上证报中国证券网讯（记者操子怡谭镕）“AI的下一个发展阶段不再是单纯的模型能力竞赛，而是从模型到平台再到场景的综合能力比拼，是如何让AI在实际业务流程中落地生根、释放价值。”近日，在2025世界人工智能大会期间，腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、腾讯优图实验室负责人吴运声在接受采访时表示，大模型能力正在经历从“理解语言”到“多智能体协同”的技术跃迁。

　　目前，腾讯混元大模型已在腾讯内部大规模落地，今年腾讯计划将全系中小规模模型全面开源。相较于千亿级模型，这些轻量模型更适合在算力受限环境下部署，能提供高性能、低成本的推理服务。

　　从“理解语言”到“多智能体协同”

　　目前，AI进入产业深水区。吴运声说，强化学习、多模态等技术的突破，赋予了AI系统更强的感知、理解和生成能力，使其从能够理解语言的“专家”迈向具备知识、推理与行动力的“智能体”。

　　然而，在吴运声看来，当前大多数AI系统仍处于“短期记忆”阶段，尚难支撑复杂、高维的业务场景。要实现AI的实用性跃迁，需突破三个关键方向。一是具备“长期记忆”能力，能够处理长链任务、跨对话记忆关键信息；二是迈向“全模态交互”，融合语言、图像等多模态输入输出，推动AI从理解语言走向理解世界；三是构建“多智能体协同”架构，通过任务拆解、容错补位等机制，构成自组织、自进化的“AI团队”，全面提升系统的鲁棒性与可靠性。

　　据介绍，在这样的技术趋势下，今年以来，腾讯混元大模型持续迭代、“小步快跑”，并于年初发布混元旗舰模型TurboS，率先实现混合线性注意力机制与MoE架构的融合。

　　智能体加速演进

　　在酒店办理入住时，此前，人们可能需要向前台询问早餐时间、沟通意向房型等情况。但是现在，如果搭建一个智能体，通过自动对接酒店的会员系统，就能根据用户的过往入住习惯，提前为其安排好房间类型、床单、枕头等个性化需求，甚至可以自动与用户进行沟通交流，提供更加贴心的服务。

　　在吴运声看来，目前，智能体的落地应用已进入加速期，但不同行业的差异化特征决定了其落地路径必须因地制宜。在具体落地过程中，智能体的使用需要摸清原有工程框架，综合系统、数据等各环节，长期迭代、发展。

　　“我们正逐步走向‘多智能体协同’架构。不同Agent分工协作、并行执行，构建一个自组织、自进化的‘AI团队’。平台也需要具备任务拆解、执行重排、Agent容错补位等机制，真正实现系统级协同，支撑企业级复杂任务，提升稳定性、可解释性和可靠性。”吴运声称。

　　在平台工具与生态建设上，腾讯形成了覆盖B端与C端的“双智能体开发平台”。在腾讯内部，腾讯云智能体开发平台也已经支持起问答系统、办公提效、知识管理、客服辅助等多个业务场景搭建起专属智能体。

　　论及智能体对大模型价值的影响，吴运声表示，智能体并非一个单独存在，而是与底层模型相辅相成的体系。智能体的发展既需要模型的快速发展，也需要智能体技术的快速演进，并最终解决完整的需求或问题。未来，具体落地应用与实践还是行业长期探索的方向。