腾讯云智能AI解决方案总监指出，AgentOps企业原生智能体平台是企业AI落地的刚需，并针对不同场景提供了相应的智能体解决方案。
场景A：设备运维助手
- 痛点：产品手册复杂、型号多，客户服务压力大；传统检索不智能，维修指导全靠老师傅经验。
- 要求：7×24在线的设备专家，客户服务助手；结合海量企业知识库，万级手册秒级召回，故障诊断Agent；专业人员建设多人使用，智能体能力统一。
场景B：标书审核智能体
- 痛点：标书审核的专业度高，工作量大，依赖专业人员，缺乏系统性沉淀与复用；审核结果稳定可靠，审核结论要有参考依据。
- 要求：融合法规、标准、案例大量知识统一管理，问型号和工序秒级定位最新版SIP；检验的标准是统一的，检验的结果是确定的，结果可靠稳定，有参考依据。
场景C：生产管控智能体
- 痛点：SIP（标准检验）散落在不同系统、命名不规范检索困难，人工流程效率低；人工审核靠抽检，漏审率高。
- 要求：维护数万份事故案例库，对接审核、归档系统，结合审核操作页面使用，需要UI。
腾讯云智能体开发平台ADP4.0
- 新增智能工作台：从“构建成果”到“一线生产力”，企业资产直达业务人员。
- 应用创建：将知识检索、流程编排、企业系统集成深度嵌入对话链路，一次对话完成端到端智能体交付，可控·可观测·企业级治理。
- 系统集成：通过丰富的预置Connector对接企业CRM、ERP、客服、工单等业务系统，打通企业现有服务渠道，开箱即用。
- 新增Claw模式：用新一代大模型技术构建应用，支持对话式创建和表单式配置。
- 企业级智能体开发·四步式生产链路：一处开发多渠道发布（API、H5、微信、企微等）。
- 基础信息·模型选择·提示词配置
- 对话联调· Skills/工具/知识库挂载验证
- 批量评测· ALHF
- 多渠道一键发布· API/SDK
核心功能升级
- 新增Skill审批发布：完善企业级Skill治理闭环，四项安检：代码静态/数据访问/网络出站/依赖白名单；Skill市场/企业专区/个人专区三种范围。
- Skill安全：三引擎协同检测，六大类风险全覆盖。
基于ADP4.0打造垂直应用智能体：工业质检Agent解决方案
- 两种落地模式：工作流模式（稳定、重复、标准清晰的任务）和Claw模式（需要专家判断和信息补全的任务）。
- 数据准备：根据产品、缺陷、节拍和验收目标，梳理点位、样本、算法路线和交付边界。
- 方案设计：把缺陷口径、训练集数量、训练集/验证集划分和数据质检串起来，减少反复返工。
- 三大核心优势：
- 沉淀经验：缺陷定义、工艺约束、成像经验来自制造现场；标注规则、模型选择、调参策略来自深度学习，一起沉淀成业务Skill。
- 优化流程：标注、训练数据质检、Badcase分析、工程联调和项目跟进由Agent拆解代办，让一个现场负责人也能往前推。
- 边用边优化：Claw模式用启发式对话补齐机械、成像、数据、算法线索，一边追问现场信息，一边形成原因分析和改善建议。
- 模型迭代：Badcase回流、样本补齐、训练策略、指标复测自动衔接，不会调模型也能推进常规迭代。
- 诊断调优与发布运维：Claw追问机械、成像、数据、算法线索，生成原因分析和调优建议，并沉淀上线检查项。
