在深圳宝安，一个有着 540 万人口和 94 万商事主体的行政大区，当地的政务服务团队每天都要面对如潮水般涌来的民生诉求。每一条诉求背后，都是一个市民的「急难愁盼」。然而，依靠有限的人力想要高效、高质量的满足这些纷繁复杂的诉求，是一项近乎不可能完成的任务。
这曾是城市高效治理面临的巨大挑战。但如今，情况正在起变化。得益于 AI Agent 的引入，这些海量的民生诉求被更高效地处理，平均处理周期从过去的 4.21 天，缩短到了 2.75 天。到了夜晚，一个名为「小宝」的 AI 智能体还会「上岗」，专门为那些「上班没空办、下班没处办」的市民和企业提供 7x24 小时的不间断服务。
小宝丨来自：宝安亲清政企服务直达平台
宝安区的实践并非孤例。随着底层技术的成熟，Agentic AI 正从技术圈的「热词」变为产业界的「标配」。当行业进入产业落地的「深水区」，所有人都面临着同一个灵魂拷问：如何让炫酷的 AI Agent 走出实验室，真正成为深入政务、零售、金融等产业的可靠生产力？
在近期于深圳举办的腾讯全球数字生态大会上，Agent 成为了当之无愧的主角。 一系列落地实践，勾勒出 AI Agent 从「可用」走向「好用」的路径。而作为其中的关键推动者，腾讯云所展示的并非单一的模型突破，而是一套更成体系、也更深入业务场景的组合拳。
造「工厂」而非「零件」，让懂业务的人成为开发者
AI Agent 规模化落地的第一个障碍，是开发的巨大门槛。长期以来，AI 开发在技术和业务部门之间划下了一道鸿沟：业务方有痛点，但不懂代码；技术方有能力，却未必精准理解需求。这种割裂导致许多 AI 项目最终沦为昂贵的「玩具」。
腾讯的解法，是提供一个功能完备的「智能体工厂」，让最懂业务的人，也能成为 AI 应用的创造者。其最新升级的 3.0 版本智能体开发平台，核心就是把复杂的 Agent 开发拆解成几个简单的模块。
首先，它提供了一个强大的「知识库」功能。企业和组织只需导入自己的业务文档，就能让 AI「吃透」专业知识，给出精准回答。其次，平台为用户提供了灵活的工具：业务人员可以用「拖拉拽」的低代码方式搭建 。
同时，腾讯云还提供了完善的Agent Infra基础设施、超140个插件的「工具箱」、基于实践经验沉淀的各类模版和课程体系、及应用全生命周期管理服务，让企业更快速、安全地打造出强大的智能体。
东吴人寿大数据管理部总经理邹铁的分享，生动展示了一家金融企业如何利用这套「工厂」能力，在一年里构建起自己的 AI 中枢。
他表示，东吴人寿最初的业务痛点在于保险行业有海量的内部制度和外部监管政策，过去将这些信息同步给一线业务人员的效率极低。以此为切入点，他们借助腾讯云的平台能力，首先解决了内部知识问答的痛点。同时没有止步于此，而是进一步打造了公司统一的智能体开发平台——东吴天枢。
该平台对内打造了整合超 3 万份文档的「问系列」智能体，大幅提升内部效率与合规水平；对外则推出了「苏惠保」智能快赔助手，利用工作流引擎将理赔流程自动化，处理时效从原来的 3-5 天大幅缩短至最快 42 秒，已覆盖 230 万参保人，预计每年可以自动化处理上万理赔案件。
这种「工厂」模式，本质上是把生产 AI Agent 的能力进行了最大程度的普惠。它系统性地解决了「如何建」的问题。然而，一个高效的工厂，还需要通畅的「物流」与「货架」，确保生产出的产品能无缝地送达用户手中并被高频使用。这就引出了 Agent 落地的下一个关键环节。
深入「工作台」，AI Agent 的价值在场景里闭环
「智能体工厂」解决了 AI Agent「如何建」的问题，但一个更隐蔽的障碍随之而来：如何让生产出的产品被高效地使用？一个 AI 应用，无论多智能，如果需要用户切换应用、改变习惯，其价值都会大打折扣。
正如腾讯集团高级执行副总裁汤道生所强调的：「技术要找到场景才能真正落地」。AI 的价值，必须在用户真实的「工作台」上才能闭环。
腾讯独特的解法，正是利用其国民级的应用生态，让 AI 去到用户所在的地方，成为其工作与生活场景中的新插件。
邯郸公积金的「边聊边办」便是这种思路的典范。它没有让市民去下载一个新 APP，而是在最高频使用的微信公众号里，将会话与业务办理无缝融合。当智能体通过对话，依次调用身份核验、电子签章等插件时，它已经从一个「问答机器人」，进化为了一个能处理复杂交易的「数字柜台」。
这种伴随式的场景融合，在企业内部同样至关重要。
华住集团打造的 7x24 小时「全能酒店管家」，能让住客通过客房内的设备随时唤醒，处理送物、查询信息等需求，AI 甚至能直接生成工单并调度机器人完成配送。例如，宾客提出“需要一瓶水”后，住中AI管家可在5秒完成响应，机器人收到指令后直接上门完成配送。
碧桂园服务则为物业员工打造了智能助手「一问」，它并非一个独立的系统，而是以「弹窗挂件」的形式，无缝嵌入到一线员工日常使用的 30 个业务系统中。
这意味着，无论是酒店的住客，还是企业的员工，AI 都已成为他们当下场景中一个可以随时调用、自然交互的组成部分。
这种深度嵌入，解决了 Agent「最后一公里」的触达问题，让 AI 不再是一个需要学习的独立工具，而是成为用户场景中原生的能力。
然而，一个触手可及的智能体，就一定是一个值得信赖的智能体吗？当它开始处理复杂的理赔、提供专业的维修建议、甚至参与营销决策时，「答得对」、「做得准」成为了比「用得上」更严苛的考验。这便引出了 Agent 产业落地的终极挑战：如何跨越「幻觉」的陷阱，建立真正的专业与信任。
放弃「通用大脑」，与行业「老炮」共创「专家」
最后，也是最核心的障碍：是信任。即便 Agent 已唾手可得，并融入场景，但它就真的可靠吗？
「大模型一定会有幻觉」，这是峰会圆桌论坛上所有一线实践者的共识。对于业务流程严谨、不容出错的企业，一个「一本正经胡说八道」的 Agent 是灾难性的。
智能体产业实践圆桌丨来自：腾讯全球数字生态大会
对此，腾讯的答案是放弃打造「通用大脑」的幻想，而是俯下身子，与最懂业务的行业「老炮」们深度共创，用高质量的私域数据和真实的业务逻辑，去喂养和训练出可靠的「专家模型」。
一汽丰田的智能客服升级之路，便是一场长达 10 个月的「双向奔赴」。
一汽丰田新业务部部长王金伟在圆桌上坦言，「所有的创新开始的时候都是丑陋的」。最初，智能客服面对用户的模糊提问，常常答非所问。团队与腾讯一起，将海量的车型说明书、维修指南等专业资料，构建成一个垂直知识库，通过持续的运营和调优，最终将问题拦截率从 37% 奇迹般地提升至 88%。这个「懂车」的智能客服，正是由行业知识「淬炼」而成的。
这种与行业共创的模式，不仅体现在单个项目中，腾讯更是将其沉淀为面向特定场景的专用平台。在链路复杂、专业决策多的营销领域，腾讯便基于底层的智能体开发平台，打造了全面升级的腾讯企点营销云，推出了「Magic Agent」全链路营销智能体。
这并非一个简单的工具，而是一个内置了「营销专家团队」的系统。企业运营人员只需以「对话式」的方式输入营销活动要求，该智能体便能自动完成从策略制定、人群圈选、权益匹配、内容生成到活动执行、效果复盘的全过程。其不仅包含一整套的智能体开发平台和多智能体协同框架，还拥有打通公域和私域的全渠道数据底座，为 AI 决策提供数据基础。
这种专用场景平台的能力，在零售巨头的实践中得到了充分验证。
绝味食品与腾讯共创的 AI 会员营销智能体，深入到了营销的全链路，它由人群洞察、智能选品、内容生成等 5 个子 Agent 协同工作。在与人工专家组的对比测试中，AI 组实现的销售业绩是人工组的 3.1 倍。这样的成果证明，当 AI 被真实的行业经验充分「浸泡」后，其创造的商业价值是巨大的。
伊利集团数字科技中心总经理尚直虎丨来自：腾讯全球数字生态大会
相似的逻辑也应用在伊利集团。他们拥有数量庞大的导购团队，后者是连接品牌与消费者的纽带。伊利数字科技中心总经理尚直虎分享，他们利用智能体技术，为导购打造了「导购助手智能体」。在导购与消费者实时互动的场景中，能提供个性化的话术和更接地气的内容素材，改变了过去「硬梆梆」的广告推送模式。
最终，导购的人均销售订单单产提升了 26%，销售额单产提升了 20.4%。更重要的是，导购自身的工作满意度也得到了持续提升，真正体现了「科技以人为本」。
总结
从深圳宝安的「数字先锋」，到一汽丰田、绝味食品、东吴人寿的「业务尖兵」，我们看到，AI Agent 正努力跨越从「玩具」到「上岗」的鸿沟。产业的议题，已不再是模型参数的比拼，而是如何让聪明的「数字大脑」，真正成为能融入组织、值得信赖的「数字员工」。
这条路并不平坦。让一个 AI 员工真正上岗，需要解决三大难题：开发的门槛要足够低，工作场景要无缝融入，专业能力要绝对可靠。
腾讯云智能体战略全景图丨来自：腾讯全球数字生态大会
这正是腾讯这套组合拳打法的价值所在。它并非零散的功能堆砌，而是针对上述难题，给出的一套系统性解法：用「智能体工厂」解决「谁来建」的问题，把「场景」刻进产品 DNA 解决「在哪用」的问题，以共创模式淬炼「行业专家」解决「信不信得过」的问题。
归根结底，AI Agent 的未来不属于只拥有最强「大脑」的玩家。真正的胜者，将是那些能为这个「大脑」构建起最强大「神经网络」和最灵敏「手脚」，使其能深入产业肌理，感知并解决真实问题的企业。毕竟，让一个聪明的「大脑」学会思考只是起点，让它真正深入产线「动手干活」，才是这场变革的终章。