从装备了AI大模型的具身智能机器人，到车内空间能帮忙点外卖和导航的智能化助手，在AI大模型技术的推动下，“智能体”成为了人工智能时代下的新风口。作为基于大模型技术的技术演进，智能体无论是对B端还是C端都带来了新的体验和改变。在日前举行的2025腾讯全球数字生态大会上贝贝查，腾讯云副总裁、腾讯云智能及优图实验室负责人吴运声就接受了包括南方+记者在内的媒体采访，围绕智能体目前的发展和未来的趋势发表了自己的看法。
“现在我们见客户时，如果不聊智能体，客户甚至不愿深入交流，可见行业对智能体的重视程度。”吴运声用自己的亲身感受，来反映如今“智能体”有多火爆。在吴运声看来，无论是大模型技术还是近期智能体相关技术，其实都处于快速迭代的过程中。“之所以今年大家对智能体的关注度显著提升，核心在于业务实际落地中，智能体展现出了更强的适配性 —— 各类业务可以搭建专属智能体来满足自身需求，因此今年 ‘智能体’在各行业和客户群体中热度显著提升，大家都会通过搭建智能体解决业务问题。”吴运声认为，当前大模型技术在客户场景中的应用越来越广泛贝贝查，而智能体将成为支撑大模型技术落地、满足客户业务需求的重要载体。
虽然智能体站在了人工智能的风口，但是吴运声从技术的角度坦言，智能体在实际落地中，很多场景都会面临挑战，不存在“一招解决所有问题”的情况，一切都需要持续迭代演进。
吴运声以某大型连锁酒店场景为例，对智能体实际应用中的问题进行了说明。 “我们为该酒店的用户提供住前、住中、住后全流程服务支持。仅‘住中’环节，用户问题就既可能与酒店相关（如早餐时间、Wi-Fi密码、送水、加床、调节空调温度），也可能与酒店无关（如周边景点、上海外滩当晚是否有灯光秀）。过去用户需拨打前台电话，常因前台繁忙等待30秒仍无响应；而用户问题千奇百怪，这就要求智能体具备极强的意图识别能力，精准理解用户需求，甚至能处理一句话中包含多个问题的情况。比如用户说‘我带了两个小孩，一家五口住店，帮我送几双拖鞋’，这句话未明确小孩年龄、拖鞋类型（成人/儿童），需要智能体识别意图后进一步澄清。我们实践发现，仅单一酒店的‘住中’场景，新增意图就达三位数（一两百个）。在如此大规模的意图体系下，还需应对用户表达歧义、混淆的情况，确保准确理解需求。比如用户说‘我不想要昨天订的房了，你还是给我留之前说的靠近花园的房吧’，智能体需精准判断用户是‘要房’还是‘不要房’。目前我们的意图识别准确率已达 90% 以上，但仍需持续迭代提升。”
在吴运声看来，帮助智能体解决“问题”的办法，还是得从场景中找答案。“场景对大模型、智能体的提升非常显著。简单来说，一年前某业务场景的准确率可能仅百分之六十多，通过持续的场景反馈迭代，现在已提升至百分之八十多甚至百分之九十。这种提升不是新增某个功能，而是在用户无感知中优化指标 —— 比如过去回答错误的问题，现在能准确回答，这背后是整个技术链路（pipeline）与底层技术的支撑。”吴运声坦言，智能体真正落地时面临的不是单一问题，而是一系列系统性问题，需要逐步解决。“当然，我们也在持续完善产品与能力，智能体及智能体开发平台不是半年、一年就能做好的短期项目，而是需要三五年甚至十年持续投入的长期事业。”
对于能够“自己理解和完成任务”的智能体而言，不少声音认为在“多智能体协同架构”下，通过互相学习提升从而诞生“无所不能”的“超级智能体”。在吴运声看来，“超级智能体”是否会出现目前没有统一答案，各方向都在探索。“未来是垂直行业发展专属智能体，还是最终形成‘超级智能体’整合所有能力，仍处于未知阶段，关键取决于对‘超级智能体’的定义。比如‘元宝’可回答多种问题，但To B场景中企业数据多为私有，仅负责人可查看所有数据，普通员工无法跨团队访问。 因此，当前无需强行给‘是否会出现超级智能体’这个问题下结论，各方向可先推进发展，未来自然会形成清晰的趋势。”
南方+记者 叶丹贝贝查
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