2026年腾讯汤道生：从「养虾」到Agent生产力，Harness工程决定AI落地成败

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来源：36氪

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、、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。

2026年腾讯汤道生：从「养虾」到Agent生产力，Harness工程决定AI落地成败

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