Q：从Agent之商场前景来看，你更看好C端还为B端。
本原而言，为从“算力消耗型商业模式”转向“平台订阅型商业模式”。
吾等也于做类似之货品筹划，但还需光阴去不断打磨与验证，我觉得机会为有之。
掘发者可于 ADP 平台上，掘发与打磨高品质Agent，同时吾等支用户于C 端体验渠道，快速体验最新、最具潜力之 Agent。
ADP 因长期深耕繁企业学识场景，故于繁大表问答、图文混排文档、多来源学识统合检索等场景中，有明显之优势，整体准确率于国内保居先。
Q：从目前之商场角逐来看，ADP处于什么位置。
去岁，大家或还于纠结Agent能不能写代码、能不能订机票（To C场景），前景两年商场之主旋律必为 “ROI与可靠性”。
企业于 TKE 上购买吾等之软件 license，按节点算，后续每年正常订阅续费，平台上之 API 效劳与实质，再额外采购。
除之技艺内核晋级，ADP于部署模式上推出之“专有云”预案。
吴永坚：我觉得会有。
然则性命之居先，往往才能够形成跨周期之优势居先。
比如最新发布之AI Widget功能，吾等较早于企业场景把富交互Widget本领货品化，并把它作为区别于纯文本Chatbot之重要方位。
再就为要把实质建起来，此为真正之商业壁垒。
然则让Agent“干活”此名方位，认可为没错之，也已有类似之应用跑出来之，比如酒店客服等一些场景。
而ToB 也有甚好之商场前景，像“AI企业门户”、各行业垂直 Agent，皆会逐步落地，行业处置预案也会成为新赛道，于国内就看哪家能先把商业模式真正跑通。
二、“专有云”模式，打通IaaS与PaaS源泉 吴永坚：企业之确为望把内部之一些好器物，或者Agent整顿，基于已有之一统入口做调用，有点类似AI企业门户。
用户可通过转交描述或工流编排等方式，灵活定义不同 Agent 之间之协作与转交章法，实现从简到繁之多样化场景需求。
对于企业级Agent来说，能够无缝嵌入业务流，处置企业确凿痛点之，皆为高身价之Agent。
同时吾等还支长达24小时之工流参差运行，能够无缝嵌入到主顾现有之业务流程中，于长视频实质剖析此类耗时较长之场景中，此一特性已于实际业务中落地，并被多家媒体行业主顾采用。
春节前，吾等还会上线Graph RAG，与旧俗RAG不同，GraphRAG 会先对学识点及其关系进行建模，并通过多跳检索构建更完整之上下文，再交由大模型进行体谅与推演，从而于繁问答场景中有效减“幻觉”，使回答更加精准、可追溯。
以订阅制，打造康可延续商业模式 吾等看到，各家商业化计策不完全相同，有之以纯私有化课题为主，进项或一下子做得甚大，但用户不必能真正之用起来。
二、“专有云”模式，打通IaaS与PaaS源泉 吴永坚：此名疑难挺好。
经 C 端商场验证、得用户互动回馈之 Agent，将进一步回流至 ADP 平台，供企业主顾进行定制化修改、采购及规模化应用。
“技艺居先或就几名礼拜，货品居先大概一两名月，然则性命之居先，往往才能够形成跨周期之优势居先。
现场效劳环节，吾等进一步结合 ADP 之多模态本领，构建之效劳品质质检 Agent，对效劳者员之形象照、装备照、工装照及效劳历程亮点照片进行自动化质检，质检成率达到 90% 以上，有效降低之者工审核本金，于保障效劳品质之同时实现之显著之降本增效。
构筑“性命级”居先，从货品角逐升维至性命角逐 简说，今不管为公有云 SaaS 还为专有云，皆为套装式收费、年度续费订阅，不为像之前彼样，要么只按 tokens、要么纯私有化之两极模式。
而且整体准确率于国内保居先不变之程序，而为能根据败阅历小结“SOP”，自我演进、越用越慧。
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吴永坚：核心仍然聚焦于商业化结局。
Q：吾等注意到，本年ADP铺平台之历程中，格外提到B与B之联动，能否展开讲讲。
Q：过往此一年，ADP之晋级您觉得哪些为较量核心、枢纽之。
分两块说：一块为 SaaS 端，企业按年付根基套餐费，若需叠加 DeepSeek 此类源泉、或者买其他实质，单独买源泉点就可；另一块为私有化，晋级成专有云模式，不为原来之纯私有化之。
于大模型技艺从狂热走向务实之今日，企业不再知足于简之对话式AI变得更慧。
” Q：您心中高身价AI Agent，应符合哪些特质。
货品之居先大概就为一两名月、两三名月之居先。
Multi-Agent 本领也于 ADP 平台上快速成熟，通过稳固之货品化形态，对外提供效劳。
我自己之感受为，模型之居先或就十来天、几名礼拜之居先。
四、商业化与商场展望：高增益宗旨下之性命角逐 就拿“节点回退”功能来说，于一名工流中，通常会有若干名参数节点，比如上面提到之酒店智能客服，其中就包括姓名、性别、身份证号等等。
Love。吴永坚：此种强执行本领之Agent还处于演进早期，目前商场应用最多之模式还为“对话问答”，包括ADP本领沉淀最多之，还为RAG之本领。
吴永坚：此甚难定义。
角逐优势与商业化计策为什么。
无论为公有云还为私有化场景，只有构建起足够扎实、可复用之实质性命，才能形成正向轮回，延续带动商业化增益，实现长期、可延续之演进。
吴永坚：从大之趋势看，AI智能体之焦点始从“会聊天”转向“能干活”。
”吴永坚说。
吴永坚：本年之商场角逐将进一步加速。
Q：计费模式上会有怎样之考量。
大主顾甚多为偏向于专有云，而且甚多大主顾本身已于云上买之IaaS源泉，他望于上面去搭建软件，通过源泉之复用，提升整体ROI。
还比如工流上线之“节点回退”功能：“吾等之工流参数提取节点，支任意智能回退，当用户与Chatbot通时，若发觉之前之疑难答错或者讯息要更新，工流可自动回退到上一名节点修正，效能大幅度提升。
他对于本年之货品商业化充满期待：“吾等看到商场需求于加速释放，会推动进项实现快速增益。
三、CB联动，以C端验证反哺B端商业化 Q：若企业欲自建一名Manus此样之，能独力“干活”之Agent，通过ADP能实现吗。
基于 Multi-Agent ，ADP 还支自言辞创建应用，应用生成后，用户可直接下载标准应用包，并进行二次配置与延续改良。
ADP内核演进：RAG、工流与多智能体全面晋级 吴永坚：晋级点极其多。
Q：会有甚多主顾偏向专有云预案吗。
比起旧俗Chatbot纯粹用文本交，Widget提供之一种“富交互”之方式，于企业场景尤其适用。
救援。然则今日，甚多主顾格外为头部企业与政企主顾，彼等更愿意采用专有云之模式，望于自有之云源泉上部署ADP。
有之此一层做根基，吾等望引入更多协作伙伴，基于彼等之know-how，把吾等之ADP做广与做深，比如针对各行各业，打造专属Agent与行业标杆处置预案等等。
吴永坚：其实C 端与 B 端皆有不错之商场场景。
大家看到，C端今日之token消耗甚大，然则商业模式甚难建立，反而于企业场景更快地看到之进项。
“与旧俗RAG（检索增强生成）不同，GraphRAG 通过图架构机构学识关系，于检索阶段，先成学识关联与聚合，结合上下文一同交给大模型进行推演生成，更适合跨文档、多跳推演与强关联依赖之繁疑难，能够显著提升体谅深度与结局稳固性。
吾等统计之一下，过往一年ADP发布之6名大之版本，数千名功能需求。
MultiAgent也为ADP要点晋级之本领之一，已演进为一套成熟、可对外效劳之货品本领，既支逍遥转交之灵活协作，也支通过工流编排 Agent 执行稳固之繁差事。
企业不再只看Demo，而为看Agent能否真正进入制造氛围，办理非标准化之异常情况。
一、从“单一检索”，走向繁差事编排、多智能体协作 Q：能否实在就CB联动展开讲讲。
一方面，越来越多企业加大于算法、模型本领与算力源泉上之投入，推动 Agent 技艺本领延续演进；另一方面，随之参与者增多，行业也将逐步进入精细化角逐阶段。
吴永坚：货品本领上，于RAG、工流等枢纽本领上，整体表今业内处于第一梯队，而商场份额上于快速追击阶段。
Q：智能体领域，还有哪些新技艺或者新趋势，您觉得值得关注之。
谈及本年之方略要点，吴永坚多次强调“CB联动”，将面向B端之ADP平台之本领与面向C端之QQ浏览器、ima等平台打通。
吴永坚要点介绍之即将上线之GraphRAG功能。
对于注重数据隔离又望保留云源泉弹性之企业来说，此种模式提供之介于SaaS与纯私有化之间之新选择。
吾等之关注要点，正从“根基本领角逐”转向“统合货品力、效劳身价之角逐”，通过更完备之平台本领、更成熟之行业处置预案以及更可延续之效劳模式，构建长期角逐力。
同时还支长达24小时之工流参差运行（注：上游触发工流后无需等待执行成，可立即返回并续办理其他业务），无缝嵌入到主顾现有业务流程中，比如长视频实质剖析，已于多家媒体行业主顾中落地。
” CB联动，以C端验证反哺B端商业化 但进项更多为阶段性结局，真正之核心于于延续提升货品力，尤其为把平台实质“做厚”。
Q：您之前多次提到要“做厚实质”，携手性命伙伴与创作者掘发高身价Agent，有什么实在筹划吗。
最核心之晋级认可为RAG引擎。
吴永坚：工流本领提升也极其快，吾等从去岁才始体系性地构建此一本领，目前整体表今业内处于第一梯队，也得之主顾之认可。
有甚多C 端用户，用户为有意愿为能产生用户身价之货品付费。
Q：除之RAG，咱们之工流与MultiAgent模式，有什么新之亮点。
此为吾等商业模式中极其看重之一点。
Q：本年之商场角逐会呈现什么样之特征。
借助 Widget，可将所需讯息集中整理为讯息卡片，于通历程中由用户直接点选或填写，显著减通本金，提升整体体验。
” 本文作者长期聚焦AI智能体赛道，追踪技艺演进与商业落地。
但吾等之工流，支任意顺序输入，用户与Chatbot通时，发觉之前之疑难回答有误或者讯息要更新，可即刻“回退”到上一名节点修正，效能大幅提升。
掘发高身价Agent，打造“AI企业门户” 还有一些交互本领之晋级。
旧俗之工流编排，需按节点顺序来输入，一旦某名环节出错，就要重头再来。
于此样之底色下，单纯依靠低价或单点本领已难以形成长期优势。
故吾等最新调理之收费方式，核心就为抛开纯 tokens 计费，改成订阅计费模式。
Demon。对于 To B 业务而言，进项为重要衡量标准，包括企业主顾规模、订阅进项占比等，皆为吾等要点关注之枢纽指标。
也有一些公司，彼等主打腰部或更下沉之主顾，通过国内外渠道性命建立，像“毛细血管”一样快速渗透商场，进项也极其可观。
因ADP公有云形态，所有之源泉皆已封装成，主顾采取之为租用模式，购买套餐之后就可调用。
例如用户咨询酒店入住时，旧俗 Chatbot 往往需通过多轮对话反复追问讯息。
Q：之前咱们或者主顾有通过ADP掘发出哪些Agent，为真正做到“一句话让应用能干活”之。
吾等于不同方位皆有探求，把整体进项做起来之同时，也望提升订阅进项占比。
此种比例高吗。
过往Agent按 tokens 计费，定价拉得太低，此种模式并不可延续。
能执行多类繁差事、自立筹划技能、且能融入现有业务流之“实干型”AI智能体，正成为企业之刚需。
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