近日，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群（CSIG）CEO汤道生在腾讯内刊发表署名文章《和AI一起长跑：这两年的一些思考》，系统性回答了外界关心的很多话题，包括腾讯AI 应用到底怎么落？WorkBuddy 是怎么长出来的？以及元宝接下来往哪个方向走等等。
汤道生坦诚回应了外界对于腾讯AI“步调偏慢”的疑虑，他并不讳言焦虑，但更倾向于将这场竞赛视作一场漫长的马拉松，强调“起得早固然重要，熬得久才有机会抓住持续出现的新机遇”。
面对市场格局未定、商业模式尚在演进的AI下半场，汤道生明确指出，场景才是腾讯最厚的底牌，“对腾讯来说，我们本来就有大量 to C 和 to B 产品，每一个都连着真实用户、具体的场景需求或业务流程。”
以下是文章部分内容（有删减）：
如何看待AI的发展节奏？
文章开头，汤道生坦承，"前一阵子，一些媒体舆论普遍认为，腾讯做AI慢了。要说一点不焦虑，那不可能。"他写道，全球大模型市场竞争激烈，每天都有新消息，ToB 客户也非常关注，过去几年，友商在 AI 的声势上的确比较占优。
汤道生：AI的下半场才刚开始，新机会不断出现，市场格局正在变化，商业模式与产业链的价值分配还没定型。
哪怕是苹果，也是经历了十多年、多种产品形态的探索与迭代，才真正抓住移动设备的市场；有更多起得早的品牌如诺基亚、摩托罗拉与黑莓等玩家，在市场竞争中掉队，最终成为历史。重要的从来不是谁最早走出第一步，而是谁能更坚定地长期投入，在技术突破与迭代过程中冷静地思考事情的本质，针对具体场景解决问题与痛点，在市场噪音中识别出真实信号，保留实力与灵活性，才能穿越周期。
大模型这场竞赛，我更愿意把它看成一场马拉松，现在可能才跑完头一公里。起得早虽然重要，但熬得久才有机会抓住持续出现的新机遇。
腾讯AI的竞争策略与优势是什么？
在大模型投入上，汤道生态度明确："对腾讯这样的平台公司来说，必须确保大模型的投入、紧跟最前沿的基础技术研究，这一点毫不含糊。"与此同时，在他看来，更重要的是 AI 能不能真正落到应用场景里、给用户带来价值。
汤道生：对腾讯这样的平台公司来说，必须确保大模型的投入、紧跟最前沿的基础技术研究，这一点毫不含糊。在顺雨与研究团队的努力下，Hy4将会迎来更多突破与更大的进步，大家可以拭目以待。但眼睛也不能只盯着模型这一层。这就好比移动时代，如果说只有做智能手机的企业才算拿到船票，这显然太狭窄。
更重要的是AI 能不能真正落到应用场景里，给用户带来价值。对腾讯来说，我们本来就有大量 to C 和 to B 产品，每一个都连着真实用户、具体的场景需求或业务流程。
AI应用的落地应该是算法与工程的结合。也许算法决定天花板，工程能力决定你多快触达它——从数据整理、训练、推理到场景落地，每一步都需要AI Infra的工程加持，才能把大模型构造出来。
场景，是腾讯做 AI最厚的底牌。场景中的数据，不管是用户生成的，还是专业机构提供的，都为大模型提供了上下文；场景中的历史互动，也能被提炼成个人记忆，或打造成可复用的技能。
当然，让更多企业应用(场景）的数据，通过skills与MCP接进大模型智能体，丰富的企业应用生态可能更是长期的护城河。
WorkBuddy 是怎么长出来的？
文章用较大的篇幅回顾了腾讯“明星产品”WorkBuddy 的成长过程。汤道生写道，"大家可能以为，CodeBuddy/WorkBuddy 团队早就预料到办公智能体的机遇，提前做好布局，其实不是。"
汤道生：CSIG一直有做一些开发者工具，但当时因为商业模式不太好，个人开发者也不愿意付费，这些产品一直处于亏损状态。在降本增效的那几年，CSIG一度也要收缩对DevTools的投入，不过幸好没有砍掉这个项目。
2021年微软发布了GitHub Copilot，用AI写代码成为被广泛关注的新方向，一些企业客户对AI coding也抱有期待，因此我们在2024年推出CodeBuddy，通过私有化部署获得了一些项目收入，让团队可以继续探索与完善产品。
到2025年底，Claude Opus 4.5发布，大模型已经能长时间执行各类编程任务，司内由AI生成的代码比例突然快速攀升，tokens消耗爆发式增长。到了2026年初，在龙虾爆火出圈之际，团队基于CodeBuddy底座打造出界面更简单、更适合非技术研发人员使用的WorkBuddy。正当我们需要加大WorkBuddy的投入时，腾讯文档团队重回了CSIG，两个团队快速融合，正好补齐了WorkBuddy所急需的文档编辑能力，让人机双写、资料库等能力快速上线，继续领先同行。
WorkBuddy上线短短三个月，就迭代了四十多个版本，几乎是一天一小步地往前跑。这速度背后，是一套和以前很不一样的工作方法。过去做产品，往往要先写文档、评审、排期，再进入开发；而WorkBuddy团队是先让 AI 把东西做出来，大家围着一个能跑的原型看效果、提意见、再调整。整个过程中，代码基本上都是由AI生成的，人更多地转向“做判断、调试和把关”。白天，人和AI一起想、一起改；晚上，AI接着跑长任务。产品迭代自然就快了。
所以，AI原生应用要真正跑出来，关键是要能够自由探索，基于对场景痛点的理解找机会，在变化出现时及时行动，快速做出可用的产品，重视用户反馈，验证想法，并持续迭代。
元宝接下来怎么走？
在Agent之外，Chatbot一直是腾讯非常在意的另一重要阵地。对于市场上"Chatbot 战役已经打完"的判断，汤道生并不认同。
汤道生：很多人可能会觉得，Chatbot 的战役已经打完了，但我认为，信息搜索与问答是用户长期的刚需，只要把答案做得比竞品好，机会永远存在。做元宝的过程，积累了很多重要的基础能力，包括实验平台、评测体系和反馈闭环。这些基础能力，今天也在被 WorkBuddy 等产品复用。
对于元宝本身，关键还是要回到问答产品的本质，用户最在意的，仍然是答案是否准确、信息来源是否权威可信、内容是否足够实时。元宝如果能够做好这些核心能力，仍然有很大的赶超机会。
现在，公司的 AI 战略越来越清晰，多个产品齐头并进，元宝团队反而可以更有节奏地打磨产品体验，把基础能力继续做厚。
最近在元宝与混元Hy3的Co-Design加持下，搜索体验在持续改善，留存率在不断提升，单位运营成本也在持续下降。就像前面说的，只要方向正确，耐心打磨产品，做时间的朋友，我对元宝的长期发展还是非常有信心。
为什么不是只押一类Agent？
在 Agent 产品路线上，汤道生在文中提出了一个重要判断，Agent会往两个方向同时发展，个人Agent向左，服务Agent向右。
汤道生：刚刚讲到的WorkBuddy，很多时候扮演的是"个人助手"的角色，站在用户侧，理解用户个人的意图，高效地创造或完成任务。
但在企业里，还有很多需求，发生在持续在线的服务场景中，比如面向用户的智能客服、面向销售的售前产品知识库、面向员工的人力资源或法务咨询入口等。
这些场景，往往要连接企业内部系统，提供这些服务的组织，对于信息的准确性、时效性、数据格式、数据权限、流程约束、内容审核等都有严格的要求，也要满足高可用、7×24 小时的响应。这就引出了另一类重要角色：服务 Agent。
对大多数传统企业来说，自己用开源组件拼装服务 Agent，若要做得很完善，工作量不小，管理与维护成本也不低。腾讯云也通过智能体开发平台，以开箱即用的配置方式，帮助企业快速打造稳定、安全、可扩展、可运维的服务 Agent。
所以，个人Agent和服务Agent是并存与互补的关系。两者结合起来，才是企业Agent应用的完整架构。
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