腾讯汤道生：从「养虾」到Agent生产力，Harness工程决定AI落地成败
AI落地不只是一道算法题，
更是一道工程题。
最近爆火的 OpenClaw，标志着人工智能的应用范式，正从“Chatbot”向“AI Agent”跃迁，让越来越多的企业客户认知到，AI Agent深入业务场景、解决实际问题的价值和能力。
比起 ChatBot，AI Agent落地过程更复杂。智能体 的 “干活”质量，很大程度上取决于大模型工程化 的 精细程度 ——给模型什么工具、喂什么上下文、如何处理多轮对话中的记忆衰减、怎么把复杂任务拆解为可执行的工作流。这些问题仅靠算法本身难以回答。
腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO汤道生，近日在腾讯云 上海 城市峰会上，也表达了类似的观点。他认为， "AI落地不只是一道算法题，更是一道工程题。 “ 随着主流大模型的推理能力差距逐步缩小，企业比拼的重心正在从 “ 谁的模型更强 ” 转向 “ 谁能把模型用好 ” ——而这 ， 取决于模型之上的工程层，也就是业界最近广泛讨论的 Harness （ 大模型 脚手架）。
所谓 Harness，是围绕大模型构建的系统工程：工具调用、分层上下文管理、长记忆构建与调度、工作流的设计与编排 等等 。无论是海外研究报告 ， 还是腾讯自身实践均显示，在同样的模型能力下，不同的 Harness设计对 AI 实际使用效果和 tokens成本影响很大。
腾讯云 Harness工程的三层探索
腾讯在 Harness工程上已进行了一些体系化的探索，汤道生从三个维度做了阐述：
第一层是 “图书馆”——对智能体而言，知识底座越扎实，内容输出就越稳定；知识更新越及时，就越能贴近业务变化。汤道生认为，知识库应当成为企业的核心资产和“新中台”，通过它为智能体连接上专业的“数字图书馆”，让行业专家的经验永远在线，持续积累企业的经营know-how，创造复利价值。
但是，企业内部的知识繁杂，如何清洗并处理 好这些知识，形成 大模型可以理解和调取的信息？腾讯云智能体开发平台 ADP 可以帮助完成这一目标。借助 知识库 和 RAG 能力， ADP 可以对复杂图文混排、表格、公式等版面，进行智能识别与结构化处理，帮助企业高效搭建知识库。
同时，企业也可以直接使用 “开箱即用”的知识库SaaS产品腾讯乐享 。 腾讯乐享 2.0 已经 从问答工具 ， 升级为可执行任务的智能知识库，具备完善的知识更新巡检、精细化权限管理与 AI问答能力， 也 可以深度挖掘企业隐性知识关联 ，持续 将专家经验沉淀为可复用的 AI技能。
第二层是“ 神经中枢”——Claw作为智能系统的核心调度器，从SkillHub发现和下载技能，持续积累连接外部系统的能力，借助大模型对外收发指令、触发行动。其背后的 腾讯云 Agent Runtime安全沙箱，可在1分钟内拉起超过十万个隔离容器，百毫秒级启动，用完即销毁， 也可 用于大模型强化学习的程序结果验证。腾讯云与 MiniMax的合作是一个典型案例，双方落地了业内首个百万级吞吐的强化学习沙箱。
第三层是安全护栏 ——从资产识别、访问管控到Skills审核，为企业Agent部署提供全链路防护。在云端，腾讯云提供AI Agent安全中心和安全网关；在办公终端，通过iOA和Agent管家管理访问权限，并提供运行日志方便合规审计。 同时， SkillHub作为安全可信的Skills市场，从技能源头把控安全。
这套 Harness体系的一次集中检验，是腾讯云在全民"养虾"热潮中的快速响应。汤道生复盘了"龙虾特攻队"的集结：早在OpenClaw爆火之前，产品团队就已嗅到机会并着手准备，随后快速推出WorkBuddy、QClaw等面向个人用户的产品和企业版ClawPro，打通微信、QQ、企业微信等IM渠道，将腾讯文档、地图、会议等产品能力封装为Skills。这背后 的 一整套工具链，依赖的是腾讯多年技术积累和敏捷迭代能力。
重构个人与企业生产力
模型和工程化能力，是 AI落地的双引擎，缺一不可。近年来，腾讯的基础大模型能力也在持续精进、根基不断夯实。去年 腾讯对混元团队与研发流程进行了重构， 大幅提升了模型性能，并强化了与产品的联动。在腾讯云上海峰会上， 汤道生 透露， 腾讯混元 HY3 即将发布，其 在推理与 Agent能力等 多个 维度 都有显著 提升， 同时 激活参数大幅降低 ，在元宝中实测效果表现优异 。 在 多模态方面，混元 3D 系列开源模型 已经成为全球 备 受欢迎的 3D模型， 社区下载 超过 300万，已服务拓竹科技、创想三维、德国Maxon等全球超150家企业客户。
在 模型和工程化双重带动 下 ， AI加速 实现 对生产力的重构。 员工提效领域， AI编码助手深刻改变了软件开发的方式， 腾讯云代码助手 CodeBuddy已经覆盖腾讯超过90%的工程师，串联研发全流程，推动AI并行协作。
但汤道生表示，生产力的瓶颈不只在代码里 。 产品经理写方案、运营做报告、管理者处理邮件和会议，这些场景没有一行代码，却消耗了企业中大多数人的时间。为此，腾讯云也推出 WorkBuddy，将研发场景中验证过的Agent能力，延伸到通用办公场景，实现知识的即时获取、内容的自动生产、事务的自主流转，一人 可以 承担多角，减少沟通成本 。
在企业侧，汤道生认为，过去很多企业的经营强依赖各员工的知识与经验，通过流程串联起来形成产品与服务。在智能体时代，这些散落在个人头脑中的知识与经验需要沉淀为企业知识库，经过结构化整理后，转化为 AI可以理解和调用的“上下文”。只要企业知识库做到实时、准确，就能支持更多数字员工并行协作，充当问答助手提升工作效率，充当智能客服处理售后，充当营销助手精通产品特性，结合用户画像与经营数据提供决策分析 等等。
为了更灵活地支持用户用好模型和产品，腾讯云还将 MaaS平台升级为TokenHub，用户可通过API调用混元、DeepSeek、MiniMax、Kimi、GLM等主流大模型，配合Token Plan统一计费服务，企业能以较低切换成本在多模型之间按需选用。这种"模型任选"理念已贯穿腾讯云整个Agent产品矩阵：WorkBuddy和CodeBuddy支持多模型切换，QClaw按任务复杂度智能调度，ADP也支持为Agent不同步骤分配不同模型。
汤道生表示， 腾讯通过 加强 模型研究、升级研发架构、强化模型与产品协同 ，对内 为多条业务线，如微信、游戏、广告与企业服务，提供加速发展的新动能。 面向企业级市场，腾讯云 也将继续深耕产业场景、打造好用的产品，让 AI真正成为企业“用得上、用得起、用得放心”的普惠生产力工具 。