面向个人用户：开箱即用

QClaw：本地AI助手，首创"微信直连"模式，打通腾讯文档、腾讯会议、ima、QQ邮箱

ima：个人知识智能体，支持创建专属Agent，通过记忆系统持续理解用户习惯

元宝：个人AI助理，支持"元宝派"一键接入"龙虾"

QQ浏览器：上线伴随式Agent服务，联合首发高考咨询师Agent"元宝高考通"

面向职场人群：Buddy家族

WorkBuddy：AI智能体桌面工作台，发布3个月迭代43个版本，按DAU计已是国内最受欢迎的效率智能体工具

CodeBuddy：编码智能体，支持插件、IDE、CLI三种形态，覆盖编码、评审、测试、运维全研发流程

Miora & Ardot：面向创意生成和交互设计场景

WorkBuddy企业版：7×24专家数字员工、人机协作"项目"模式、企业级管理后台

Agent Suite：将腾讯文档、腾讯网盘、腾讯乐享原生接入WorkBuddy工作台

ClawPro：企业智能体管控与运营平台

ADP 4.0：腾讯云智能体开发平台，覆盖Agent构建、连接、分发与治理全周期

20多个垂直场景，从个人提效到企业级AI Native组织转型，腾讯这次把牌面全摊开了。

但最让我关注的，不是产品数量，而是汤道生说的一句话：

"腾讯做AI始终坚持以实用、好用、可规模化为目标，最核心的经验就是扎根场景。"

这句话的潜台词是：腾讯不跟OpenAI拼模型能力，不跟字节拼流量入口，而是打"场景"这张牌。

姚顺雨补充了一个更有深度的观点：

"AI的下半场已从寻找方法转向寻找问题，核心在于Foundation（基础模型）、Product（产品）、Frontier（前沿探索）构成的均衡三角。"

"Agent的崛起，让环境、评测与推理行动协同变得比单一模型能力更关键。"

翻译一下：

上半场，大家比的是"谁的模型更聪明"。

下半场，比的是"谁的AI更能干活"。

模型能力只是基础，真正决定胜负的是——AI能不能在真实场景里完成任务闭环。

腾讯内部的数据已经验证了这条路。

CodeBuddy覆盖超过95%的腾讯工程师，整体编码时间缩短40%。

WorkBuddy实现人和AI混编开发，几个人的小团队仅用两天就完成初始版本开发，上市后保持每2天一个版本的迭代速度。

Agent Infra将智能体的上线周期从季度压缩至周级。

但挑战同样明显。

腾讯的AI工具集，最大的护城河是"腾讯生态"——微信、QQ、腾讯文档、腾讯会议，这些产品的用户基数和粘性。

但最大的局限，也是"腾讯生态"。

如果你不用微信、不用腾讯文档，这套工具集的吸引力就会大打折扣。

相比之下，字节豆包是独立App，阿里通义千问也是独立入口，它们的生态更开放、更跨平台。

腾讯的"场景扎根"策略，是把双刃剑。

还有一个值得玩味的细节。

腾讯并未在这次大会上强推自家的混元大模型，而是强调"多产品数据回流与体系化训练"，以及"与产品深度Co-Design"。

这意味着腾讯承认了一件事：模型能力不是它的最强项，但产品化和场景落地是。

与其在模型参数上硬碰硬，不如在"让AI真正好用"上建立壁垒。

如果你已经是腾讯生态的重度用户——用微信、用腾讯文档、用QQ邮箱——那这些AI工具会让你的工作效率显著提升。

如果你不是，那可能感受不到太大的吸引力。

AI下半场的竞争，正在从"通用能力"转向"生态粘性"。

腾讯押的是后者。