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（来源：贝壳财经）
全栈适配Agent能力成为云厂商新战事，而Agent落地企业真实业务场景还有距离。
5月20日，在2026腾讯云融合创新峰会现场，新京报贝壳财经记者了解到，云厂商正在加速国产化适配以及全栈融入Agent能力。同时，Agent目前应用到企业端真实业务场景时依旧在需要重复投入人工的环节。
鑫方盛集团CTO贺亚伟在接受新京报贝壳财经等媒体采访时提出，AI应用于企业侧无需过度追求概念和趋势，而应该关注背后的框架架构体系：如何解决模型的上下文能力，如何让模型更理解人的意图，以及如何降低模型调用成本。
主办方供图Agent可用于重复人工环节，模型仍需提升意图理解与记忆能力
Agent具备在场景中解决问题的能力迅速成为大模型商业变现的抓手，而这一能力在企业端完全落地还有距离。
以供应链流程为例，贺亚伟表示，在需求处理、订单处理、对账、发票、结算等环节中，目前Agent可以植入需要人工投入、重复且难以发现问题的环节。“Agent目前解决流程中最大的痛点而非全链路的问题。并且需要Agent达到高准确率后再接入，否则会影响业务发展。”他强调，其企业内部流程存在上千个节点，现阶段已经植入超过200的Agent，覆盖率达百分之二三十。从架构设计上是满足全链路端到端的自主执行，结合业务场景持续迭代升级。
AI能力快速迭代，今年以来“龙虾”、Hermes等产品都曾站上风口，对企业而言，快速迭代的AI技术是否每次都能对真实业务场景有效？
对此，贺亚伟认为，企业无需过度追求概念和名词，而是要观察这些新技术背后的架构能力，即：如何解决缓存、上下文问题，让模型“情商”变得更高，降低调用成本。
他认为，落地真实业务场景，模型的 “情商” 至关重要。“意图模型核心是先深度理解用户需求，再精准判断真实意图。理解往往是多轮递进的。意图模型需要做到：用户提出诉求后，围绕问题发散出多条推理分支，既不脱离原始诉求，又能层层聚焦；发散梳理后通过反问确认形成闭环，最终精准界定用户的真实需求。” 他强调，这套逻辑和人类思考复盘、推演问题的思维模式高度一致，可迁移适配多数同类业务场景。
而对于模型的上下文记忆问题，贺亚伟认为，解决业务真实问题，模型还得了解自己的立场和以前的做法。目前在解决这一问题上，鑫方盛自研“方悟”大模型采取将整条链路压缩类似书本大纲的方法，让模型了解这一框架，并在决策时调用知识库判断接下来的准确性。
2030年活跃Agent将破20亿，腾讯云加速全栈布局
适配Agent能力成为云厂商阶段性新故事。
模型技术得到一定普及，进入商业兑现期，Agent正加速涌现。现场数据显示，Token价格两年下降99%，日均调用量140万亿；中国CEO靠AI增收占比为52%，全球CEO这一指标为30%；另外，活跃Agent数量2030年将增长到22.16亿。
据腾讯云副总裁王义成介绍，腾讯云升级了面向Agent时代的能力矩阵，在国产硬件、操作系统、云平台、数据平台、AI引擎、Agent服务和安全服务等层面融入AI Agent能力，并设置全栈内生安全能力，还发布了ClawPro专有云版，提供AI智能体方案。
目前腾讯云已构建起包括操作系统TencentOS、专有云平台TCE、专有云PaaS平台TCS、数据库TDSQL、大数据平台TBDS、AI平台TI等全栈产品体系。
AI时代，企业关心信创和国产化能力。腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强表示，中国自主的深度，决定中国AI的高度。谁能够率先完成国产AI底座建设，谁就能更好地掌握下一阶段数字化竞争的主动权。
据腾讯专有云TCE研发负责人、腾讯云副总经理王旻观察，行业客户在硬件适配上相对离散。“在我们的客户中，不少企业会同时使用三四家厂商的硬件。”
他透露，腾讯云目前已适配国产主流芯片。
谈及公有云与私有云的市场竞逐，王旻认为，中国是公有云和私有云的二元市场，腾讯内部视角比例大致是1:1。“从金额和整个市场模块看，公有云To b企业占大多数，公有云通常用于泛互联网等强调效率的企业，而更愿意为合规、稳定性、可控牺牲部分效率的行业，更需要私有云。”腾讯专有云向企业提供私有化的软件，沉淀了公有云的部分能力。
现场数据披露，自2018年以来，腾讯云累计研发投入超4550亿元。
新京报贝壳财经记者 韦英姿
编辑 杨娟娟
校对 赵琳
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