定稿后再交由同一Agent完成校对、结构调整、格式统一与素材打包。
迭代将持续进行。更重要的是迈出第一步，转变思维，从具体问题切入，让Agent在团队中真正运行起来。
当第一个实用Agent上线，后续的复制与扩展便水到渠成。AI时代的下半场工作方式，正由此悄然重塑。
我似乎理解了什么是“AI原生公司”。虽迟但至。
