对话｜腾讯云副总裁吴运声：企业Token账本不能只用价格高低判断

（图源：腾讯官方）

蓝鲸新闻7月20日讯（记者卢思叶）相比去年的“百模大战”，2026年的世界人工智能大会（WAIC）现场，AI智能体成为展馆中出现最高频的名词。

从内容生产、办公协同、到工业制造、医疗健康，智能体应用覆盖每一个产业场景，AI落地走进千行百业，几乎是人人都在讨论的话题。

在企业端，对AI应用的探索已经从使用应用转向嵌入业务流程。落地进度如何、面临什么挑战、怎么连接已有系统、如何保障数据安全与权限管理、以及如何平衡AI能力与使用成本等问题随之涌现。

WAIC期间，腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人吴运声与蓝鲸科技在内的媒体对话，就企业级智能体的落地现状、AI产品出海中的关键挑战、下一阶段行业演进方向等话题展开了讨论。

例如，Token成本正在快速下降背景下，企业构建Agent的关键是什么？未来会被AI深度改造的行业是哪些？

“对企业来讲，智能体到底是怎么做的，具体是怎么一步一步完成的，是需要面临审计的，这也很重要。安全性、权限也很重要，对企业来说，智能体可以访问什么，哪些不能访问，这些都很重要。”吴运声表示。

具体到哪些行业会被AI深度改造，吴运声称，“我觉得长期来讲都会被改造，短期来说就是以往做信息化比较好的行业，在这方面会做得更快一些。比如说我们本来是互联网出身，进入Agent就很快；还有金融行业，信息化做得很领先，生意模式比较健康，他们做的也很快。”

此外，吴运声透露，“相比去年，企业对智能体的接受度已经明显提升，腾讯云企业智能体客户数量和ADP平台使用量同比至少翻倍。市场教育成本下降，将进一步推动智能体在更多行业落地。”

对于转型中普遍关注的成本问题，吴运声表示，确实越来越多企业开始关注Token成本，但不是简单判断价格高低，可以通过不同模型组合、任务拆分等优化投入。

在吴运声看来，企业智能体仍处于发展早期，行业远未到终局。事实如此，WAIC期间，各大云厂商都在上新企业级智能体的相关产品，在早期抢占企业客户。

腾讯也面向智能体领域发布了多项产品技术，其中企业级智能体开发平台ADP4.0海外版正式上线；腾讯乐享发布企业知识接入升级方案Agentic知识库；个人与团队协同场景，WorkBuddy推出独立App，iOS、Android、鸿蒙均上线。

以下是蓝鲸科技记者等与吴运声的部分对话，经编辑整理：

企业级智能体的落地现状

提问：就腾讯云今年企业级Agent来看，您觉得是怎么样增长状态？

吴运声：相比去年是有明显增长的，今年新技术、产品都有出来。智能体接受度上，企业在日常生活和工作交流中已经被教育了，所以市场教育成本大大降低，这一定会加速智能体在各个行业的普及和应用。腾讯云智能体相关客户数量和使用需求同比至少翻倍增长。

提问：现在看到营销、客服是落地比较快的场景，除此以外，还有哪一些场景已经比较有成效的？

吴运声：巡检，过去货架巡检很麻烦，要单独训练一个模型，而且针对不同场景要训练不同模型，再把数据做后处理、结构化出来，现在这些事情都可以用智能体搭一个管线，形成智能体来解决。在传媒领域也用得很多，比如电视台用ADP制作生成管线、电视节目或者检索需要的媒体资源，这类案例挺多。

提问：企业级智能体过去一年最常验证场景集中在客户知识库和业务自动化这一部分，最大的阻力是组织流程、数字质量还是ROI成本上的？

吴运声：这几个问题其实一直都存在，现在都在逐步解决的过程中。其中，落地过程中遇到的一个很大困难是，怎么对接企业已有的老系统，很多数据或者流程都沉淀在各个老系统里，有些信息化做得不是很好的企业，老系统也没有成熟的MCP接口或者API可以调用。这个过程中，需要对它的系统做适当改造才能让Agent能够调用，并嵌入到业务流程中。

不过，我们在真正落地时发现，今年和去年相比还是有很大的改进的，尤其是Agent Loop智能体的能力得到了提升，使得以前不太好做的事情，如检索、工作流等，在能力上已经可以支持。

提问：不久前亚马逊云科技发布了企业级生产智能Agent的指南，他们认为企业最重要是建立自己Agent的评估标准，腾讯云ADP帮助企业构建生产级Agent的时候，有没有类似方法论，企业构建Agent的关键是什么？

吴运声：企业标准肯定重要，而我们认为整个流程都很重要。ADP提供的是全流程能力，包括构建、评测、发布、嵌入已有系统，还有可观测能力，包括整个过程中的审计日志等。

评估是其中一部分，但在真正落地时，很难只强调某一部分。比如评估做得很好，难道可观测不重要吗？

对企业来讲，智能体到底是怎么做的，具体是怎么一步一步完成的，是需要面临审计的，这也很重要。安全性、权限也很重要，对企业来说，智能体可以访问什么，哪些不能访问，这些都很重要。

提问：您认为会被AI深度改造的行业是哪一些？

吴运声：我觉得长期来讲都会被改造，短期来说就是以往做信息化比较好的行业，在这方面会做得更快一些。比如说我们本来是互联网出身，进入Agent就很快；还有金融行业，信息化做得很领先，生意模式比较健康，他们做的也很快。

这是从行业维度来讲，当然我们不排除有一些个体公司，行业虽然比较传统，但是公司非常有前瞻性，他们也会做得比较快。

智能体行业发展的新变化

提问：腾讯现在有非常多智能体产品，内部对不同智能体产品的定位未来可能做什么样平衡？行业中的智能体可能出现什么样的发展分化？

吴运声：智能体从两、三年前开始不断出现，能力也在不断演进，我觉得现在还只是开局阶段，远远没有到终局。

很多产业在刚开始兴起的时候，一定会有各种各样的参与者会在蓬勃发展的环境里贡献自己的想法，或者生产自己的产品。

其实不仅仅是腾讯，在业界我们也会看到各种各样的智能体，在不同领域或者不同场合，会形成各自的能力。早期不用非常严格地切分“这个一定做什么、那个一定做什么”，就这样发展着，可能慢慢会走向某种平衡或者终局。

提问：大家最近都提到FDE（前沿部署工程师），腾讯云内部怎么定义FDE这个新岗位？

吴运声：我觉得会把过去的BA，也就是业务分析师，以及驻场交付这类角色融合起来，形成FDE的角色。

这个角色需要理解企业的业务流程，甚至理解企业的组织过程，在这个基础上，设计如何用Agent给企业客户的业务流程提效，再搭配当前已经发展出来的各种产品，比如WorkBuddy、ADP等，按照前面的顶层设计去支撑，并在此基础上制定适合企业的智能体，让它在企业内部跑起来。

这是一个完整的生命周期，包括跑起来之后的监控和持续迭代，所以这样的角色需要具备业务分析能力、架构设计能力，同时要非常了解当前智能体的能力边界和产品布局，也要能够自己上手搭建相应的智能体。

在智能体运行过程中，还要能够提供监控、评估等一系列工作。这是一个综合角色，不一定是一个人，也可能是多个人共同完成。

提问：这类岗位出现是不是意味着，随着大模型技术和市场逐步成熟，产品或者对外服务的形态，是越来越集成化、打包化的？

吴运声：我描述一下为什么在当下这个时刻我们会强调FDE。因为AI太复杂了，不像传统软件，比如Office应用下载，使用就好。AI有很多层，一个用得好的人和一个用得不好的人，差距非常大，用得不好的人可能给业务带来副作用。

正因为里面的技术栈和产品栈非常多，所以它的下限和上限，很大程度取决于实施的人能不能做好。在这样的环境下，有人非常熟悉产品、熟悉技术栈，同时作为FDE了解企业需求和业务流程，就可以做出非常匹配的方案，产品价值会放大。

企业AI落地的Token账本

提问：今年上半年的时候，尤其是到这两个月，企业会有明显的动向要算AI整体成本、Token成本，现在有这样的反馈吗？

吴运声：有的，企业会越来越关心Token的成本。

提问：这个账可以算得过来吗？比如在某一段时间内Token的价格是非常高昂。

吴运声：首先，不能简单回答能或者不能。企业确实在算这个账，但我们也可以看到，Token成本正在快速下降。第二，越来越多企业在算账过程中，会搭配不同模型完成不同事情。

第三，可以把环节拆分。有些模糊的事情，用Agent的方式来做，这会消耗比较多Token；但一些确定性的事情，可以用工作流来做，不需要反复消耗Token。所以当企业关注Token成本时，会涌现出各种各样的方法，既满足业务需求，又降低Token消耗成本。

提问：目前哪一些行业的客户愿意为更高价的产品付费？

吴运声：金融行业、传媒行业、零售行业都有很多，但我觉得这跟行业没有那么强的关系，核心还是客户觉得花了这个钱能赚回来，就会付费。

提问：最近国外的一些中小企业，很喜欢调用中国的大模型，因为Token价格比较便宜，在Agent上也有同样的情况。那出海是未来的重点吗？有预估国内和国外市场大概是什么样？海外会优先哪一些市场？

吴运声：整个中国企业出海都是非常重要战略，但现在肯定还是国内市场为主，重点海外市场以产品为主，不同产品板块不太一样，也会看本地市场人口情况、基建情况、政治环境、设施稳定等因素。

提问：出海过程当中有前所未有的机遇，同时也可以看到各地对AI治理也是前所未有的重视，进入新的市场怎么做适配当地需求，怎么在AI治理上面怎么达到当地监管的需求？

吴运声：这个要一个国家一个国家做，肯定要满足当地国家的法规，同时因为AI产品很广，不同产品在不同国家落地时，面对的法规差异也很大。比如通用AI、元宝这类产品，落地一个国家所需要满足的法规，和企业级的ADP服务某个企业，需要满足的法规要求差异就比较大。

所以我们会选择不同产品，在不同国家采用不同方式落地，但肯定要遵守当地法规，并适配当地使用习惯和语言。比如我们在印尼做了很多私有化项目，在企业里面，我们只是提供软件和技术，企业内部安装部署智能体。