Tencent will im Agent-Bereich sein verlorenes Terrain zurückerobern

Als der zentrale Ansatz von Tencent zur Implementierung von Agenten in Unternehmen wird Tencent Cloud ADP von einem einfachen Agenten-Entwicklungstool zu einer unternehmensorientierten AgentOps-Plattform für die Produktionsumgebung von Unternehmen aufgewertet.

„Es war so heiß, dass man sich überhaupt nicht hineindrängen konnte.“

Am 5. Juni kehrte auf der Tencent Cloud AI Industrial Application Conference die längst vermisste Begeisterung zurück. Jeder Platz im Hauptsaal war belegt, und selbst wenn man einen Sitzplatz fand, sah man seine Sicht von den Zuschauern in den Gängen blockiert. Selbst die zusätzlichen Live-Konferenzräume waren voll, und viele mussten das Live-Event draußen am Hauptsaal mit ihrem Handy verfolgen.

Abgesehen von der hohen Aufmerksamkeit, die Yao Shunyu's erstes persönliches Erscheinen auf der Veranstaltung erregte, zeigt die Außenwelt auch großes Interesse an Tencents AI, insbesondere an den Fortschritten im Bereich Agenten. Diese Industrie-Konferenz, die unter dem Namen AI stand, legte fast alles Gewicht auf die Agenten.

In den letzten Jahren war die ChatBot-Technologie in der Welt der großen Modelle vorherrschend, und Tencent wurde beschuldigt, hinter den Konkurrenten zurückzuliegen. Doch in der zweiten Hälfte der Ära der großen Modelle, die von Agenten dominiert wird, baut Tencent schnell Wettbewerbsfähigkeit auf dem persönlichen und unternehmensorientierten Markt auf, indem es seine Fähigkeiten in den Bereichen Modell, Engineering und Anwendungsfall verbessert.

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Tencent setzt den Gas pedal für AI

„Ist Tencent in Sachen AI zu langsam?“

Dies war die zentrale Frage, die Tang Daosheng, der Senior Executive Vice President von Tencent, Yao Shunyu, dem Chefwissenschaftler von Tencent, vorwarf. Es war auch Tencents offizielle Antwort auf die Zweifel der Außenwelt.

Yao Shunyus Antwort war sehr kunstvoll und stimmte mit der Einschätzung der meisten Menschen über AI überein. Im Großen und Ganzen meinte er, dass AI ein langfristiges und vielfältiges Spiel ist. Die zweite Hälfte hat gerade erst begonnen, und es ist noch ein langer Weg. Die Marktchancen beschränken sich nicht auf die momentan beliebten Produkte. „Es ist zweifellos, dass die Produktivität von Coding Agenten immer wichtiger wird, aber es gibt noch viel Raum für Verbesserungen.“

Tang Daosheng gestand auch, dass Tencents Geschäftsbereiche sehr vielfältig sind und es schwierig ist, sicherzustellen, dass jeder Bereich führend ist. Es ist also normal, dass verschiedene Geschäfte in verschiedenen Phasen schneller oder langsamer voranschreiten. „Tencents Philosophie bei der Erbringung von Dienstleistungen und der Entwicklung von Produkten ist, dass wir uns, wenn wir feststellen, dass etwas wertvoll ist, durch den gesamten Zyklus hindurch halten können.“

Aber in den letzten sechs Monaten hat die Außenwelt deutlich bemerkt, dass Tencent einen aggressiven Ansatz verfolgt und in Organisation, Modell und Produktionsprozess beschleunigt. Tencent hat auf dem AI-Battlefeld wieder seinen Rhythmus gefunden.

An dem Tag der AI Industrial Application Conference veröffentlichte Tencent auf einmal über 20 neue AI-Anwendungen. Es gab sowohl neue Agenten-Produkte als auch AI-Upgrades für bestehende Produkte. Es gab Updates auf der untersten Ebene und der Plattformebene wie Speicher, Sicherheit und ADP, sowie neue Produkte auf der Anwendungs-Ebene wie Miora und Ardot.

Agenten sind der Bereich, in dem Tencent in den letzten sechs Monaten am besten abgeschnitten hat. Zu Beginn des Jahres, als OpenClaw explodierte, war Tencent als eines der schnellsten Reagierenden unter den chinesischen Internetriesen und brachte mehrere „Lobster“-Produkte auf den Markt. Neben WorkBuddy für die Büroarbeit, CodeBuddy für die Softwareentwicklung gab es auch Qclaw für die persönliche Effizienzsteigerung. Die Bereitstellungsmethoden unterstützen sowohl die Cloud als auch die private Infrastruktur, um die Bedürfnisse aller Kunden zu erfüllen.

Und Tencent hat tatsächlich von den ersten Agenten-Dividenden profitiert. Laut Dritt-Daten erreichte WorkBuddy einen monatlichen Zugriff von 8,85 Millionen, was 2,6 Mal mehr ist als der Zweitplatzierte. In den letzten drei Monaten hat WorkBuddy 43 Versionen schnell durchlaufen. Angesichts der neuen Benutzeranforderungen hat Tencent die Entwicklungsgeschwindigkeit deutlich erhöht.

Das bislang nicht so erfolgreiche Huanyuan-Modell wurde in dieser Zeit neu aufgebaut. Durch die Neugestaltung der Grundlagen wie Prä-Training, Post-Training und hochwertige Datensätze hat Tencents neues Modell Hy3 preview die Fähigkeiten in Bezug auf Kontext, Agenten und Coding deutlich verbessert. Nach der Veröffentlichung war die Token-Aufrufmenge schnell zehn Mal höher als die des Vorgängermodells und erreichte auf der OpenRouter-Plattform drei Wochen lang die Spitze der Wochenliste.

Natürlich steckt hinter Tencents Beschleunigung in der AI-Entwicklung auch eine verstärkte Einstellung von Talenten und eine Organisationsumgestaltung. Ende vergangenen Jahres gründete Tencent die AI Infra-Abteilung, die AI Data-Abteilung und die Data Computing Platform-Abteilung, um das Forschungssystem und die Kernfähigkeiten für große Modelle zu stärken. Im März dieses Jahres wurde das AI Lab von Tencent umgestellt und wird nun direkt als geschäftstreibende Abteilung geführt.

Am auffälligsten war die Einstellung von Yao Shunyu. Dieser Star in der Künstlichen Intelligenz ist der Erfinder der ReAct-Architektur und hat seine Doktorarbeit über Sprachagenten geschrieben. Die von ihm vorgeschlagene ReAct ist die derzeit klassischste Ausführungslogik für Agenten-Schleifen. Eine Agenten-Schleife ist ein zyklisches System, das von der Inferenz, der Aktion und der Beobachtung in einem kontinuierlichen Zyklus arbeitet. Dadurch können Agenten sich selbst korrigieren und mehrschrittige Pläne erstellen, was das Problem der Informationsüberlastung und des logischen Bruchs bei langen Aufgaben löst.

Es ist nicht schwer zu erkennen, dass Yao Shunyus Forschungsrichtung gut mit Tencents AI-Strategie übereinstimmt. Seine Einstellung hat nicht nur Tencents Modellfähigkeiten schnell wieder auf ein hohes Niveau gebracht, sondern auch das Vertrauen innerhalb von Tencent in seine eigenen Modelle und Produkte gestärkt.

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Von Chat zu Arbeit

Unternehmens-Agenten sind eine harte Nuss

Mit der Beschleunigung der Umwandlung von AI von Dialog zu Ausführung hat sich das Interesse der Branche auf die Implementierung von Agenten gerichtet. Dies ist auch das aktuelle Schwergewicht von Tencents AI-Strategie. Tencent setzt alles auf die Agenten-Spur und hat erstmals ein Werkzeug-Set für Effizienz-Agenten vorgestellt, darunter CodeBuddy für die Softwareentwicklung, WorkBuddy für die Büroarbeit und ADP für die Unternehmensdienstleistungen.

Allgemein wird angenommen, dass der Unternehmensmarkt im Vergleich zum Privatnutzer-Markt schneller kommerziell erfolgreich sein kann und ein größeres Potenzial hat.

Derzeit ist die Begeisterung von Unternehmen für Agenten sehr hoch. Das Huazhu Group hat mit Tencent Cloud ADP „Hua Xiao AI“ entwickelt, das über 70 % der häufigen Kundenservice-Fragen automatisch bearbeiten kann und in über 10.000 Filialen bereits fast 1,5 Millionen Aufgaben ausgeführt hat. Yili hat mit ADP einen AI-Shopping-Assistenten entwickelt, der den Umsatz um 26,02 % erhöht und die Zahlungskonversion um das 2,4-fache verbessert hat. Zhaogang.com hat mit ADP 12 AI-Digitalangestellte geschaffen.

Aber die Bedenken sind ebenfalls deutlich. Eine Studie von Deloitte zeigt, dass nur 25 % der Unternehmen Agenten in die Produktionsumgebung einführen. Die Implementierungszeit ist von den geschätzten drei Monaten auf 18 Monate verlängert worden. Gartner warnt, dass bis Ende 2027 über 40 % der Agenten-AI-Projekte wegen schlechter Kostenkontrolle, unklarer Wertschöpfung und unzureichender Risikomanagement abgebrochen werden.

„Bei Unternehmens-Agenten geht es nicht darum, wer am schnellsten einen Agenten aufbaut, sondern wer ihn stabil, sicher und kontinuierlich in der Geschäftspraxis betreiben kann.“ sagte Wu Yunsheng, der Vizepräsident von Tencent Cloud.

Wu Yongjian, der Leiter der Intelligenten Produktentwicklung bei Tencent Cloud, sagte auch, dass viele Unternehmen im vergangenen Jahr versucht haben, Agenten einzusetzen, aber nur wenige sie tatsächlich in die Produktion integrieren und den Geschäftsprozess abrunden konnten.

Hinter diesem Problem liegen signifikante Unterschiede zwischen Privatnutzern und dem Unternehmensmarkt. „Privatnutzer achten auf ein gutes Erlebnis, während Unternehmen auf die Zuverlässigkeit des Systems setzen.“ sagte Wu Yongjian. Privatnutzer interessieren sich bei der Nutzung von Agenten vor allem für das Gefühl der Effizienz, während Unternehmen Stabilität, Sicherheit und Nachhaltigkeit brauchen. „Ein einziger Ausfall kann den Zustand und die Daten vollständig zerstören – das ist für Unternehmen nicht akzeptabel.“

Letztendlich erfordert die Ausführung von Agenten eine große Menge an Kontext und Berechtigungen. Je stärker die Fähigkeiten eines Agenten sind, desto mehr Berechtigungen müssen geöffnet werden. Aber Unternehmen können nicht einfach Berechtigungen, Daten und wichtige Entscheidungen an Agenten übergeben. Es müssen eine Reihe von Maßnahmen wie Multi-Tenant-Isolierung, Berechtigungssteuerung, Genehmigungsüberprüfung, Datenentmischung und Compliance-Einsatz getroffen werden, damit Unternehmen Agenten wirklich einsetzen können.

ADP, als die wichtigste Plattform von Tencent für Unternehmens-Agenten, wird zum zentralen Ansatz von Tencent zur Implementierung von Agenten in Unternehmen.

Die neu veröffentlichte ADP 4.0-Version von Tencent Cloud wird von einem einfachen Agenten-Entwicklungstool zu einer unternehmensorientierten AgentOps-Plattform für die Produktionsumgebung von Unternehmen aufgewertet und deckt den gesamten Lebenszyklus von der Erstellung, der Verbindung, der Verteilung bis zur Governance ab. Dies entspricht einer umfassenden Methodik für die Implementierung von Agenten in Unternehmen.

Beispielsweise war die Erstellung von Agenten in der Vergangenheit hauptsächlich auf manuelle Konfiguration und manuelle Orchestrierung angewiesen. Man musste die Geschäftsziele verstehen, die Aufgaben schrittweise aufteilen und die Ausführungslogik schreiben, was sehr komplex und mühsam war. Die ADP 4.0 hat speziell einen neuen Claw-Modus hinzugefügt, der den Agenten-Loop-Closed-Loop-Mechanismus unterstützt und die automatische Erstellung von Agenten mit natürlicher Sprache ermöglicht, wodurch die Entwicklungsbarriere gesenkt wird. Hinter diesem Mechanismus kann der Agent im Cloud-Sandbox autonom codieren und Unternehmens-Skills aufrufen. Darüber hinaus unterstützt es die bidirektionale Interaktion zwischen Agenten und Workflow, so dass Unternehmen eine flexiblere Zusammenarbeit zwischen deterministischen Prozessen und intelligenten Entscheidungen herstellen können.

Außerdem hat ADP 4.0 die Implementierungserfahrungen von Unternehmen in Branchenanwendungsvorlagen zusammengefasst. Unternehmen können direkt auf der Grundlage dieser Vorlagen Wissensdatenbanken, Berechtigungen und Geschäftswerkzeuge konfigurieren und schnell Agenten generieren. Derzeit decken diese Anwendungsvorlagen typische Szenarien in den Bereichen Finanzen, Tourismus, Verkehr, Bildung, Medien und Einzelhandel ab.

Nach der Erstellung von Unternehmens-Agenten muss die Effektivität und das Sicherheitsrisiko der Agenten bewertet werden. In der Vergangenheit war die Bewertung auf manuelle Methoden angewiesen, was subjektiv und ineffizient war. ADP 4.0 unterstützt die Massenvergleich von verschiedenen Modellen, verschiedenen Anweisungswörtern und verschiedenen Versionen in Bezug auf Effektivität und Leistung und ermöglicht eine standardisierte Qualitätskontrolle, die Unternehmen hilft, die Effektivität und das Risiko von Agenten vor der Veröffentlichung zu bewerten.

Der Betrieb von Agenten erfordert die Verbindung zu internen Geschäftssystemen und verschiedenen Skills von Unternehmen. ADP 4.0 wandelt die verstreuten Geschäftressourcen von Unternehmen in wiederverwendbare AI-Assets um, indem es Connectoren, Skills, Plugins, Wissensdatenbanken und MCP nutzt. Beispielsweise kann der Agent über die API mit bestehenden Unternehmenssystemen wie OA, ERP und Ticketsystemen integriert werden und auch in Kanäle wie Enterprise WeChat, WeChat, DingTalk und Agent Portal (Tencents eigenes plattformübergreifendes Agenten-Kooperationsplattform) veröffentlicht werden.

Dies bedeutet, dass Unternehmen nicht manuell Daten verschieben oder Materialien neu organisieren müssen. Der Agent kann direkt Informationen aus Geschäftssystemen lesen, suchen und aufrufen und weiter Abfragen, Analysen, Generierungen und Übertragungen durchführen.

Schließlich ist der Sicherheitsgovernance-Bereich wichtig. Einerseits hat ADP 4.0 für Skills ein vollständiges unternehmensorientiertes Kontrollsystem aufgebaut, das für extern importierte oder vom Benutzer erstellte Skills vollständige Sicherheitsberichte ausgibt. Andererseits hat es eine dreistufige Berechtigungsarchitektur eingeführt und in Kombination mit der RBAC-Rollen-Berechtigungsmatrix die funktionale und datenbezogene Berechtigungsisolation realisiert.

„Von der Entstehung bis zum Betrieb kann alles auf ADP erfolgen.“ sagte Wu Yunsheng gegenüber Digital Frontline.

Derzeit hat diese AgentOps-Methodik bereits in die tatsächlichen Geschäftsprozesse von Unternehmen Eingang gefunden. Beispielsweise hat ein führendes Milchunternehmen mit ADP über 70 Agenten entwickelt, darunter einen Gesundheits-Agenten für Blutzucker, einen Geschäfts-Agenten und einen Marketing-Kopie-Agenten, die sich in alle Kernbereiche des Unternehmens integriert haben. Eine IDC-Studie zeigt, dass Tencent Cloud ADP in den Branchen Medien und Medizin und Lebenswissenschaften die höchsten Marktanteile hat.

Außer der Erstellung und dem Betrieb von Agenten auf der ADP-Plattform öffnet Tencent Cloud sogar diese AgentOps-Basis über OpenAPI für Unternehmen, so dass Unternehmenskunden die Claw-Fähigkeiten und die Cloud-Harness-Fähigkeiten von ADP 4.0 nutzen können und ihre eigenen zuverlässigen, verwaltbaren und erweiterbaren Unternehmens-Agenten entwickeln können.

In der Vergangenheit hatten viele Unternehmen gemischte Gef