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1、助力新媒体打造新场景腾讯云文化传媒场景方案分享曾亮|腾讯云智慧传媒行业技术总监我们到底需要怎样的_?_怎样？移动原生没有移动设备就不会存在的应用代表案例；微信、滴滴等Agent原生没有Agent就不会存在的应用代表案例：元宝、Cursor从“移动原生”到“Agent原生”科斯企业的本质：企业存在的目的是为了节约市场交易的成本。AI的出现会对企业的规模、边界和结构产生重大影响。“Agent原生企业”是整个组织都构建在与AI的协同之上，人与Agent协作的成本非常低的企业。如何建设人与Agent的混合团队？CONTENT目录演进：从回答到执行腾讯云智能体开发平台010203智能体时代统一数据治理0

2、4轻量化虚拟演播制作演进：从问答到执行一人工智能即将迈入新阶段20252023水平维度影响维度能力维度7质疑 Agent，理解Agent，应用 Agent诸多质疑显著优势1、响应速度慢：思考+拆解+推理+流式输出。4、以前也能做：传统的编码开发或者低代码的配置平台，同样能实现类似Agent的流程功能。3、交互不友好：长篇大论罗嗦输出，相对点什么做什么的模式，明显不友好。2、会出现幻觉：事实性错误与不遵循指令。4、协同：多智能体的组装、协同、竞争，能够。1、成本门槛：极大降低了应用开发成本和门槛。2、简化流程：让模型来处理参数转换，减少流程配置工作量。3、自主提升：与电脑/网络/工具更自然的交互

3、，系统能力随着模型能力增长可自然提升。三年来大模型/智能体应用的几点感悟大量的开源平台和开源模型，让大家比较容易产生一种“我也能”的错觉。但越来越深入追求业务落地后往往会发现：企业级应用与消费级、科研级有本质的差异。智能体必须深度的嵌入业务工作的全流程做一个汇聚了几十上百智能体的 AIGC 平台容易，让业务人员留存在这个平台上持续的发挥价值很难：系统架构新范式：Data+AI+Agent智能体的核心是自我思考与交付成果。没有语义统一的数据层支持，智能体的自动执行与智能决策都无从谈起：Agent 的媒体落地需要面向“企业级”支持与维护高可靠性扩展性集成性安全性治理与控制易用性极高的可靠性：99.

4、9%的正常运行时间，制定灾难恢复计划。供应商提供全面技术支持和维护服务：包括优化服务、定期更新、漏洞修复等。无缝处理高并发、多用户、海量数据支持：负载增加时不能出现性能下降和可靠性问题。需平滑的与企业现有复杂的 IT 生态系统集成：成为统一的 IT 基础设施。直观易用，让各类非技术型操作人员快速的上手：避免其转向消费级替代方案出现安全风险。具备端到端加密、数据防丢失：严格的访问控制机制、遵守行业法规。提供精细化的策略管理能力以控制用户和系统行为：具备全面审计和日志记录能力。“企业级”这一术语意味着承受业务严苛的需求123以易用性、可访问性和用户体验为首要目标，主要处理通用任务。在特定业务环境中

5、完成具体工作，确保安全、合规和高可靠性;具备通用世界知识，但缺乏对特定组织内部情境的理解需具备对企业内部环境的深度情境感知能力，包括理解组织架构、员工角色、权限级别、业务流程及专有数据，理解企业“业务现实”通常利用用户数据改进通用模型，数据治理标准相对宽松视企业数据为核心专有资产，确保数据绝不用于训练公共模型，处理过程完全隔离，并严格遵守企业隐私和安全协议安全性重要，但风险通常局限于单个用户的个人数据泄露不接受任何可能损失，需严格验证、风险防范，遵循“安全始于设计”理念完成特定工作，通常不强调协同强调跨部门的连接，强调多系统的协同。消费级智能体企业级智能体设计目标业务知识数据处理安全水准协同能

6、力企业级智能体与消费级智能体的差异视频图片文稿音频富媒体向量库表格非结构化数据结构化数据标签库K-V库图谱库多模态资产库多模态语料库高质量数据集多领域知识库多维度运营库Agent 编辑插件编辑工作流画布智能体仓库多模型接入调度多 Agent 交互MCP 仓 库插件接入文本编辑类图像编辑类图像生成类视频编辑类视频生成类音频编辑类音频生成类其他类创作类 Agent数据类 Agent数据科学 数据智能智能问数文本创作图像创作视频编创业务类 Agent公文写作政策服务IT 服务策划采集智能体能力层智能引擎层统一数据层跨平台统一入口企微机器人 AI Bot个人/企业知识库音视图内容库策采编发企微协同工作