近日，2026腾讯全球数字生态大会在深圳国际会展中心举行。大会展区里，WorkBuddy体验台前参观者络绎不绝，AI Agent热度可见一斑。

　　大会主论坛上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生介绍，我国日均词元（Token）调用量从2024年初的1000亿增至今年7月的超过500万亿。热度背后，上海证券报记者在展区和采访中感受到，企业对“落地”仍持谨慎态度：AI Agent在办公桌、屏幕前跑得飞快，但距离真正进入车间、产线和复杂业务现场，仍有一段路要走。这隔着的不仅是一段网线，还有数据治理、系统接口、权限安全、验收机制、ROI核算和组织流程等层层关卡。

　　从“给建议”到“交结果”

　　“Agent的形态与作用正在发生明显变化。”采访中，记者频频听到这样的判断。腾讯集团副总裁、腾讯云CTO王慧星解释称：“从过去的Chatbot到如今的Agent，智能体不能只局限于回答问题，更需要调用工具完成任务。Agent的真正价值已逐步从‘给建议’转向‘交结果’。”

　　数据也印证了这一能力迁移。WorkBuddy自3月上线至今，企业版已落地50多个行业，覆盖50%的中国企业500强和60%的中国企业100强；开放平台伙伴和开发者规模超过5万，上架技能超过20万项。

　　一位业内人士表示：“今年是Agent应用全面爆发的一年，Agent正在成为新的生产力形态。以WorkBuddy为代表的AI办公智能体正沿着‘先软后硬’的路径，在真实场景中逐步落地。除日常文档协作外，商业分析、业务运营、市场调研、营销规划与执行等专业领域也有应用。”

　　大会展出的应用场景中：伊利将WorkBuddy、企业微信与小程序打通，由WorkBuddy汇聚业务数据、生成经营策略并下发给上千名导购，运营效率提升超过50%；海王集团则将7000多名药师的专业知识导入WorkBuddy，转化为可随时调用的技能（Skill），运营成本降低80%。

　　记者注意到，这些案例有着共同点：任务发生在屏幕前，输入的是文档、数据、邮件、会议和系统记录，输出的是报告、看板、设计稿或执行建议。Agent虽已跨过“演示”阶段，但其主战场仍集中在办公协同、营销、客服等数字流程，与车间里稳定、连续、可审计的生产级运行相比仍有差距。

　　对此，汤道生坦言，Agent的边界从数字世界向物理世界延伸的趋势逐渐清晰，但从数字AI走向物理AI，仍要解决模型泛化、不同本体适配、现实场景数据反馈等问题。Agent要真正进入生产现场，不能只是把模型部署到机房。

　　多道关隘有待跨越

　　Agent要想从机房走进车间，还面临哪些堵点？

　　王慧星将企业级Agent的落地堵点概括为四道关：一是“跑得通”，能否接入真实业务系统、拿到真实数据、调动核心系统；二是“可托付”，数据会不会外流，Agent会不会越权，如何治理；三是“可衡量”，用了多少钱，花在哪里，效果如何，ROI怎么测算；四是“好落地”，一个团队跑通后能否快速复制到全公司。四道关环环相扣，“接得进才谈得上管得住，管得住才敢算投入，算得清才愿意复制”。

　　“个人提效不等于企业提效”成为大会反复强调的判断。“个人用Agent像请一位能干的私人助理，好用就可以；企业用Agent更像招纳一支新团队，权限没有管住，结果没有校验，影响的就不是一个人，而是一整条业务线。”王慧星说。

　　一位来自制造业的受访者告诉记者：“Agent仍在HR等偏文职工作中应用较多，但在生产制造场景中不敢轻易推荐，也缺乏合适的本体承接。”

　　一家垂直类设计工具厂商认为：大模型能力再强，也很难完全覆盖用户习惯；专业场景需要GUI（图形用户界面）与Agent配合，把信息架构、布局、色彩、组件规范等约束做进产品。换言之，Agent进车间，缺的不只是模型参数，还有行业知识、责任边界和“敢不敢让它动手”的信任。

　　此外，基础设施层面也存在硬约束。Agent执行任务可能会持续数小时甚至数天，要记住执行进度、工具环境和状态，还要随时响应下一项任务。但Agent大量时间处于等待模型返回、等待人派活的状态，执行环境一直在线会闲置，关掉再启动又影响连续性和响应速度。“当成千上万个Agent同时工作，弹性调度、沙箱启动、存储快照恢复和安全隔离等都会面临更高要求。”王慧星说。

　　从2026腾讯全球数字生态大会释放的信号看，AI Agent从机房到车间的距离，并非单一技术突破所能缩短的，而是一项涉及平台开放、安全治理、ROI测算、组织复制和基础设施演进的系统化工程。

　　“AI的上半场，大家非常关注模型参数和评测分数；今年以来，业内已较少再提起哪个模型得了多少分。”汤道生说，“下半场会更加关注价值——用户使用AI到底得到什么，用户是否愿意持续使用和拥抱。行业评价体系正从‘模型强不强’转向‘任务值不值’。”

（文章来源：上海证券报）