随着人工智能技术不断突破，基于大模型的新一代AI创新应用“智能体”，正逐步从技术演示走向产业核心系统，成为企业推进数字化转型、提升运营效率的重要抓手。然而，企业在推进智能体落地过程中，依然面临场景选择难、产品易用性不足、运营稳定性差等关键挑战。
9月17日，在2025腾讯全球数字生态大会AI Agent产业应用峰会上，极客公园创始人兼总裁张鹏担纲主持，与腾讯云副总裁、腾讯云智能解决方案负责人王麒、一汽丰田销售公司党委委员及新业务部部长王金伟、东吴人寿数据管理部兼数字化研究所总经理邹铁等展开深度对话，共同探讨智能体技术的落地实践、现实挑战与未来机遇。
入局AI Agent，让技术可用、易用、好用
张鹏在开场中指出，大模型正从通用能力发展为可调度、可协作、可执行的数字个体“Agent”。这意味着AI开始有机会从技术演示进入业务系统，从被动回答进入主动执行，成为企业真正的生产力。对于企业而言，入局智能体建设的契机是什么？面临着怎样的需求和痛点？
王金伟表示，针对客户在线咨询量越来越大等挑战，一汽丰田基于大模型与OCR技术打造智能客服系统，独立解决率从37%提升至88%，咨询量从月均1.5万条增长至2.4万条，人工团队从12人降至2人，实现降本增效与用户体验双提升。
邹铁谈到，东吴人寿以知识库建设为起点，逐步将智能体嵌入理赔全流程，通过多模型组合、向量库优化与传统微服务调用，将理赔时效从原来3-5天，缩短至平均3分钟，最短48秒，大幅提升客户满意度。
“腾讯云智能体开发平台的发展初衷，是希望将大模型和智能体技术变得真正可用、易用、好用，让企业能低门槛地构建、集成并运营属于自己的AI智能体。”王麒指出，在推动智能体落地过程中，腾讯云始终坚持扮演技术布道者、能力提供者和深度共创伙伴三种角色，期待通过技术引领、能力支持与深度共创，与客户共同打磨优质场景，推动价值实现。
直面四大挑战，智能体落地需系统性破局
“在推动智能体落地过程中，最大挑战是什么？”张鹏直指产业界共同关注的核心议题。嘉宾围绕“找对场景”“治理数据”“选好产品”“持续运营”几大关键词，结合实际经验发表看法。
邹铁首先表示，数据治理是AI应用的基础，非结构化数据治理尤为关键；产品选择需贴合痛点；同时，持续运营则关乎知识库、平台与业务场景的持续迭代。
王金伟认为，场景选择应遵循“小而强、小而富、小而美、小而快、小而专”原则，确保智能体有价值、体验好、易迭代，同时需与合作伙伴双向奔赴、持续运营。
“从众多企业合作实践来看，挑战是多方面的。”王麒总结道，腾讯云智能体开发平台正是为了系统应对这些挑战而构建。在“找对场景”方面，他强调应优先选择可明确衡量ROI的场景，如一汽丰田智能客服解决率大幅提升、宝安区民生诉求处理周期缩短、东吴人寿理赔流程从天级降至分钟级，都是通过具体场景验证智能体价值。“选好产品”则需关注产品的可持续迭代与共创意愿，正如腾讯与一汽丰田历经10个月打磨，才实现智能体的“精准“。
在“数据治理”层面，王麒指出，企业核心数据往往未被通用大模型训练，而这正是提升端到端准确率的关键。平台通过增强RAG能力，实现多源异构数据的有效治理，为企业构建高质量知识库提供支持。针对“持续运营”，大模型技术迭代远快于企业场景变化，因此平台提供全链路监控、评测工具和私有化部署，助力企业实现智能体的持续优化和可靠演进，应对技术快速迭代带来的挑战。
构建高质量知识库与多层验证机制
“AI生成内容的不可控性”这类“幻觉”问题，一直是企业将智能体引入生产流程的主要担忧之一。尤其在政务、金融、医疗等高严肃性场景中，信息的准确性与可靠性至关重要。圆桌嘉宾结合不同行业的实践，分享了应对这一挑战的系统性方法。
王金伟从汽车行业智能客服实践出发，指出应对幻觉需“因场景而异”。大模型应用是一个持续优化过程，需理性看待其初期的不完美，坚持以“人机协同”实现服务升级，而非追求完全替代。
邹铁分享了保险行业应对幻觉的系统性工程。东吴人寿提出“四层防控”策略，即在模型层融合多个专业大模型、优化向量库设计、加强提示词工程以及“传统系统+智能体”融合，系统控制幻觉风险、确保业务准确性。
让“远大”的智能在“当下”可用
“2025年是Agent的元年”，张鹏强调，随着智能体在多个行业场景中陆续验证价值，其正在从“客服工具”逐渐发展为支持企业核心运营的“数字基座”。未来，智能体是否能够真正更好地服务产业与民生，实现深度赋能，仍需技术提供方与行业实践者共同探索、持续共创。
展望未来，邹铁期待智能体技术在多模态与小模型方向持续突破，以更低的成本、更精准的能力深入业务场景，助力企业降本增效、应对幻觉挑战。
王麒表示，腾讯云将持续聚焦智能体开发平台，在RAG和工作流已提供确定性价值的基础上，重点突破智能体在工具调用、规划与记忆等方面的能力，并将坚持与行业伙伴深度共创，以技术投入和陪伴式服务助力智能体成为企业的核心数字基座。
