大家好，我是最近频繁出差的袋鼠帝。
五月刚结束了一场长达半个月的出差（昆明->北京->上海->杭州->海南->昆明），屁股还没坐热，又接到了腾讯的邀请，6月5号从昆明赶到北京，参加了2026腾讯云AI产业应用大会。
说实话，这一趟还挺值得来的。
在现场听到了汤道生和姚顺雨的对谈。那天早上人超级多，我是按时到了主会场，但根本挤不进去。挤了半天，只能挤到最后一排，举着手机勉强能看到台上的人。那感觉就跟大城市早高峰挤地铁一般。
下面这段是我手都举酸了录下来的珍贵影像，还挺值得看一看的。
他俩谈话的内容挺有意思，很轻松，而且谈的问题都是目前大家很关注的一些方向。比如他们还回答了"腾讯AI为什么慢？或者说为什么大家觉得慢？"
那天逛了逛腾讯展区，内容很丰富。有腾讯的WorkBuddy、CodeBuddy、腾讯ima、元宝，还有各种腾讯云的产品。
最终，我把目光落在了一位老朋友身上，腾讯云智能体开发平台，也可以叫它ADP。
在我印象里这个平台已经发展了一年多了。它第一次把我惊艳到，是去年DeepSeek刚火起来的那段时间。
当时我专门写了一篇文章来介绍它，那时候它还叫LKE，是专门做知识库的平台。
说实话，那个时候它的知识库就已经足够让我印象很深了，功能全面，知识库检索的效果也是一流的。
到了同年8月，我发现LKE更名成了ADP。
当初那个只做知识库的平台，彻底变成了一个功能非常完备的Agent平台。它当时就支持了多Agent模式，互相协作非常顺畅，干活也非常稳定。
你真正体验过之后才会知道，这种企业级的Agent其实细节非常多。我当时体验下来，感觉还有很多藏在表面下的东西等你去挖掘。
所以当我在展区看到ADP的展台，就像看到了老朋友一样，突然就来了兴致。
于是专门跑到展台前面，跟他们的工作人员进行了一系列交流。期间也有很多别的企业的老板过来咨询，感觉大家对企业级Agent还是挺感兴趣的。
其实大家可能都会有一个疑问（也是现场另外一位朋友提出的问题）：
这个玩意儿（企业级Agent）跟本地哪些办公Agent到底有什么区别呢？它们都是Agent，对吧？
emm，我相信，耐心看完这篇内容之后，你心里应该会有答案了。
这次ADP升级到4.0，我跟现场的工作人员还有几个老板一起聊完之后，对ADP 4.0产生了浓厚的兴趣，毕竟它每次升级之后都能给我一些惊喜，这次我想看看它到底能不能帮我的公司解决一些问题。
我一上来没有想太复杂的场景，就是从简单的场景入手。
*PS：这里也建议所有想要拥抱AI的企业，不要一上来就把AI想得那么全能，期待值拉的老高，我觉得最好能先从一些简单的工作入手去提效。公司跟人一样，也是需要正反馈鞭策前进的。
*
我捋了一下，自从公司成立以来，跟以前个人的时候合作方式不太一样了。
为了更合规，每一次合作都需要合同、发票、合作留痕、首款记录、合作成果，这些都要一一对得上。
很多时候，合作之初都是甲方丢过来一个合同，关键是合同这个东西，你还不能太草率，每次都得要去审一下。在你特别忙的时候，这玩意儿其实还挺耗费时间的。
我之前的工作流是把合同直接丢给Gemini、GPT，以及国内的一些模型，综合一下他们的意见。如果太忙的话，我就只丢给Gemini。
拿到意见之后，我可能会手动修订原合同，或者丢给一个本地Agent（比如codex），让它直接根据意见在合同原文件的基础上进行修订，当然要保留Word的修订痕迹，以便甲方的法务能够一眼看到修改内容。
于是我想做一个合同审核+修改，并能保留修订痕迹的Agent。
先通过应用开发创建一个Agent应用
这里可以选择最新的Claw模式
看了一下ADP上的Skills以及相关的MCP工具，不得不说还挺丰富的。
但是这里面有个问题，Skill多了，我就真的很难找，也很难选。组装Agent的过程也费时间。
不过这次ADP又给了我一个小惊喜是：我发现他们在右侧加了一个类似Claude Code的聊天窗口（智能设置），可以智能的帮我找Skill和MCP工具。
于是我就把合同审核的完整需求丢给了它。
然后它就开始帮我全自动设置合同审核助手。
这就方便多了，完全不用动手，System Prompt也给写好了。Skills也配置好了。
模型这里可选多家国产模型
还可以去设置或添加更多模型：
这个Claw模式简单说，就是Agent可以在云端的安全沙箱里自己跑代码、调用工具、验证结果，跑不对还能自己改，直到任务真正完成。
而且Agent和Workflow可以双向互调，所有任务都在云端完成，完全不碰用户本地数 据。
然后吧，我又发现在它的Skill里面还有一个"合同对比审核"的Skill。
我改完合同之后丢给甲方，这功能是甲方需要用到的功能，也就是对比合同修改前后的风险。那不就是还可以角色反转？直接闭环了！我果断把这个Skill加上去。
我还记得上次有一个合作，他的合同非常之离谱，完全就是一堆霸王条款。最终我硬是没有跟他签合同，那个合作最后是直接走我个人，对私了。
我就把上次那个合同翻找出来丢过去了。
有点粗心，忘记说我是甲方还是乙方了，但它很贴心，来询问我了。
对，我是乙方。右边还有合同的预览，细节真心不错。
果然，合同审核助手审出了一堆风险出来。
加了专业的合同审核Skill就是不一样，它审出来的内容贼详细，比我之前用Gemini的详细多了。
如果觉得不OK的话，还可以跟它继续对话聊。
我看了一下觉得没问题，就直接点了确认。很快它就搞定了，甚至可以直接在预览处查看到修订位置。
导出之后效果如下，就是我想要的！！
不过它这里修改人叫Claude 🤣 如果觉得名字不合适也可以让合同审核助手帮忙改一下。
哈哈，然后我还可以让它左右互搏，充当甲方的法务，再来对比一下合同修改后甲方是否接受😄。直接甲乙同体了。。
我们另开一个对话窗口，扮演一下甲方。不过目前还在开发调试阶段，只能清空之前的聊天内容。但这里其实还可以再复制一个。
然后我就把修改前后的合同都丢进去了。
最终它站在甲方的角度给出了一些建议，甚至还做了个网页，方便展示，也更一目了然。
这个事儿交给AI，并接入ADP专业的Skill之后，Agent可以站在己方的角度去提出意见，审核完之后还能直接生成Word修订。
干过的朋友应该知道，这一套到底有多省时间。
这里还有知识管理，如果公司对合同审核这块有大数据量的知识沉淀，可以考虑放进知识库供Agent参考。
如果数据量不大，也可以考虑使用大神Karpathy的大模型Wiki Skill。
聊聊Agent应用评测
企业对于这种Agent应用，肯定还有一个非常大的痛点：Agent应用开发出来之后，怎么评价它的质量？做任务到底行不行？有没有一个量化的标准？
不可能是你做出来跑几个任务就跟领导说"这个Agent效果很好"，但到底有多好呢？会不会某些任务效果并不好呢？
所以在企业里面，不管是我们去评价这个Agent到底好不好，还是给领导汇报，都需要一个量化的指标。
ADP里面就有应用测评的功能，它是一个批跑任务的逻辑。
我们先准备好测评集（有提供测评集模板，如下图），然后丢进去，开启测评就行，最后就能得到一份批跑的分数。
然后可以再让AI分析测评情况，针对低分、薄弱的地方进行针对性优化，加快Agent的迭代速度。
这里，合同审核助手就不测评了，因为不太适合。合同这块还是需要人来跟对方沟通，最终达到一个双方都接受的地步，所以相对正确的答案。这个助手更多的是辅助相关人员提高工作效率。
Agent做好了，怎么分发出去使用，怎么运营？
当Agent调试、优化达到预期之后，就可以准备发布了。在应用发布这里，能追踪到详细的修改记录，还有历史版本。
如果最新发布有问题还可以及时回退。这个对于团队协作来说还挺重要的。
发布成功之后，默认是直接发布成了API，可以接入现有业务应用，也可以对外提供服务，甚至可以接入Codex、Claude Code等本地Agent使用。
也可以分享链接/二维码，打开就是一个网页。
最关键的是访问权限控制：所有用户可访问就是to C的形式；仅企业用户使用就是对内或To B；指定账号相当于灰度测试，先小范围开放。
这个Agent还可以发布到企微机器人、钉钉机器人等渠道。就是没有太理解，为什么钉钉机器人都支持了，飞书机器人不加上去...
在应用运营这里，能看到发布后的分渠道调用次数、用户统计、知识维护统计、对话记录。
这些数据，可以说相当全面了，方便后续了解Agent的使用情况，进一步去制定运营策略。
看到这，可能还是有朋友会有疑问。这到底跟通用的办公智能体有什么区别？
企业级的Agent确实跟本地办公Agent不太一样，本地的办公Agent主要是面向C端的个人用户。ADP更多的是偏向企业级AgentOps的一系列能力。
其中一个很简单的道理就是，比如一个合同审核助手，在公司里面，难道需要每个人都做一个吗？每个人的办公Agent里面都新建一个合同审核助手，没有必要啊。
这时候就可以使用 ADP 这类企业级的 Agent 平台，统一做一个合同审核助手，就能给公司的所有人去使用。这是一个企业层面中心化的一个逻辑。
在 ADP 这类企业级 Agent 平台，更方便去管控、分发、运营这个 Agent。
而且还有后续的运维能力。
比如运维管理->资源管控，可以按模型分别限制每分钟调用频率和Token处理量。
告警管理也挺细的，可以设置Token单日用量、每分钟消耗Token数、某个应用的QPM（每分钟提问数量）、调用成功率，只要超过阈值都会触发告警。
告警渠道支持短信、邮件、企微、钉钉、飞书，甚至可以通过Webhook对接到企业自研的IM，或者应用上。
我虽然自己的一人公司暂时用不上这么细的运维策略，但大公司，或者对C端提供Agent服务的企业一定需要这些。
一个Agent如果要给几百上千人，甚至上万人用，没有这些管控手段，出了问题你都不知道问题在哪。甚至可能出了问题，你都不知道...
权限管理贼细
最后就是企业级Agent必须要有的，权限管理。权限是企业管理的重中之重。
添加用户挺方便的，可以跳到腾讯云的用户管理控制台，还支持微信/企微直接邀请用户。
都是腾讯生态的产物，打通得还挺丝滑的。
有了用户，可以在权限管理这里添加角色，然后针对用户分配权限，也可以根据角色分配权限，支持功能权限和数据权限。
我直接惊了，这可能是我见过的权限控制粒度最细的Agent平台了！
一般情况下，最好的方式就是先定义一些角色，然后给每个角色分配不同的权限，再给用户分配角色就OK了。
内置丰富的Skill，也可以上传Skill
然后再看看关于Skill这块。除了丰富的内置Skill，ADP还支持上传自定义Skill，或者开源的Skill。
比如我就把我的X监控Skill：kangarooking/twitter-monitor和蒸馏书的cangjie-skill上传了
*（cangjie-skill也慢慢涨到了1.1K Star，欢迎大家试用并点个Star，感谢～）
*
当然，平台为了安全考虑，不会什么Skill都让你上传。上传之后会提交系统的安全审核（审核时间通常在5分钟），审核通过才能上传成功、才能使用。
哈哈，大家也可以借助它来检测一下自己的Skill 🤔
结果我的cangjie-skill被拦截了。。。
然后我想了一下cangjie-skill被判定有风险，应该是README里面部分内容的问题，所以我把README去掉，重新打包上传，果然就OK啦。
然后我还发现一个点，就是很多企业的知识可能分散在文档、会议、IM和业务系统里面，我们都知道要让Agent更好的干活，必须提供详细精准的上下文。
如果Agent能直接读取、检索和操作这些系统数据就好了。
ADP 4.0在这块做了不少预置的Connector，可以直连CRM、ERP、OA这些系统，原生兼容MCP协议，还内置了Agentic RAG检索引擎。
「最后」
我发现腾讯的这个ADP，好像每次升级都能给到我一些惊喜。说实话，现在能让我惊喜的AI工具已经比较少了，毕竟天天都泡在AI里面。
而腾讯这个专门面向企业的Agent平台，让我看到了跟C端Agent非常多的区别。
在程序盛行的开发时代，企业有DevOps。我上家公司（证券公司）就专门自研了一套DevOps流水线，从开发、测试、部署到上线，全流程都有追踪和留痕，对团队协作来说确实非常方便。
这次把腾讯云ADP 4.0整个体验了一遍之后，我发现他们是真的在做AgentOps，而且做得还相当不错。
Agent时代的企业，也肯定离不开一套属于自己的"AgentOps"。
相信看到这里的朋友，应该也对企业级Agent跟本地个人办公Agent到底有什么区别，心里有底了。
关于价格方面，我也给大家分享一下我在现场听到的工作人员的介绍：
这套平台支持私有化部署，价格在百万/年起步。像腾讯这种大厂薪资很高，私有化部署这块还是需要一些人力去维护，去对接甲方的。
如果不在100w/年以上，可能都不够覆盖人力成本的。私有化之后可以根据这套进行二次开发，或者向腾讯提功能需求，后续ADP更新新功能也会同步更新过来。
别问我怎么知道，我当时在前公司就负责过一套私有化部署的小程序平台的运维和开发工作。
小团队可以直接体验云上的ADP平台。企业版我看了一下是4.8W一年，专业版是1880一年。我体验的是188/月的专业版，对我来说暂时够用了。
我是袋鼠帝，一个致力于帮你把 AI 变成生产力的博主。我们下期见～
能看到这里的都是凤毛麟角的存在！
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