腾讯Agent布局全景曝光：从WorkBuddy到全栈底座

提到腾讯在 AI 领域的布局，不少人首先想到的是今年出圈的协同工具 WorkBuddy。然而，仅仅看到 WorkBuddy，对腾讯 AI 智能体（Agent）生态的理解依然不够完整。

腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生指出，企业落地 Agent 最大的痛点并非模型不够强，而是“断点太多”：AI 能够生成方案、撰写分析，却无法顺畅接入业务系统，更难以获取内部私域数据。让 Agent 真正落地，关键在于连接人、工具、系统与数据，使其融入真实业务流。

围绕这一目标，腾讯在数字生态大会上推出了涵盖应用、数据、安全与工程四大维度的 Agent 生产力全栈布局。

一、跨应用协同：从个人助理到业务闭环

应用层是企业与用户最直接的触点。腾讯发布了跨应用协同体系 Buddy One，一方面通过 WorkBuddy 串联腾讯文档、微盘、乐享以及各类产研工具，使 Agent 从个人效率助手升级为团队协作者；另一方面结合腾讯云 ADP、元宝搜索、天籁语音大模型等工具，将 Agent 延伸至专业业务执行中。

但要真正扎根企业，Agent 还需要解决数据底座、安全边界以及规模化工程运行等更深层的挑战。

二、数据基建：补齐语义断点

Agent 在企业端“算错数”往往源于数据层面的缺失：既无法获取完整上下文，也难以理解复杂的业务规则。

为此，腾讯云围绕“懂、存、跑、自治”构建了数据链路：

• TDSQL Nexa Lakebase：将海量存储、事务分析、搜索与 AI 计算融为一体，通过统一的数据通道和知识层为 Agent 补全业务背景。
• DataBuddy：在大语言模型与底层数据间建立统一语义层，使 Agent 依据清晰的口径取数分析。内部测试显示，引入 DataBuddy 后，Agent 问数准确率从 83.5% 跃升至 95.9%，并在银行客户场景下将 100TB 级别的数据查询缩减至秒级响应。
• TDSQL-C 与 TencentDB Agent：提供具备弹性隔离的数据库后端，并由 AI 智能体接手数据库日常运维。

三、重塑安全边界：既防越权，又做攻防

当 Agent 开始调用系统执行操作，权限管控便成为核心隐患。腾讯新一代云安全中心增加了针对 Agent 的资产盘点与行为审计能力，能实时捕捉恶意 Skill 挂载、越权操作与数据泄露风险并及时阻断。

与此同时，Agent 也在防御侧发挥作用：

• 腾讯云无境：以 Agent 模拟黑客进行自动化渗透测试，在数十小时内连续攻破多款 SaaS 平台的安全盲区。
• 天御风控 Agent：在大促场景下，30 秒内检索 37 条情报、扫描超 2000 万笔订单，快速识别出黑产集中的新型“中转站”手法，拦截率达 98.2%，误伤率低于 0.02%。

四、工程底座：应对十万级沙箱隔离挑战

当 Agent 进入大规模生产部署，运行形态将从传统的“共享服务实例”转变为“会话级独立沙箱”。十万级数字员工意味着背后需要支撑十万台随时待命的沙箱“云电脑”。

腾讯云针对性推出了完整的工程基础设施：

1. 托管与编排：通过 Lighthouse Agent 简化云端部署；ClawPro 提供企业级权限管理、Token 配额监控和技能分发，目前已服务超千家客户；SkillHub 与 SkillPay 则打通了技能生态的交易与闭环；开源引擎 Octop 拓展了智能法务等垂直场景。
2. Agent Runtime 企业方案：包含提供环境隔离的开源沙箱 CubeSandbox，以及统一调度模型与 MCP 工具的 AI 网关。
3. 多级记忆与专属存储：TencentDB Agent Memory 采用 L0-L3 四层记忆架构，保留跨会话业务上下文，在 GitHub 已斩获超 30,000 Stars；底层通过 Agent CBS（专属硬盘快照）、Agent CFS（共享工作区）和 Agent Bucket（多模态资产检索）提供存储支撑。
4. 模型管理：通过 TokenHub 统筹现成模型的接入与调度，结合 TI-ONE 进行定制化训练与微调，帮助企业平衡算力成本与业务收益。

从前端应用 WorkBuddy，到底层的数据、安全、沙箱与模型治理，腾讯正构建一整套面向企业生产力的全栈 Agent 基础设施。