腾讯对“FDE”下手了，企业用Agent赚钱有了新解法

过去一年，AI 办公工具的热度是真高。以腾讯 WorkBuddy 为例，今年 3 月上线以来，累计完成 90 亿次任务请求，Token 消耗相比上线初期增长了 50 倍。有人用它写方案、做 PPT、整理会议纪要，也有人把它接进自己的工作流程，个人提效非常明显。

但企业面对的结果，未必和员工的体感一致。麦肯锡《The State of AI in 2026》调查显示，80% 的企业认为 AI 提升了员工效率，只有 37% 的企业认为 AI 改善了息税前利润。

真正把 AI 跑进业务深处、拿到显著经营结果的高绩效企业，只有 6%。

个人都在提效了，那下一步企业该如何用 Agent 拿到更好的经营结果？10 月 30 日，在腾讯全球数字生态大会企业级 Agent 产业实践专场上，我们听到了一个反复被提起的词：服务 Agent。

那么，什么是服务 Agent，它又是如何融入企业、拿到经营结果的？今天，运营社就来聊聊这些。

01

有了个人 Agent，

企业为什么还需要服务 Agent

随着 AI 办公效率工具的普及，员工个人可以按照自己的工作习惯和经验，随手搭出个人 Agent，帮自己写文档、做表格、整理信息。就以运营从业者举例，过去写一篇小红书笔记要花一天，现在 1-2 小时就能完成。个人可以自行搭建 Agent，完成找选题、写正文、做配图，人只做最后确认。

个人搭建的 Agent，对员工个人的提效是实打实的，但没能传导到企业经营结果，背后原因有三：

第一，好用的 Agent 可能只停在了员工自己的电脑上。一个人调教出了顺手的工具，同事想复用时，往往拿不到完整的上下文、提示词和工作流，更难直接推广到整个部门。

第二，个人 Agent 往往优化的是原流程中的某个单点动作。写方案快了两小时，不等于方案到落地、推广之间的全业务链路都缩短了；会议纪要整理得更快，也不等于决策和执行变快了。

第三，企业看不见员工到底用没用、用到什么程度、哪些地方经常出错。看不见，就无法持续运营，也很难及时把个人经验沉淀成组织能力。

而且，企业在经营上，除了个人办公场景，还会涉及更复杂的数据场景，以及面向终端消费者的业务服务场景。

数据场景需要 Agent 连接企业数据系统，自动完成数据查询和流转；业务服务场景则更进一步，直接让 Agent 参与营销、服务、交易、运营等经营环节。这两类场景都要求 Agent 长期在线，能接入企业已有系统，输出过程可追踪，结果也更有确定性。

这也是个人提效和经营提效的本质区别：前者是一个人完成得更快，后者则要让业务的全链路更顺、更稳。

能帮企业拿到经营结果的服务 Agent 长什么样？可以看两个已经跑在正式生产环境里的例子。

伊利把服务 Agent 放到了直接面向终端消费者的导购场景。服务 Agent 根据营销数据生成商品推荐和导购话术，接入智能体的导购订单提升 26%，点击率提升 15.7%。数据、策略、导购执行和订单结果连成了一条链路，而不只是帮导购生成了几句文案。

在对 Agent 交付结果有更高准确度要求的金融行业，华润信托则让自己的服务 Agent「智能债券助手」住进了公司里的交易群。它可以自动盯群、提取交易要素、拆单录入系统，还能查询持仓进度和询价。面对每年 40 万亿元的债券交易、每天约 4 万条信息，三个智能体同时运作，拆单准确率达到 99%。

02在企业真落地的服务 Agent，怎么搭

个人办公 Agent 能提效，服务 Agent 能带来经营结果。当下几乎所有企业都知道要落地 AI，但具体怎么干，才是最大的卡点。

腾讯除了有 WorkBuddy，也推出了不少服务类的 Agent，比较早被人熟知的是腾讯云 ADP，自升级为智能体开发平台以来，已经在零售、制造、教育、金融、医疗等多个行业，完成了丰富的企业服务 Agent 落地实践。腾讯云副总裁、腾讯云智能产研负责人吴永坚向运营社分享时坦言，企业从搭建服务 Agent 到真正落地、拿到结果，整个过程会遇到很多坑和卡点，最痛的是选场景、接入和构建这三步。

结合他的分享和品牌实践，企业服务 Agent 落地拿结果，至少要过四道坎。

首先是选场景与系统接入

很多企业第一步卡在场景选择，不知道从哪里开始。吴永坚说，跟前几年做数字化转型一样，不少企业因为焦虑，先把平台买了，但却一直用不起来，也说不清自己要什么。就算选定了场景，接入也不轻松。很多老系统文档不全，当年的研发已经离职，安全和权限体系也复杂。

所以，最好的做法是主动列出高频场景，降低企业的选择门槛。他以 ADP 举例，平台围绕零售、制造、教育、金融、医疗 5 个行业，沉淀了 25 个经过验证的场景包，把行业里已经跑通的场景做成模板，企业拿来就能用，不用从零摸索。另外，还面向 8 个行业提供专项支持。

腾讯云ADP上的应用模板

系统接入这道坎，也可以做成平台能力。企业现有的系统和数据库，可以通过现成的适配插件连进来；接入新的数据源时扩展插件即可，不用从头开发整套逻辑。

更关键的是，即便老系统文档不全、当年的研发已经离开，平台也能把企业原有的接口，在没有文档的情况下自动转成 AI 能识别、能调用的能力。至于安全，通过私网连接，数据不出企业内网。

东北证券人工智能业务负责人，也在企业级 Agent 产业实践专场上分享了一套更具体的需求挖掘方法。多问业务部门平时怎么工作、难点在哪里、使用哪些流程和系统，再让业务提供真实的 case 集，而不是直接问他们想要什么。用这种方式共建出来的展业素材质检智能体，准确率达到 90% 以上。

其次是构建，让懂业务的人都能搭

要让 Agent 做出满意的结果，既需要强大的模型，也需要详细的工作流程说明。过去靠人工手搓工作流，门槛很高：懂技术的不懂业务，懂业务的不会搭。吴永坚认为，一个好的 Agent 产品，不能有太高的门槛，自然语言搭建是基本的要求。

“我们的思路是，你把需求用大白话讲清楚，大模型自动生成智能体，还能用对话继续改，也可以直接上手编辑。懂业务的人不用写一行代码，就能把脑子里想清楚的流程，变成可以跑起来的智能体。”

一句话生成智能体应用（左右滑动查看）

而对于确定性要求高的业务场景，也可以用搭建工作流的方式。无论哪种模式，ADP 最终交付给企业的，都是 Agent、页面、后台一起组成的端到端业务应用，不再只是一个对话框。

全球四大会计师事务所之一的毕马威，借助 ADP 构建了行研助手。一份深度研报过去需要 14 小时，其中 11 小时用于重复查询和检索，现在整个过程缩短到 2 小时以内。AI 承接的是一整条可以被复用、被管理的业务流程，而不是某个零散动作。

然后是运行与治理，每一步都要看得见

智能体进入生产环境后，麻烦才真正开始。它调用了哪些数据，执行了哪些操作，出了错之后如何定位？金融、医疗等行业还要求系统具备审计能力，智能体每一步是怎么完成的，都要留下记录。

因此，吴永坚认为，企业级 Agent 必须让运行过程全程可见，同时保留人在关键节点的确认权。每一步操作都可以留痕，出问题时能定位到具体环节；对于需要更高安全等级的企业，也支持私有化和本地化部署。

权限也要落到智能体层面，管控要精细到智能体能访问哪些网段、数据表，甚至表里的具体记录；不同企业、部门之间的数据和权限各自隔离、互不可见。

云南白药探索企业服务 Agent 的实践是：员工向智能体提问时，无权限访问的内容会被自动过滤。相同的问题，不同权限的人得到的答案范围不同，智能体不能绕过企业原有的权限体系。

最后是使用与运营，让员工找得到、用得上

如果一个 Agent 只能由少数员工知道和使用，它仍然只是个人工具。组织提效的最后一步，是让员工找得到、用得上，也让管理者看得见使用情况。

吴永坚表示，腾讯多个产品都在往智能体运营管理方向发力，比如 ADP 团队推出的 AgentPortal 2.0，提供了企业智能体统一入口。员工不需要先判断该找哪个 Agent，直接提出问题，系统自动完成派单；没有对应智能体时，通用智能体先做兜底。管理员可以统一上下架智能体，也能查看使用数据，知道哪些工具被使用、哪些环节需要改进。

另外，不同团队的产品，也在加速融合与打通，让用户使用更方便。这次会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生，专门提到 ADP 与 WorkBuddy 的双向打通。企业这一侧，在 ADP 中构建的 Skill 可以一键复用到 WorkBuddy。今后，员工在 WorkBuddy 上就能直接调用 ADP 平台里的智能体，不用重复造轮子。

员工这一侧，在 WorkBuddy 里摸索出来的智能体，也能上传到 ADP，被更多同事调用，沉淀成组织能力。个人用顺手的流程，就此变成企业可复用的资产。

云南白药相关负责人介绍，白药一方面为普通员工做知识服务和工作服务，另一方面面向业务构建业务智能体。员工这一层从使用出发，业务那一层从构建出发。Agent 的应用推广上他分两层。对普通员工，把统一 Agent 入口做得直接好用，再办大赛让业务同学自己做智能体。自己做的总不会说不好，做出来的还能上传到 ADP，被更多人调用、沉淀成组织能力。对管理者，让 Agent 带来实实在在的业务价值，管理层看到价值，就会主动在组织内帮着推。

03结语

个人 Agent 让员工更快完成手上的任务，服务 Agent 则把这些局部提效传导到业务链路，沉淀成组织可以复用、持续运营的能力。

在帮助企业把 AI 变成生产力，拿经营结果这件事上，腾讯选择了从两个方向同时发力。WorkBuddy 和 ADP 让个人提效和组织提效连成一条线、形成合力，加速企业完成从 Agent 搭建到业务落地的全链路。

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