Token 暴涨 5000 倍之后，企业 Agent 落地还卡在哪里？
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原创 凌敏 2026-11-04 21:51 北京 过去两年，AI 的发展速度几乎超出了所有人的预期。 作者 | 凌敏 过去两年，AI 的发展速度几乎超出了所有人的预期。但看到国家数据局披露的那组 Token 数据时，相信不少人还是会吓一跳： 我国日均 Token 调用量从 2024 年初的 1000 亿，增长到 2026 年 7 月的超 500 万亿，两年增长超 5000 倍。 这是个什么概念？两年前，1000 亿或许还是个“试用级”的量，大家拿 AI 写文案、做问答，用完就关，纯属尝鲜。但现在的 500 万亿，可以算是“生产级”的量，AI 应用从个人提效走向更广泛的企业场景，企业侧的提效也在加速。但从“用起来”到“用得好”，还存在一些“断点”。 在 10 月 29 日举办的 2026 腾讯全球数字生态大会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生在谈到企业 Agent 落地时提到， 打通这些“断点”的关键在于“连接” —— 把人、工具、系统和数据连接起来，让大模型理解业务上下文，真正进入工作流程。 围绕这一判断，腾讯云将打造 “全场景、高效能、更放心”的 Agent 生产力系统。 这套系统到底怎么落地？腾讯云把答案放进了数字生态大会的 AI 产品发布台 ： 用两天、四个版块、七大议题、40+ 场发布，把这套系统拆解到应用、数据、安全和工程的每个环节中，最终形成一张企业 Agent 生产力系统的产品地图。 1 40+ 场发布：一张 Agent 生产力地图上的工程坐标 在这张地图上， 应用先回答 Agent 能帮员工和业务做什么，数据回答 Agent 如何读懂业务，安全回答 Agent 的边界，工程回答 Agent 如何跑得稳、用得起。 先看应用。如前文所说，汤道生把企业 Agent 落地的关键归到“连接”上，落到应用上，腾讯云给出的回答是 更加开放 。 WorkBuddy 将全面开放产品架构，同时支持企业自研 Agent 与生态中第三方 Agent，包括第三方 IM 系统的接入。 “选什么模型、接什么 Agent、用什么 IM，选择权都在企业手里。”汤道生表示，已经有越来越多企业基于 WorkBuddy 组成自己的企业 Agent 网络，搭建新一代的企业智能中枢。 此外，腾讯云还发布了 以 WorkBuddy 为工作台的一体化套件 Buddy One ，把 WorkBuddy、腾讯会议、腾讯文档、腾讯网盘等工具放进同一套账号、积分池和上下文里，全面打通内外部生态。 应用回答了 Agent 能做什么，十几款产品能力升级着实热闹，但决定它们好不好用的，是能否拿到数据、读懂数据。腾讯云所描绘的“全场景”，不只是打通应用本身，还包括 打通数据平台，让 Agent 进入企业工作流 。 AI 产品发布台数据板块讨论的，就是 如何让 Agent 快速拿到并读懂企业数据 ，并把六款产品串成一条“ 懂—存—跑—自治 ”的链路。 其中，AI 原生多模数据库 TDSQL Nexa Lakebase 负责“懂”，通过 Knowledge 提供语义构建与理解能力，在企业数据与 Agent 之间构建了一层可持续演进的语义层；多模 AI 数据底座 TDSQL Boundless 解决“存”的问题，一套内核兼顾事务、宽表、分析、搜索与语义检索；TDSQL-C PostgreSQL 负责“跑”，为 Agent 提供弹性、隔离的数据库后端；TencentDB Agent 负责“自治”，把腾讯云数据库多年运维经验封装为 Skill，让 Agent 接手 DBA 的工作。 Agent 越能干，碰到的数据和系统越多，边界问题就越绕不开。 在 AI 产品发布台的安全板块中，七场分享基从AI攻防延伸到业务安全。在攻防层面，新一代云安全中心从被动防御转向主动运营，整合主机、容器与云安全态势管理；腾讯云无境以 AI 驱动自主渗透以攻促防，单站验证平均约 91 分钟、百元级成本，助力企业高效提升安全水位。业务安全侧，天御风控 Agent 以黑灰产情报驱动，在对话中随时随地完成风险分析与策略调优。 应用、数据、安全三大板块，回答了 Agent 能做什么、如何答对、边界在哪。但要确保这些能力跑得稳、用得起，还需要归到工程上。 汤道生将 Agent 工程的关键词总结为“高效能”，他观察到的一大变化是， 随着 Agent 持续渗透办公与业务场景，企业的 Token 使用量与成本暴增。企业需要从粗放使用最强、最贵的模型，转向追求性价比，精准匹配不同模型来执行不同任务。 这笔账，确实有必要细细算。据 Gartner 测算，一个简单聊天机器人花 0.01 美元能完成的任务，换成具备推理能力的 AI Agent，成本可能到 1.50 美元；Agent 完成同等任务平均需要