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      Token是風口,Harness是風向

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      打通模型落地的“最后一公里”

      撰文/陳鄧新

      編輯/李 季

      排版/Annalee

      “模型是引擎,Harness是把引擎變成整車的工程,發動機決定上限,Harness決定能不能跑、跑多遠、跑多穩?!?/p>

      在2026年4月28日的騰訊云城市峰會重慶站上,騰訊集團副總裁、政企業務總裁李強對AI重塑產業場景進行了如此詮釋。

      基于此,騰訊云升級全棧企業級Agent產品能力,首發ClawPro專有云版、Agent Memory、Agent Storage等多款產品,依托大模型+Harness全鏈路的“整車交付”能力,推動千行百業重塑企業生產力。

      這意味著,從“會回答”走向“會干活”,產數融合又進了一步。

      不過,當Agent不斷深入,新問題也浮出水面:Harness怎么從幕后走到了前臺?騰訊云的Harness到底長什么樣?重慶為何是AI落地的最佳樣本?

      模型軍備競賽正在失去意義

      AI普惠,已初見成效。

      中國互聯網絡信息中心的最新報告顯示,截至2025年12月,中國生成式AI用戶規模已達6.02億人,每10個網民中約5個在日常使用生成式AI。

      關于此,從Token調用量就可見一斑。

      國家數據局的數據顯示,中國日均Token調用量從2024年初的1000億躍升至今年3月的140萬億,兩年增長超千倍。

      與之對應的是,Token價格一跌再跌,整體縮水了99%,昔日大企業才可以享受的AI賦能,已下沉到千千萬萬的中小企業。

      盡管如此,真正把場景Token跑通的企業并不多。

      麥肯錫的最新數據顯示,90%的被調研企業已經啟動數字化和AI轉型,但僅有25%取得切實成果,僅10%實現AI規?;瘧谩?br/>

      究其原因,則是過去數年側重模型能力,而非注重落地方法。

      復盤來看,行業熱衷于比拼模型參數,從百億、千億、萬億、十萬億不斷變大,每次參數躍遷都被視為智能涌現,再疊加打榜盛極一時,大模型的排名越高仿佛自我敘事就越成功。

      模型軍備競賽雖然如火如荼,但重塑產業生產力總是差了一步。

      事實上,當下主流大模型的能力大差不差,誰能率先將工具調用、分層上下文工程、長記憶管理、工作流設計等在內的系統工程手段用好,誰就可以在產業賦能上獲得更大的勢能,從而跑得更快、跑得更遠。

      通俗易懂地說,AI的競爭焦點出現了轉向,從“誰的模型參數更大”走向“誰能幫企業把模型跑起來”。

      此背景下,Harness成為競爭的新焦點。



      Harness直譯為馬具,涉及韁繩、馬鞍、挽具等騎馬的配套物品,如若沒有韁繩,騎手難以駕馭,沒有馬鞍則難以坐穩,沒有挽具則難以運輸……

      落腳到AI,模型之外的一切,包括代碼、配置、執行邏輯、反饋循環、約束機制,都屬于Harness的范疇。

      不難看出,Harness是馴服大模型澎湃動力的訣竅,也是差異化競爭力的關鍵所在,通過優化工程化能力,就可以達到化腐朽為神奇的效果。

      Anthropic的一組實驗數據顯示,同一個模型、同一句提示詞,用簡單方式跑20分鐘花9美元,核心功能完全無效;而用完整的Harness跑6小時,花200美元,交付了一個真正可用的游戲,核心交互全部跑通。

      一言以蔽之,Harness可以滿足企業“向智能化要產業效率”的核心訴求。

      騰訊云的Harness長什么樣

      以上可見,唯有幫助企業搭好Harness,才可以打通AI的全棧能力,真正解決AI落地的“最后一公里”問題。

      中金公司也持有同樣的觀點:“云廠商的競爭格局在重構,過去比算力和帶寬,未來比的是Harness、場景和生態。云的商業模式,正在從賣算力升級為以AI能力為核心的價值定價?!?/p>

      基于此,騰訊云提供了Harness全棧組件,對模型能力進行了全鏈路工程化,與一輛F1賽車有異曲同工之妙。

      首先是引擎,好比模型服務,作為Agent的“大腦”。為了持續保持的競爭力,企業智能體對模型選擇、成本控制等提出了更高的要求,問題在于主流大模型存在交替領跑的現象,“各領風騷100天”,且不同大模型的Token優惠不一樣、費用不一樣。

      于是乎,“物優價廉”成為Agent的核心訴求。

      針對企業多樣化的模型調用需求,騰訊云將MaaS迭代為TokenHub,集成自研的混元大模型以及DeepSeek、MiniMax、Kimi、GLM等主流大模型,并允許企業通過Token Plan統一計費、按需選用。

      對此,巨日祿深有體會。

      巨日祿是一家AI漫劇創作平臺,創始人杰夫把自己比喻成一個短劇制作的山姆超市,希望把最新最好的AI工具提供給內容創作者,按照每周更新的進度來更新平臺上的素材。

      他告訴鋅刻度:“云廠像養牛的,我們是做牛排的,騰訊云有最新的AI技術,我們有一線的know how,非常天然絲滑的上下游關系”。

      其次是底盤,也就是基礎設施,充當Agent的“操作系統”。扎實的底盤是F1賽車平穩行駛的關鍵所在,即便高速極限駕駛車手也可以踏實放心,ADP、Agent Runtime等基礎設施對Agent而言也是如此。

      ADP是騰訊云的智能體開發平臺,深度整合了RAG、知識庫、自動化工作流等能力,支持智能體一站式開發,進而率先在行業內實現零代碼配置多智能體協同構建,大幅降低了智能體的開發門檻。

      而Agent Runtime是騰訊云的Agent運行底座,以安全沙箱為核心執行環境,支持毫秒級啟動與數萬實例并發,可以實現百毫秒啟動,比傳統容器快50倍。

      再者是儀表盤,堪稱知識中臺,擔任Agent的“數據治理系統”。F1賽車每秒采集胎壓、油溫、風阻等上千個數據點,并通過儀表盤呈現實時車況,而企業在經營過程中也在不斷產生知識與經驗,源源不斷為智能體提供可調用資產。

      即依托騰訊樂享AI知識庫、騰訊文檔、知識引擎等能力,可以將知識與經驗沉淀成企業知識庫,讓每一個員工站在同一起跑線上。

      當下,業內首個AI原生知識庫騰訊樂享從“智能問答工具”迭代為“驅動業務執行的智能中樞”,可以自動完成知識分類、更新與合規審核,并融匯內外部知識、穿透復雜業務場景,從而徹底解決“用不好、質量差、答不對、太封閉、不合規”的行業痛點。

      騰訊樂享商業化負責人楊志強告訴鋅刻度:“如果沒有知識庫,你讓龍蝦干活的時候,每一次對話都要完整地把過去的記憶看一遍,然后重新調大模型,調模型次數越多那ToKen消費越高,企業的知識庫越來越成熟,在某些場景下是不需要調大模型的,對ToKen的消耗一定是降低的。”

      簡而言之,有了知識中臺,企業智能體才更具性價比。

      接著,賽車操控系統等同Skills,作為Agent的“技能生態”。F1賽車的轉向、懸掛、差速器等操控系統可以實時響應車手的所有指令,而AI的實時響應企業的需求,則需要Skills牽線搭橋。

      Skills是大模型能直接讀懂的通用指令,有了具體的指令大模型才知道該干什么、能干什么以及應該怎么干,是智能體從“對答如流”走向“踏實干活”的關鍵。

      正因為如此,騰訊云將騰訊會議、企業微信、騰訊地圖等諸多企業級產品封裝成Skills,以供第三方企業智能體靈活調用,并上線了Skills社區-SkillHub,打造一個繁榮的Agent技能圈,讓AI的能力共享,讓大小企業共生、讓智能體生態共榮。

      不僅如此,騰訊云推出了全方位智能辦公助手WorkBuddy、“企業版龍蝦”ClawPro,借助Skills與企業微信、騰訊會議、騰訊文檔等辦公應用徹底打通,從而實現辦公場景全域覆蓋。

      其中,ClawPro尤為值得一提。

      ClawPro首創了“企業—部門—個人”三級Token配額體系,Token消耗更合理、更可控、更均衡,搭載了專為智能體優化的Ai2云服務器,算力成本較傳統機型降低40%,成為企業降本增效的關鍵抓手。

      以財稅SaaS平臺“慧算賬”為例,500多名會計要同時服務20萬家小微企業,騰訊云ClawPro嵌入企業微信后,幫助“慧算賬”實現了會計查社保、開發票、調賬、跑財稅RPA流程一站式完成,每個會計的服務能力從300家提升到400家~500家,整體提效50%。

      更為重要的是,“ADP+ClawPro”構建了企業智能體的完整閉環。

      企業基于ADP開發的知識庫,可以被ClawPro直接調用,便于員工及時更新信息;而員工在ClawPro上調用的數據,也能直接回饋于ADP,便于智能體持續迭代,形成正反饋循環。

      最后,賽車的鈦合金護桿等效安全體系,為Agent的“紅線”。

      F1賽車標配了一根鈦合金護桿,突發狀況下可以硬扛數十倍車重的沖擊,是名副其實的“生命柱”,而安全也是企業擁抱智能體的首要前提。

      畢竟,“不解決安全問題,AI Agent很難正式在To B落地”。

      巧的是,安全也是騰訊云的底色:騰訊成立了科恩實驗室、玄武實驗室、湛瀘實驗室、云鼎實驗室等七大安全實驗室,薈萃了大批頂尖安全高手,走在安全技術的最前沿,多年與黑灰產對抗沉淀了豐富的經驗,無懼高并發等各類攻擊,足以將“安全即云”貫徹到底。

      具體來看,騰訊云提供了AI Agent安全中心、AI Agent安全網關、Agent管家、天御Token防刷等系統性的安全解決方案,足以掃除智能體在企業落地的安全障礙。

      如此一來,企業擁抱智能體無需從0到1去搭建,依托騰訊云涵蓋基礎設施、模型、生態到應用的Agent產品全景布局,可以開箱即用,接上即跑。

      “騰訊云不是幫企業造馬,是把整輛車交到手里。”一名業內人士如是說。

      一個飛輪看透Harness的價值

      Harness成為企業用好AI的最佳搭子,MiniMax就是最好的明證。

      MiniMax是國內風頭正盛的大模型之一,其能夠保持月度發版、躋身全球開源模型的第一梯隊,離不開沙箱這個Harness能力的強力支撐。

      大模型要不斷進化,就需要不斷進行訓練,即“寫代碼→跑測試→看報錯→再改進”,為了加快訓練進度,高并發成為常態,甚至需要同時開啟上萬個測試環境,更為嚴苛的是每個測試環境都需要獨立運行,這意味著高并發與快響應必須并存。

      問題在于,傳統容器K8S開啟一個測試環境要幾十秒,開啟上萬個就會過載,導致GPU空等任務開始,白白浪費了寶貴的算力。

      畢竟,Agent是按次調起、按毫秒計費的,大模型訓練哪怕啟動慢一毫秒,也會抬高企業訓練成本、降低測試體驗。

      為了解決上述痛點,騰訊云與MiniMax一起打造了Agent Runtime沙箱。

      Agent Runtime沙箱可以百毫秒啟動,比傳統容器快50倍,在大規模Agent訓練場景下可以實現 “環境秒開、用完即刪”,讓Agent訓練更快、更省。

      需要注意的是,傳統Agent沙箱為了啟動快、省資源,往往選擇共享一個操作系統內核,一旦某個測試環境觸發了內核漏洞,則可能導致穿出沙箱波及主機。

      而騰訊云的每個沙箱都運行在獨立的操作系統內核之上,在硬件層面就進行了徹底隔離,即便單個沙箱出現異常,也不會影響溢出。

      不久前,騰訊云正式開源了Agent Runtime沙箱的底座Cube Sandbox,惠及更多Agent助力更多企業重塑生產力。

      技術之外,Harness也打通了商業化鏈路。

      財報顯示,MiniMax 2025年國際市場的營收占比高達73%,業績遍及超200個國家及地區,累計服務超過2.36億名用戶。

      在此過程中,騰訊云覆蓋全球的計算節點和CDN加速,助力MiniMax的Token成功出海。

      由于中國Token超高的性價比,成為海外用戶的“心頭好”,在OpenRouter平臺上,MiniMax長期排名位列前茅,其M2系列文本模型在2026年2月的平均單日Token消耗量較2025年 12月增長6倍以上。

      需求激增之下,對Harness的要求也水漲船高。

      騰訊云不但通過彈性擴容與智能流量調度,讓MiniMax從容應對Token爆炸式增長,還在安全、合規等方面大力支持,幫助MiniMax在不同國家和地區復雜的監管環境中成功落地生根。

      “MiniMax的模型今天已經跑在我們的CodeBuddy、WorkBuddy里面了,我們幫他們的模型進化更快,他們的模型讓我們的產品更強。”李強如是說。



      騰訊集團副總裁、政企業務總裁李強

      這意味著,MiniMax模型在騰訊云上訓練得更快、成長得越久,騰訊云的Harness也會相應變得更強大更優秀。

      彼此信任與共識之下,一個不斷循環、共生共榮的飛輪正在加速轉動,帶動技術優勢不斷放大、數據資產不斷沉淀,最終迎來強者恒強的競爭格局。

      需要注意的是,MiniMax并非個例。

      華住集團基于騰訊云智能體開發平臺,打造了業界首個規模化落地的酒店智能體“AI住中服務”,已在1萬家門店落地,73%高頻需求5秒自動處理,部分門店日使用率94%;拓竹接入騰訊混元3D后,將3D打印建模周期從過去的數小時壓縮到分鐘級;德國軟件公司 Maxon將混元3D集成進C4D——中國模型能力反向輸出全球……

      上述公司所處的行業不同,面臨的卻是同一個問題:在模型到位的背景之下,怎么在業務里跑起來,釋放最大的生產力。

      這就是Harness的拿手好戲,通過解決落地的“最后一公里”,讓AI從“能用、好用”走向“易用、愛用”。

      重慶為何是AI落地的最佳樣本

      Harness全鏈路的“整車交付”能力,唯有與產業共振才可以釋放最大的價值,而重慶提供了最佳的舞臺。

      作為中國西部唯一的超大規模制造業城市,重慶坐擁全國41個工業大類中的39個,實現31個制造業大類全覆蓋,為AI落地提供了廣泛的真實場景和海量的數據支撐。

      更為關鍵的是,重慶正在進行產業結構升級。

      其中,新能源汽車產業發展得如火如荼,五年之內產量增長了29倍,助力重慶汽車產量重返全國城市首位。

      由此一來,智能駕駛、智能質檢、智能工廠等落地場景在重慶不斷崛起。

      新興產業之外,傳統產業也在不斷突破:重慶張雪機車在WSBK世界超級摩托錦標賽上奪冠,這是國產機車品牌首次在世界頂級賽事中登頂。

      因此,重慶的AI落地場景充滿活力與潛力,企業沉淀的數據也有了用武之地,選擇重慶就相當于搶占了產業數字化的高地。

      此背景下,騰訊扎根重慶已有13年。

      公開資料顯示,2013年,騰訊西部云計算數據中心在重慶建立;2018年,設立了騰訊西南總部,重慶成為騰訊服務整個西南地區的戰略支點;2021年,騰訊工業互聯網智能產業總部落戶兩江新區,深度賦能重慶制造業轉型升級……

      長期的生態共建之下,騰訊與重慶可謂“水乳交融”。

      騰訊在重慶落戶了15家以上云計算等業務主體,并在西南地區服務客戶超過9萬家,覆蓋制造、農業、文旅、零售、教育等領域。

      以長安汽車為例,早在2017年雙方就達成戰略合作,一直延續至今:騰訊為長安汽車提供智駕算力、數據合規等技術支持,數據存儲規模達到百PB級;長安汽車結合騰訊車道級導航地圖能力,打造了艙駕一體的智能駕駛體驗……

      產業之外,文化等領域也是結緣的重點。

      在文化領域,通過“電競+文旅”的打法,助力重慶城市文旅業態升級和發展,騰訊2025年在重慶累計落地了50多場電競賽事,包括6場全國總決賽和1場全球總決賽,線下參與人數破百萬,線上觀賽總人次突破6000萬。

      種種跡象表明,當大模型成為水電煤一樣的通用基礎能力,AI的競爭焦點從技術層面轉向產業深度融合,誰能持續助力產業擁抱“智能化”與“全球化”,誰就能獲得更大的勢能,而重慶背靠完整制造業體系以及復合型物流樞紐優勢,為AI單點應用走向體系化落地提供了肥沃的土壤,自然成為AI落地的最佳樣本。

      總而言之,Harness從幕后走到了前臺,為企業提供全鏈路的AI Agent落地解決方案,重塑企業的生產力,“技術變量變成企業增長的定量”,從而讓AI的技術紅利惠及千行百業,并推動中國制造走向全球。

      毋庸置疑,人工智能正式進入Harness時代。

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