摘要本文深入分析腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生在2026腾讯云上海峰会上的核心观点探讨AI从Chatbot向Agent范式跃迁的背景下企业如何通过Harness脚手架工程能力最大化发挥大模型潜力。文章结合混元3.0的技术特性、腾讯Agent产品全景图、TokenHub升级等最新进展为开发者提供AI工程化落地的实战思路和最佳实践。目录摘要一、AI应用范式跃迁从Chatbot到Agent1.1 范式转移的时代背景1.2 模型能力差距缩小的现实二、Harness工程给AI套上脚手架2.1 Harness工程的核心概念2.2 Harness工程的核心要素2.2.1 工具调用能力2.2.2 分层上下文工程2.2.3 长记忆管理2.2.4 工作流设计与实现2.3 Harness工程的实际效果三、混元3.0激活参数大幅降低3.1 混元3.0的核心特性3.2 激活参数降低的技术意义3.3 混元3.0的实战价值四、Agent产品全景图与TokenHub升级4.1 Agent产品全景图4.2 MaaS平台升级为TokenHub4.2.1 统一计费管理4.2.2 灵活模型调度4.2.3 极低切换成本五、SkillHubAI技能社区5.1 SkillHub的设计理念5.2 生态化的价值六、实战建议如何构建 Harness 工程6.1 从小场景切入6.2 工程化能力清单6.3 踩坑经验分享坑1过度依赖模型能力坑2忽视成本控制坑3长记忆管理混乱坑4工具调用不可靠6.4 监控与优化七、总结与展望7.1 核心要点回顾7.2 对开发者的启示7.3 未来展望八、参考资料一、AI应用范式跃迁从Chatbot到Agent1.1 范式转移的时代背景2026年3月27日腾讯云上海峰会。汤道生在演讲中提出一个核心观点“人工智能的应用范式正在从Chatbot向AI Agent跃迁。”这不是一句空话。随着OpenClaw等AI智能体产品的爆火全民养虾现象引发行业广泛关注。背后反映的是企业客户对智能体深入业务场景价值的认知提升。我琢磨了一下这个范式跃迁其实挺深刻的Chatbot时代以对话为核心用户输入问题模型返回答案。交互模式相对简单能力边界清晰。Agent时代以目标为导向智能体能够理解任务、分解步骤、调用工具、执行操作、反馈结果。更像是一个数字员工。汤道生指出随着开发框架如龙虾的成熟未来每一家企业都能借助标准化工具快速搭建专属的智能体应用共同构筑一个去中心化、高度繁荣的Agent生态。1.2 模型能力差距缩小的现实这个观点的核心前提是主流大模型的能力差距正在逐步缩小。从技术角度看这不难理解开源模型加速追赶LLaMA、Qwen、Yi等开源模型在各项基准测试上已经逼近甚至超越某些闭源模型架构同质化Transformer架构成为主流差异化空间主要在训练数据、微调策略和工程实现成本压力下理性回归企业不再盲目追求最强模型而是关注性价比和实际业务价值因此汤道生强调“企业的核心需求已不再是拥有最好的模型而是如何通过模型的Harness也就是’大模型的脚手架’把能力最大程度发挥出来。”这个判断对我们开发者来说意义重大。因为我们最擅长的不就是工程化能力吗二、Harness工程给AI套上脚手架2.1 Harness工程的核心概念“Harness这个词翻译过来是马具或脚手架”。汤道生用这个比喻很形象大模型像一匹烈马需要套上控制和引导系统才能稳定、安全、高效地干活。在同样的模型能力下不同的Harness设计对实际使用效果和Tokens成本都有很大影响。2.2 Harness工程的核心要素根据汤道生的描述Harness工程体系包括以下几个核心维度2.2.1 工具调用能力智能体需要能够调用外部工具和服务比如# 示例智能体调用API工具classAgent:def__init__(self,model):self.modelmodel self.tools{search:SearchAPI(),code_execute:CodeExecutor(),file_ops:FileOperations()}asyncdefexecute(self,task):# 1. 理解任务选择工具tool_planawaitself.plan_tools(task)# 2. 调用工具results[]forstepintool_plan:toolself.tools[step.tool_name]resultawaittool.execute(step.params)results.append(result)# 3. 综合结果returnawaitself.synthesize(results)2.2.2 分层上下文工程如何设计Prompt的层次结构让模型理解不同层级的上下文信息# 示例分层上下文设计defbuild_hierarchical_context(task,user_history,global_knowledge):return{global_context:global_knowledge,# 全局知识库user_context:user_history,# 用户历史task_context:{# 当前任务goal:task.goal,constraints:task.constraints,preferences:task.preferences},execution_context:{# 执行状态current_step:task.current_step,completed_steps:task.completed_steps,remaining_steps:task.remaining_steps}}2.2.3 长记忆管理智能体需要记住之前的交互和决策实现长期记忆# 示例长记忆管理classLongTermMemory:def__init__(self,vector_db):self.vector_dbvector_dbasyncdefstore(self,interaction):# 存储到向量数据库embeddingawaitself.embed(interaction.content)awaitself.vector_db.insert({content:interaction.content,embedding:embedding,timestamp:interaction.timestamp,metadata:interaction.metadata})asyncdefretrieve(self,query,top_k5):# 基于相似度检索query_embeddingawaitself.embed(query)resultsawaitself.vector_db.search(query_embedding,top_ktop_k,filter{user_id:query.user_id})returnresults2.2.4 工作流设计与实现如何设计智能体的工作流使其能够自主分解和执行复杂任务# 示例任务分解工作流classTaskPlanner:def__init__(self,model):self.modelmodelasyncdefdecompose(self,task): 将复杂任务分解为子任务 promptf 请将以下任务分解为可执行的子任务步骤 任务{task.description}约束{task.constraints}要求 1. 每个步骤应该是可独立执行的 2. 步骤之间有明确的依赖关系 3. 输出格式为JSON数组 responseawaitself.model.generate(prompt)returnself.parse_subtasks(response)asyncdefexecute_workflow(self,workflow): 执行工作流 results[]forstepinworkflow.steps:ifstep.dependencies_satisfied(results):resultawaitstep.execute(results)results.append(result)returnresults2.3 Harness工程的实际效果汤道生在演讲中提到在腾讯元宝中进行实验测试混元3.0的正向收益非常明显。这背后的原因正是Harness工程体系的支撑。我昨天和一个朋友聊天他说他们公司最近在接入某个大模型结果发现光调参数就调了一个月最后还是得靠大量的Prompt工程和后处理才能上线。这也印证了汤道生的观点AI落地真的不只是一道算法题更是一道工程题。三、混元3.0激活参数大幅降低3.1 混元3.0的核心特性汤道生披露混元3.0即将发布主要特性包括维度特性描述实际价值激活参数大幅降低推理成本下降响应速度提升复杂推理能力增强能处理更复杂的逻辑推理任务长记忆管理优化支持更长期的记忆和上下文长文处理能力提升能处理更长文本的生成和理解多轮追问能力改善支持更深入的追问和澄清Agent能力全面升级更好的任务规划和工具调用3.2 激活参数降低的技术意义激活参数大幅降低这个点对开发者来说特别重要。什么是激活参数在大模型推理时并不是所有参数都会被激活参与计算。激活参数越多计算量越大推理成本越高。降低激活参数的价值成本降低计算量减少推理成本下降速度提升更少的激活参数意味着更快的响应资源优化在同样的硬件资源下可以处理更多请求能效改善降低能耗符合绿色计算趋势# 示例激活参数优化classEfficientInference:def__init__(self,model,threshold0.01):self.modelmodel self.activation_thresholdthresholdasyncdefforward(self,input_tensor):# 计算激活度activation_scoresawaitself.compute_activation(input_tensor)# 过滤低激活度的神经元active_neuronsactivation_scoresself.activation_threshold# 只计算激活神经元的前向传播outputawaitself.model.sparse_forward(input_tensor,active_maskactive_neurons)returnoutput3.3 混元3.0的实战价值在腾讯元宝中的实验测试表明混元3.0在这些方面的改进带来了正向收益用户体验提升响应更快、更准确成本控制优化推理成本下降业务价值实现更复杂的任务能够完成这对企业AI落地来说简直是刚需。四、Agent产品全景图与TokenHub升级4.1 Agent产品全景图这次峰会上腾讯云首次发布了Agent产品全景图涵盖五大维度维度内容说明基础设施算力、网络、存储提供底层支撑模型混元大模型、第三方模型多模型支持生态SkillsHub、工具链能力复用与扩展场景个人、企业、行业应用多场景覆盖安全全链路安全防护保障安全合规4.2 MaaS平台升级为TokenHub汤道生宣布腾讯云将MaaS大模型服务平台升级为TokenHub词元中心。“今天Tokens已经成为智能经济中的新货币。”这个升级的核心价值在于4.2.1 统一计费管理# 示例统一计费管理classTokenHub:def__init__(self):self.models{hunyuan:HunyuanClient(),gpt4:GPT4Client(),claude:ClaudeClient()}self.billingUnifiedBillingSystem()asyncdefquery(self,prompt,modelhunyuan):# 使用指定模型查询clientself.models[model]resultawaitclient.query(prompt)# 统一记录Token消耗self.billing.record_token_usage(modelmodel,tokensresult.usage.total_tokens,costself.billing.calculate_cost(result.usage))returnresultdefget_billing_report(self,period):returnself.billing.generate_report(period)4.2.2 灵活模型调度企业可以根据实际需求在不同模型之间灵活切换# 示例智能模型调度classSmartModelScheduler:def__init__(self,models):self.modelsmodelsasyncdefschedule(self,task):# 分析任务特征task_featuresself.analyze_task(task)# 选择最适合的模型modelself.select_best_model(task_features)# 执行任务resultawaitself.models[model].execute(task)# 记录性能指标self.record_metrics(model,task,result)returnresultdefselect_best_model(self,features):# 基于任务特征选择模型iffeatures.complexity0.8:returnhunyuan-3.0eliffeatures.cost_sensitivity0.7:returnhunyuan-2.0else:returngpt-4-mini4.2.3 极低切换成本Token Plan服务让企业在多模型之间切换的成本降到最低避免被单一模型绑定。这对企业来说太重要了。毕竟现在模型迭代这么快要是被一个模型绑死那成本和风险都太高了。五、SkillHubAI技能社区5.1 SkillHub的设计理念腾讯还搞了个SkillHub就是一个AI技能社区。开发者可以在上面分享和复用各种技能包把腾讯文档、地图、会议等产品能力封装成可调用的Skills。# 示例Skill技能包classSkill:def__init__(self,name,description,execute_func):self.namename self.descriptiondescription self.execute_funcexecute_funcasyncdefexecute(self,params):returnawaitself.execute_func(params)# 定义一个文档处理技能asyncdefprocess_document_skill(params): 文档处理技能处理腾讯文档 doc_idparams.get(doc_id)operationsparams.get(operations,[])results[]foropinoperations:ifop[type]extract:resultawaitextract_content(doc_id,op[section])elifop[type]summarize:resultawaitsummarize_content(doc_id,op[section])results.append(result)returnresults# 注册技能document_skillSkill(namedocument_processor,description腾讯文档处理技能,execute_funcprocess_document_skill)SkillHub.register(document_skill)5.2 生态化的价值这点我是服的。生态化的思路才能让整个行业发展起来而不是每个公司都重复造轮子。SkillHub的价值能力复用避免重复开发提升效率知识共享最佳实践得以传播生态繁荣吸引更多开发者参与标准统一促进技能包的标准化汤道生预测随着开发框架的成熟未来每一家企业都能借助标准化工具快速搭建专属的智能体应用共同构筑一个去中心化、高度繁荣的Agent生态。六、实战建议如何构建 Harness 工程6.1 从小场景切入不要一开始就想做大而全的智能体系统。从小场景切入逐步积累经验推荐的起步场景知识问答系统基于企业知识库的问答文档处理助手自动提取、总结、分析文档代码辅助工具代码生成、重构、测试客服机器人智能应答、问题分流6.2 工程化能力清单在开始之前先评估团队的工程化能力能力维度评估指标重要性Prompt工程Prompt设计、优化经验⭐⭐⭐⭐⭐工具集成API调用、服务封装⭐⭐⭐⭐⭐数据管理向量数据库、知识库⭐⭐⭐⭐⭐性能优化缓存、批处理、并发⭐⭐⭐⭐监控告警日志、指标、追踪⭐⭐⭐⭐安全合规数据脱敏、访问控制⭐⭐⭐⭐⭐6.3 踩坑经验分享结合汤道生的观点和我的实战经验以下是常见的坑坑1过度依赖模型能力问题认为模型越强效果越好忽视了工程化的重要性。解决合理评估模型能力边界通过工程手段弥补模型不足持续监控和优化实际效果坑2忽视成本控制问题Token消耗过快成本失控。解决设计高效的Prompt实现Token预算管理优化模型调用策略# 示例Token预算管理classTokenBudgetManager:def__init__(self,daily_limit,model_costs):self.daily_limitdaily_limit self.model_costsmodel_costs self.usage{}defcan_execute(self,model,estimated_tokens):estimated_costself.model_costs[model]*estimated_tokens current_usageself.get_today_usage()return(current_usageestimated_cost)self.daily_limitdefrecord_usage(self,model,actual_tokens):costself.model_costs[model]*actual_tokens datedatetime.now().date()ifdatenotinself.usage:self.usage[date]0self.usage[date]cost坑3长记忆管理混乱问题智能体记不住之前的交互或者记忆太长导致成本过高。解决设计合理的记忆窗口使用向量数据库实现相似度检索定期清理无效记忆坑4工具调用不可靠问题智能体调用外部工具失败导致任务中断。解决设计降级策略实现工具调用重试机制提供备选工具# 示例可靠的工具调用classReliableToolExecutor:def__init__(self,tools,max_retries3):self.toolstools self.max_retriesmax_retriesasyncdefexecute(self,tool_name,params):toolself.tools.get(tool_name)ifnottool:raiseValueError(fTool not found:{tool_name})forattemptinrange(self.max_retries):try:returnawaittool.execute(params)exceptExceptionase:ifattemptself.max_retries-1:# 最后一次尝试失败尝试降级returnawaitself.fallback(tool_name,params)else:# 等待后重试awaitasyncio.sleep(2**attempt)asyncdeffallback(self,tool_name,params):# 实现降级逻辑fallback_toolself.get_fallback_tool(tool_name)iffallback_tool:returnawaitfallback_tool.execute(params)else:raiseException(fTool execution failed and no fallback available:{tool_name})6.4 监控与优化建立完善的监控体系持续优化# 示例智能体性能监控classAgentMonitor:def__init__(self):self.metrics{total_tasks:0,successful_tasks:0,failed_tasks:0,total_tokens:0,total_cost:0,avg_response_time:0}defrecord_task(self,task,result,tokens,cost,response_time):self.metrics[total_tasks]1ifresult.success:self.metrics[successful_tasks]1else:self.metrics[failed_tasks]1self.metrics[total_tokens]tokens self.metrics[total_cost]cost# 更新平均响应时间nself.metrics[total_tasks]old_avgself.metrics[avg_response_time]self.metrics[avg_response_time](old_avg*(n-1)response_time)/ndefget_performance_report(self):success_rate(self.metrics[successful_tasks]/self.metrics[total_tasks]ifself.metrics[total_tasks]0else0)return{success_rate:success_rate,avg_cost_per_task:self.metrics[total_cost]/self.metrics[total_tasks],avg_response_time:self.metrics[avg_response_time],total_tokens:self.metrics[total_tokens]}七、总结与展望7.1 核心要点回顾通过分析汤道生的演讲和腾讯的AI战略我们可以总结出以下核心要点AI应用范式从Chatbot向Agent跃迁智能体成为新方向企业客户认知提升生态化发展加速模型能力差距缩小工程能力成关键企业比拼的不是模型强不强而是能否最大化发挥模型能力Harness工程决定落地成败混元3.0即将发布激活参数大幅降低多维能力全面提升实测反馈正向收益明显Tokens成为智能经济新货币TokenHub统一计费管理灵活模型调度成为刚需降低企业切换成本生态化发展SkillHub让AI能力可复用能力复用避免重复造轮子知识共享促进生态繁荣标准化工具降低门槛7.2 对开发者的启示对开发者来说这次演讲传递的信号很明确AI正在从看热闹转向看门道从比参数转向比工程。这其实是好消息因为我们最擅长的不就是工程化能力吗开发者的优势领域工具链设计与开发系统架构与性能优化API集成与数据流转监控告警与运维管理安全合规与风控体系用户体验优化这些都是我们过去十几年里积累最多的地方现在正好派上用场。7.3 未来展望汤道生预测随着开发框架的成熟未来每一家企业都能借助标准化工具快速搭建专属的智能体应用共同构筑一个去中心化、高度繁荣的Agent生态。我同意这个判断。但要实现这个目标需要整个行业的共同努力技术层面开发更好的Agent框架提供更丰富的工具库建立更完善的标准体系生态层面鼓励知识共享和开源培养更多AI工程人才建立健康的商业模式应用层面深入业务场景解决实际问题创造真实价值八、参考资料腾讯汤道生AI落地不只是算法题Harness工程决定成败AI应用范式向智能体跃迁腾讯汤道生即将发布混元3.0腾讯云发布Agent产品全景图加速AI和出海布局腾讯AI的三板斧首先砍向智能体如果这篇文章对你有帮助欢迎点赞、收藏、转发让更多人看到