Token是风口，Harness是风向,tokenof

打通模型落地的“最后一公里”

撰文/ 陈邓新

编辑/ 李季

排版/ Annalee

“模型是引擎，Harness是把引擎变成整车的工程，发动机决定上限，Harness决定能不能跑、跑多远、跑多稳。”

在2026年4月28日的腾讯云城市峰会重庆站上，腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强对AI重塑产业场景进行了如此诠释。

基于此，腾讯云升级全栈企业级Agent产品能力，首发ClawPro专有云版、Agent Memory、Agent Storage等多款产品，依托大模型+Harness全链路的“整车交付”能力，推动千行百业重塑企业生产力。

这意味着，从“会回答”走向“会干活”，产数融合又进了一步。

不过，当Agent不断深入，新问题也浮出水面：Harness怎么从幕后走到了前台？腾讯云的Harness到底长什么样？重庆为何是AI落地的最佳样本？

模型军备竞赛正在失去意义

AI普惠，已初见成效。

中国互联网络信息中心的最新报告显示，截至2025年12月，中国生成式AI用户规模已达6.02亿人，每10个网民中约5个在日常使用生成式AI。

关于此，从Token调用量就可见一斑。

国家数据局的数据显示，中国日均Token调用量从2024年初的1000亿跃升至今年3月的140万亿，两年增长超千倍。

与之对应的是，Token价格一跌再跌，整体缩水了99%，昔日大企业才可以享受的AI赋能，已下沉到千千万万的中小企业。

尽管如此，真正把场景Token跑通的企业并不多。

麦肯锡的最新数据显示，90%的被调研企业已经启动数字化和AI转型，但仅有25%取得切实成果，仅10%实现AI规模化应用。

究其原因，则是过去数年侧重模型能力，而非注重落地方法。

复盘来看，行业热衷于比拼模型参数，从百亿、千亿、万亿、十万亿不断变大，每次参数跃迁都被视为智能涌现，再叠加打榜盛极一时，大模型的排名越高仿佛自我叙事就越成功。

模型军备竞赛虽然如火如荼，但重塑产业生产力总是差了一步。

事实上，当下主流大模型的能力大差不差，谁能率先将工具调用、分层上下文工程、长记忆管理、工作流设计等在内的系统工程手段用好，谁就可以在产业赋能上获得更大的势能，从而跑得更快、跑得更远。

通俗易懂地说，AI的竞争焦点出现了转向，从“谁的模型参数更大”走向“谁能帮企业把模型跑起来”。

此背景下，Harness成为竞争的新焦点。

Harness直译为马具，涉及缰绳、马鞍、挽具等骑马的配套物品，如若没有缰绳，骑手难以驾驭，没有马鞍则难以坐稳，没有挽具则难以运输……

落脚到AI，模型之外的一切，包括代码、配置、执行逻辑、反馈循环、约束机制，都属于Harness的范畴。

不难看出，Harness是驯服大模型澎湃动力的诀窍，也是差异化竞争力的关键所在，通过优化工程化能力，就可以达到化腐朽为神奇的效果。

Anthropic的一组实验数据显示，同一个模型、同一句提示词，用简单方式跑20分钟花9美元，核心功能完全无效；而用完整的Harness跑6小时，花200美元，交付了一个真正可用的游戏，核心交互全部跑通。

一言以蔽之，Harness可以满足企业“向智能化要产业效率”的核心诉求。

腾讯云的Harness长什么样

以上可见，唯有帮助企业搭好Harness，才可以打通AI的全栈能力，真正解决AI落地的“最后一公里”问题。

中金公司也持有同样的观点：“云厂商的竞争格局在重构，过去比算力和带宽，未来比的是Harness、场景和生态。云的商业模式，正在从卖算力升级为以AI能力为核心的价值定价。”

基于此，腾讯云提供了Harness全栈组件，对模型能力进行了全链路工程化，与一辆F1赛车有异曲同工之妙。

首先是引擎，好比模型服务，作为Agent的“大脑”。为了持续保持的竞争力，企业智能体对模型选择、成本控制等提出了更高的要求，问题在于主流大模型存在交替领跑的现象，“各领风骚100天”，且不同大模型的Token优惠不一样、费用不一样。

于是乎，“物优价廉”成为Agent的核心诉求。

针对企业多样化的模型调用需求，腾讯云将MaaS迭代为TokenHub，集成自研的混元大模型以及DeepSeek、MiniMax、Kimi、GLM等主流大模型，并允许企业通过Token Plan统一计费、按需选用。

对此，巨日禄深有体会。

巨日禄是一家AI漫剧创作平台，创始人杰夫把自己比喻成一个短剧制作的山姆超市，希望把最新最好的AI工具提供给内容创作者，按照每周更新的进度来更新平台上的素材。

他告诉锌刻度：“云厂像养牛的，我们是做牛排的，腾讯云有最新的AI技术，我们有一线的know how，非常天然丝滑的上下游关系”。

其次是底盘，也就是基础设施，充当Agent的“操作系统”。 扎实的底盘是F1赛车平稳行驶的关键所在，即便高速极限驾驶车手也可以踏实放心，ADP、Agent Runtime等基础设施对Agent而言也是如此。

ADP是腾讯云的智能体开发平台，深度整合了RAG、知识库、自动化工作流等能力，支持智能体一站式开发，进而率先在行业内实现零代码配置多智能体协同构建，大幅降低了智能体的开发门槛。

而Agent Runtime是腾讯云的Agent运行底座，以安全沙箱为核心执行环境，支持毫秒级启动与数万实例并发，可以实现百毫秒启动，比传统容器快50倍。

再者是仪表盘，堪称知识中台，担任Agent的“数据治理系统”。F1赛车每秒采集胎压、油温、风阻等上千个数据点，并通过仪表盘呈现实时车况，而企业在经营过程中也在不断产生知识与经验，源源不断为智能体提供可调用资产。

即依托腾讯乐享AI知识库、腾讯文档、知识引擎等能力，可以将知识与经验沉淀成企业知识库，让每一个员工站在同一起跑线上。

当下，业内首个AI原生知识库腾讯乐享从“智能问答工具”迭代为“驱动业务执行的智能中枢”，可以自动完成知识分类、更新与合规审核，并融汇内外部知识、穿透复杂业务场景，从而彻底解决“用不好、质量差、答不对、太封闭、不合规”的行业痛点。

腾讯乐享商业化负责人杨志强告诉锌刻度：“如果没有知识库，你让龙虾干活的时候，每一次对话都要完整地把过去的记忆看一遍，然后重新调大模型，调模型次数越多那ToKen消费越高，企业的知识库越来越成熟，在某些场景下是不需要调大模型的，对ToKen的消耗一定是降低的。”

简而言之，有了知识中台，企业智能体才更具性价比。

接着，赛车操控系统等同Skills，作为Agent的“技能生态”。F1赛车的转向、悬挂、差速器等操控系统可以实时响应车手的所有指令，而AI的实时响应企业的需求，则需要Skills牵线搭桥。

Skills是大模型能直接读懂的通用指令，有了具体的指令大模型才知道该干什么、能干什么以及应该怎么干，是智能体从“对答如流”走向“踏实干活”的关键。

正因为如此，腾讯云将腾讯会议、企业微信、腾讯地图等诸多企业级产品封装成Skills，以供第三方企业智能体灵活调用，并上线了Skills社区-SkillHub，打造一个繁荣的Agent技能圈，让AI的能力共享，让大小企业共生、让智能体生态共荣。

不仅如此，腾讯云推出了全方位智能办公助手WorkBuddy、“企业版龙虾”ClawPro，借助Skills与企业微信、腾讯会议、腾讯文档等办公应用彻底打通，从而实现办公场景全域覆盖。

其中，ClawPro尤为值得一提。

ClawPro首创了“企业—部门—个人”三级Token配额体系，Token消耗更合理、更可控、更均衡，搭载了专为智能体优化的Ai2云服务器，算力成本较传统机型降低40%，成为企业降本增效的关键抓手。

以财税SaaS平台“慧算账”为例，500多名会计要同时服务20万家小微企业，腾讯云ClawPro嵌入企业微信后，帮助“慧算账”实现了会计查社保、开发票、调账、跑财税RPA流程一站式完成，每个会计的服务能力从300家提升到400家～500家，整体提效50%。

更为重要的是，“ADP+ClawPro”构建了企业智能体的完整闭环。

企业基于ADP开发的知识库，可以被ClawPro直接调用，便于员工及时更新信息；而员工在ClawPro上调用的数据，也能直接回馈于ADP，便于智能体持续迭代，形成正反馈循环。

最后，赛车的钛合金护杆等效安全体系，为Agent的“红线”。

F1赛车标配了一根钛合金护杆，突发状况下可以硬扛数十倍车重的冲击，是名副其实的“生命柱”，而安全也是企业拥抱智能体的首要前提。

毕竟，“不解决安全问题，AI Agent很难正式在To B落地”。

巧的是，安全也是腾讯云的底色：腾讯成立了科恩实验室、玄武实验室、湛泸实验室、云鼎实验室等七大安全实验室，荟萃了大批顶尖安全高手，走在安全技术的最前沿，多年与黑灰产对抗沉淀了丰富的经验，无惧高并发等各类攻击，足以将“安全即云”贯彻到底。

具体来看，腾讯云提供了AI Agent安全中心、AI Agent安全网关、Agent管家、天御Token防刷等系统性的安全解决方案，足以扫除智能体在企业落地的安全障碍。

如此一来，企业拥抱智能体无需从0到1去搭建，依托腾讯云涵盖基础设施、模型、生态到应用的Agent产品全景布局，可以开箱即用，接上即跑。

“腾讯云不是帮企业造马，是把整辆车交到手里。”一名业内人士如是说。

一个飞轮看透Harness的价值

Harness成为企业用好AI的最佳搭子，MiniMax就是最好的明证。

MiniMax是国内风头正盛的大模型之一，其能够保持月度发版、跻身全球开源模型的第一梯队，离不开沙箱这个Harness能力的强力支撑。

大模型要不断进化，就需要不断进行训练，即“写代码→跑测试→看报错→再改进”，为了加快训练进度，高并发成为常态，甚至需要同时开启上万个测试环境，更为严苛的是每个测试环境都需要独立运行，这意味着高并发与快响应必须并存。

问题在于，传统容器K8S开启一个测试环境要几十秒，开启上万个就会过载，导致GPU空等任务开始，白白浪费了宝贵的算力。

毕竟，Agent是按次调起、按毫秒计费的，大模型训练哪怕启动慢一毫秒，也会抬高企业训练成本、降低测试体验。

为了解决上述痛点，腾讯云与MiniMax一起打造了Agent Runtime沙箱。

Agent Runtime沙箱可以百毫秒启动，比传统容器快50倍，在大规模Agent训练场景下可以实现 “环境秒开、用完即删”，让Agent训练更快、更省。

需要注意的是，传统Agent沙箱为了启动快、省资源，往往选择共享一个操作系统内核，一旦某个测试环境触发了内核漏洞，则可能导致穿出沙箱波及主机。

而腾讯云的每个沙箱都运行在独立的操作系统内核之上，在硬件层面就进行了彻底隔离，即便单个沙箱出现异常，也不会影响溢出。

不久前，腾讯云正式开源了Agent Runtime沙箱的底座Cube Sandbox，惠及更多Agent助力更多企业重塑生产力。

技术之外，Harness也打通了商业化链路。

财报显示，MiniMax 2025年国际市场的营收占比高达73%，业绩遍及超200个国家及地区，累计服务超过2.36亿名用户。

在此过程中，腾讯云覆盖全球的计算节点和CDN加速，助力MiniMax的Token成功出海。

由于中国Token超高的性价比，成为海外用户的“心头好”，在OpenRouter平台上，MiniMax长期排名位列前茅，其M2系列文本模型在2026年2月的平均单日Token消耗量较2025年 12月增长6倍以上。

需求激增之下，对Harness的要求也水涨船高。

腾讯云不但通过弹性扩容与智能流量调度，让MiniMax从容应对Token爆炸式增长，还在安全、合规等方面大力支持，帮助MiniMax在不同国家和地区复杂的监管环境中成功落地生根。

“MiniMax的模型今天已经跑在我们的CodeBuddy、WorkBuddy里面了，我们帮他们的模型进化更快，他们的模型让我们的产品更强。”李强如是说。

腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强

这意味着，MiniMax模型在腾讯云上训练得更快、成长得越久，腾讯云的Harness也会相应变得更强大更优秀。

彼此信任与共识之下，一个不断循环、共生共荣的飞轮正在加速转动，带动技术优势不断放大、数据资产不断沉淀，最终迎来强者恒强的竞争格局。

需要注意的是，MiniMax并非个例。

华住集团基于腾讯云智能体开发平台，打造了业界首个规模化落地的酒店智能体“AI住中服务”，已在1万家门店落地，73%高频需求5秒自动处理，部分门店日使用率94%；拓竹接入腾讯混元3D后，将3D打印建模周期从过去的数小时压缩到分钟级；德国软件公司 Maxon将混元3D集成进C4D——中国模型能力反向输出全球……

上述公司所处的行业不同，面临的却是同一个问题：在模型到位的背景之下，怎么在业务里跑起来，释放最大的生产力。

这就是Harness的拿手好戏，通过解决落地的“最后一公里”，让AI从“能用、好用”走向“易用、爱用”。

重庆为何是AI落地的最佳样本

Harness全链路的“整车交付”能力，唯有与产业共振才可以释放最大的价值，而重庆提供了最佳的舞台。

作为中国西部唯一的超大规模制造业城市，重庆坐拥全国41个工业大类中的39个，实现31个制造业大类全覆盖，为AI落地提供了广泛的真实场景和海量的数据支撑。

更为关键的是，重庆正在进行产业结构升级。

其中，新能源汽车产业发展得如火如荼，五年之内产量增长了29倍，助力重庆汽车产量重返全国城市首位。

由此一来，智能驾驶、智能质检、智能工厂等落地场景在重庆不断崛起。

新兴产业之外，传统产业也在不断突破：重庆张雪机车在WSBK世界超级摩托锦标赛上夺冠，这是国产机车品牌首次在世界顶级赛事中登顶。

因此，重庆的AI落地场景充满活力与潜力，企业沉淀的数据也有了用武之地，选择重庆就相当于抢占了产业数字化的高地。

此背景下，腾讯扎根重庆已有13年。

公开资料显示，2013年，腾讯西部云计算数据中心在重庆建立；2018年，设立了腾讯西南总部，重庆成为腾讯服务整个西南地区的战略支点；2021年，腾讯工业互联网智能产业总部落户两江新区，深度赋能重庆制造业转型升级……