【AI峰会-互联网AI应用专场】会议内容精选

互联网AI应用专场 Agent驱动互联网业务增长 腾讯云如何让企业级智能体真正"跑起来" 李想腾讯云互联网行业架构总监 AI Agent正在从"能对话"转向"能执行" 腾讯云AI Agent技术栈，为Agent应用提供一站式底座 三大Agent构建平台，覆盖从“开箱即用”到“深度集成”的全场景需求 Agent Runtime CodeBuddy CloudAgent 快速集成Sandbox及k8s底座 通过API及SDK快速嵌入Agent能力 将CloudAgent的AI Agent全栈能力通过API/SDK快速嵌入到客户自有系统中。 百元起步成本可控 零门槛分钟级上线 企业级别Agent集群治理全生命周期管理 按需自动唤醒。当请求到达时，可实现从“暂停”状态快速恢复至“运行中”。 企业级安全管控 主流IM全覆盖 万级实例规模化运营极致弹性伸缩能力 支持会话级别的Checkpoint，在执行环境出现问题的情况下可以快速回滚。 成熟存储与数据服务体系 全方位用量监控 深度集成Cube Sandbox毫秒级快速拉起 腾讯云Tokehub支持主流模型及3D能力快速接入 混元3D +混元世界模型 TokenHub ·多模型一站式接入与治理 一站式多模型API与Token管理平台 聚合腾讯混元/DeepSeek / Kimi / GLM /MiniMax等主流大模型，Auto模型智能路由 核心能力 统一鉴权/计费 多模型API接入OpenAI兼容协议，仅切换model名 一份base_url + api_key，多模一账单 监控/告警TTFT · TPOT · RPM · TPM全链路指标 Token Plan套餐包月/包量/充值，配额限速可控 ②混元世界模型(HY-World 2.0)·一句话生成可探索3D世界 兼容协议OpenAI / Anthropic协议，平滑迁移 多模态扩展 覆盖文本，规划图像/ 3D /语音路由 文/图/视频→可交互3D场景，导出Mesh / 3DGS /点云，兼容Unity·UE 核心价值 降低接入成本统一接口聚合多家主流模型，无需分别对接 提升开发效率Token Plan +主流AI编程工具/龙虾工具集成 全阶段支持 保障服务质量 免费体验→按量计费→TPM保障（申请） 稳定推理+专属Endpoint +多维监控 应用场景：游戏关卡·短剧创作·空间智能·文化遗产数字化 SaaS行业的Agent转型：从功能订阅到智能交付 腾讯云Agent底座助力SaaS应用架构重构 统一网关和多租户管理能力 •ClawPro提供多租户一体化管理后台，开箱即用；•支持多租户管理，按租户配置大模型、技能、MCP、配额等；•支持统一WS接入网关和用户/Agent WS Token交换； 全链路安全和可观测能力 •Agent安全网关实现Prompt防注入、Skill扫描、行为审计；mTLS全链路加密，最小权限凭证，AgentToken不下发前端•Agent可观测平台提供全链路Trace、Agent医生、指标监控与智能告警 快速记忆召回及记忆共享 •Agent Memory提供300ms级快速召回，Agentic Search多跳推理；•Token压缩降低长对话成本，跨会话记忆复用，多Agent可共享记忆资源。 依托全栈智能，腾讯云加速智能体在SaaS行业落地 腾 讯 云Claw Pro嵌 入 企业 微 信 后 ，帮 助 “ 慧 算账 ” 实 现 了会 计查 社 保、 开 发 票 、调 账 、跑 财税RPA流程 一站 式完 成 ，每 个会计 的 服务 能 力 从300家 提 升到400-500家 ， 整体 提 效50%。 六 度 人和 借 助 腾 讯云Agen t治 理 方案 ， 为20万 用 户提 供ECClaw工 具，助力企业提升客户转化率，实现业绩持续倍 增 。 广告营销场景：从创意到转化，Agent重塑营销全链路 电商生活场景：Agent打通商品内容管理全链路 业务场景 业务场景和价值 平台电商 ➢自有品牌+合作商家➢私域直播+平台电商➢小程序+公众号+APP 质检通过率 核心业务挑战 素材创意要求高 ➢创意效果直接营销用户转化，并且需要持续迭代 素材生成成本 素材需求量大 ➢主图、详情页、商品卡、直播高光与短视频需批量生产和复用 处理商品数 质检难、安全弱 ➢画质、图文一致、营销反作弊、黑灰产风控需前置闭环 审核调用数 社交娱乐场景：角色扮演Agent化，多模态全感官交互升级 AI角色场景的核心挑战×腾讯云能力对应 数十上百轮对话上下文，单用户日均250+轮，成本与延迟双压 海量人设/对白数据需SFT +偏好对齐，拟人化与多轮稳定性双目标 腾讯云角色场景端到端方案架构 内部研发增效：从「⼈驱动AI」到「AI自驱，⼈来把控和验收」 用技术让想象变成现实用创新让商业实现增长 THANKS 从CRM到Sales Agent 智能赋能销售，驱动业绩增长 张星亮 六度人和CEO EC AI的发展历程 2026.1 首批接入大模型 发布了智能硬件 陷入提示词工程泥潭 Sales agent发布 日消100亿Token AI商业化的关键：不是取代人，而是超越人 无限耐力 广泛知识 话务专员，重复性的工作让AI来做，个性服务切回人工 商机助手，在互联网抓去大量相关信息，给销售提供商机， 细致入微 长期记忆 业务助理，根据长期记忆给销售员制定行动计划 销售顾问，细致入微的客户洞察，和企业知识库对接的实时指导 无限耐力：话务专员 细致入微：沟通洞察 全场景沟通记录 广度知识：商机助手 定制化资讯 智能硬件：AI运行的安全容器 功能向量化：从CRM到Agent，再到Claw EC是一款开箱即用的增长型CRM SIXBOT是一个生产AI员工的智能体平台 EC的2+3（产品+产业）发展规划 软硬结合 Sales Agent 2026年的计划 加速AI转型，产品从SaaS到Agent，收费从licese到Token 语音全产业 产业升级 被集成 欢迎交流指导 AI的效果导向，终于让2B进入产品为王的时代 让AI解决实际问题 —生活服务场景的落地实践 自如技术副总经理 经验与收获 AI赋能C端找房 AI赋能数据 AI赋能提效 产品能力 ①个性化引导：进入页面时抽象找房偏好，形成句子、标签②恰当反/追问：结合客户意图，场景化追问③辅助操作：激活对话框，给出位置/预算可点选；④转义与增强：针对模糊的提问进行转写、扩写、增强 技术能力 ①建设语义识别垂直小模型②语义增强和扩写，意图识别准确率>90%③知识库（长租、家服、买卖） 背景：自如在数据的日常使用中存在4类痛点，促使我们尝试改变 ①即时查——指标、明细 ②异动推——自动触发异动 ③给洞察——自动给出根因 ④可执行——自动触发行动 ①支持语音+多指标录入查询 ②支持多种可视化数据展示形式 ③支持初步的业务洞察分析 ④支持明细下钻，定位问题房源 ⑤支持追踪管家工作行程，高效末尾管理 关键技术举措 维度过滤 公式计算 指标查询 自然语言被改写 日期、区域、产品类型和指标字段被系统显式补齐。 结果形态可切换 同一口径可输出指标卡、表格、柱状图和解释文本。 洞察可落地 结果支持订阅保存，把一次查询沉淀为持续运营动作。 项目背景与现场核心痛点展示 进阶策略 核心痛点 传统核验依赖现场录入及人工逐一审核，易产生主观误差（录错、视觉疲劳），且在暗光、反光、油污等极端环境下，传统OCR识别技术极易失效。 基于Swift框架对Qwen3-VL-8B-Instruct展开特定表具场景微调。针对密集微调后残存的顽固Badcase，定向导入Qwen-Image-2.0-Pro图像增强再次识别。 燃气表字轮严重反光、对比较低，导致关键数据辨识极度模糊。 机械式水表示数正值进位临界，数字卡在两个刻度中间（同时显示7和8），极易造成误判。 水表液晶显示屏的小数点边界特征不明显，常规模型难以精准抓取。 关键举措： 数据集准备策略 数据规模与准确性“S型曲线” 数据集建设四大黄金原则 阶段一：冷启动阶段(100 - 500张) 场景多样性 标注准确性 准确率飙升。模型快速掌握燃气表这一特定领域的通用特征（如表盘结构、特殊字体、红色小数位）。 表具覆盖机械轮、液晶显示、IC卡表等多型号；采集强光反光、昏暗楼梯间及多角度偏角拍摄。 针对机械字轮“半格进位”滚动临界等示数疑难点建立明确取值规范，对黑色整数和红色小数做出物理特征分隔标记。 阶段二：平稳增长阶段(500 - 5000张) 准确率缓慢爬升。此时微调致力于解决长尾Badcase，覆盖昏暗、油污、反光及老旧磨损表盘。 阶段三：饱和与过拟合警示(5000张以上) 准确率进入瓶颈。盲目增加数据对泛化提升微乎其微，甚至容易造成过拟合从而降低其泛化能力。 负样本引入 真实分布一致性 训练样本完全来自真实巡检现场实拍图，而非网络下载的高清大图，模拟实际推理时的图片分辨率与真实画质。 引入少量完全模糊不可读、严重污损遮挡的异常图片，并标注“无法识别”，有效克制大模型胡乱编造数字的幻觉。 三线数据集严格划分 训练集:验证集:测试集按照7:2:1独立分布划分。测试集与训练集严密隔离（禁止同一台表具不同角度的照片同时进入两个集合做作弊泛化），以检测面对全新小区陌生表具时的真实反应能力。 提示词工程与图像增强 【提示词深度调整】 【错误集图像增强】 精简提示词 极端环境下像素修复： 仅包含粗粒度的读数指令，未进行物理表具类型（机械字轮/纯LCD）的区域锁定，且缺乏针对相似字（1/7、3/5、6/8）的专项字形纠偏逻辑。 定向调度Qwen-Image-2.0-Pro进行像素级无损修复，修正反光、暗光噪点。针对ROI区域进行超分和对比度拉伸，重现清晰的表盘及字轮边界。无惧油泥遮挡或小数点丢失，通过二次重识确保极精细场景下的高准确率。••• 丰富规则提示词 通过长文本全方位注入业务先验知识，包括表具类型与字形特征，提供正例、反例，并强调读取规则，如“不清不读”的小数位拦截机制，强制防御风险。 思维链CoT提示词 强迫大模型在输出最终数值前，必须严格按照[类型感知与区域锁定➡️数值解析与规则映射➡️最终格式规约]的显式思考链输出中间分析轨迹。 THANKS 全员Agent与业务Skill化 企业Agent化转型的一条工程路径 封冰清花椒直播/ CTO 01花椒AI落地从ToC探索到组织Agent化 03Skill沉淀把SOP做成可被Agent调用 04Agent平台自研平台承载全员Agent化 02CLI改造把业务能力对AI开放 05 从ToC探索到组织Agent化 花椒直播业务与AI在ToC的探索——从直播业务出发的多场景AI尝试 产品简介 花椒直播是国内领先的移动社交与娱乐直播平台，集视频聊天、语音交友、才艺展示于一体，为年轻人打造沉浸式社交体验和潮流文化表达窗口。 过去两年，花椒持续推进AI原生化转型——从ToC的智能玩法，到ToB的全员Agent与业务Skill化，让每个员工都有自己的Agent。 规模现状 69分钟日人均在线时长 2015年6月花椒直播上线 2.41亿累计注册用户数 花椒AI落地演进的三个阶段——从RAG+Workflow，到MCP接口化，再到Agent+CLI+Skill 把业务能力对AI开放 CLI改造（一）：从API到CLI的系统重构——将原本面向人的API与BI数据，重构为面向AI的开放接口 •核心问题：之前系统的API是给前后端调用、BI数据