腾讯云ADP4.0测评：Claw模式让Agent一句话部署

6月5日，在2026腾讯云AI产业应用大会上，腾讯云智能体开发平台ADP正式推出4.0版本。这次升级的核心看点在于，ADP全面进化成了一个面向企业级场景的AgentOps平台。新版本不光引入了对Agentic Loop架构下Claw模式的支持，还通过Connector、Skills、知识库、MCP协议以及Agent Portal这五大核心能力，把企业级Agent从构建、连接、分发到治理的整个生命周期给彻底打通了——说到底，就是为了让Agent在真实的产业场景里真正落地，而不是停留在实验室里。 腾讯云副总裁 吴运声

引入Claw模式，显著降低企业构建Agent的技术门槛

ADP 4.0的关键演进之一，是在原有LLM+RAG、工作流编排与Multi-Agent协同这三种范式的基础上，全新集成了一种支持Agentic Loop机制的Claw构建模式。说白了，Claw模式就是为那种复杂度高、链条长的业务任务量身打造的。它支持创建能在云端沙箱里自主编码执行、调用企业级Skills、还能持续跑长时间任务的智能体。等Agent构建完毕，直接通过标准API就能无缝嵌入企业现有的业务系统，再借助企业微信、微信这些主流IM渠道，触达到内部员工和外部客户。 在操作层面，不需要再手动配置表单或编写底层逻辑了，用户只需要用自然语言描述业务需求，平台就能自动完成提示词生成、知识库挂载、工具集成与工作流编排。如果是高频标准化场景，还能基于预置模板快速生成应用，并在实际对话交互中动态优化Agent的能力。 为了提升Agent处理复杂任务的稳定性与可靠性，ADP 4.0还实现了一个双向调用能力：Agent可以主动调用结构清晰、结果确定的工作流模块；反过来，当工作流执行过程中遇到非结构化判断、深度分析或者开放式问题时，也能即时唤起Agent来介入处理不确定性环节。这个协同机制，其实是在规则驱动流程和智能决策之间搭了一座桥，让企业在确定性运营和智能化跃迁之间获得更灵活的融合路径。 目前，Claw模式已经在多个行业场景中完成了验证。举个具体的例子，在腾讯工业质检平台TI-AOI里，传统视觉检测高度依赖工程师的现场经验，数据诊断、日志排查、模型评估与参数调优往往需要在多个系统页面之间反复切换。而基于Claw模式打造的质检Agent，能端到端闭环执行“识别缺陷→匹配标准→执行检测→查阅日志→优化模型”整个流程。工程师只需要输入一句“帮我评估这批数据是否适合训练”，Agent就能自动完成数据质量检查、训练可行性分析，并输出针对性的优化建议。

打通系统、知识与工具链，推动Agent深度融入业务流

要让智能体真正进入生产环境，就必须实现与企业现有IT系统、组织知识和业务工具的深度集成。ADP 4.0通过Connector连接器、Skills能力中心、统一知识库以及对MCP标准协议的原生支持，把企业分散的业务资源转化成了可调用、可复用、可治理的AI资产。 在Connector方面，ADP 4.0首批上线了近40个精选连接器，覆盖了CRM、ERP、OA、工单系统、客服平台、项目协作工具、企业网盘、知识库及文档管理系统等高频办公与核心业务系统。这样一来，企业不用再人工搬运数据或重复整理资料，Agent就能实时读取、检索、调用各个系统中的结构化与非结构化信息，进一步完成查询、分析、内容生成、流程流转等复合操作。 在Skills建设方面，ADP 4.0升级了Skills广场，已经上架了150多个开箱即用的能力组件。同时支持业务团队或开发者将自研功能封装成Skill插件，经过安全扫描、权限审核与流程审批后，发布到企业专属专区，供各类Agent及智能工作台统一调用，逐步形成一个可持续沉淀的能力生态。 此外，平台已经沉淀了50多个典型业务模板与行业精选方案。比如在零售行业，就提供了营销短视频智能生成、文案辅助创作、电商问答合规审核这些即插即用型模板。企业既可以一键启用，也能结合自身业务流程、私有知识库与定制化工具进行深度适配，大大压缩从概念验证到规模上线的时间成本。 在模型兼容性方面，ADP 4.0全面支持主流大语言模型及企业自建模型的统一纳管，并原生适配MCP标准协议，真正做到“一次接入、多处复用”。智能体工作台还支持平台Web端、浏览器插件、Office插件、IM客户端、API/SDK等多种接入方式，确保Agent能够自然嵌入员工的日常办公流程，实现一种“无感智能”的体验。

构建全生命周期治理框架，上线前严守“安全红线”

当智能体正式进入生产系统后，安全性、可控性与合规性就成了不可逾越的底线。ADP 4.0将治理能力前置到开发源头，围绕权限管控、Skills治理、运行观测与部署合规四个维度，构建了一个覆盖Agent全生命周期的安全运营体系。 在权限管理层面，ADP 4.0采用了企业级—空间级—应用级三级分层架构，并融合了RBAC角色权限模型，实现了功能权限与数据权限的双重隔离。企业可以根据组织架构、部门归属、岗位职责与角色定义，精细化配置访问边界，确保不同团队、不同应用、不同知识域之间的权责清晰、互不越界。 在Skills治理层面，平台提供了从提交、静态代码扫描、数据访问审查、网络出站限制、依赖白名单校验、多级审批、上架分发到调用监控的全链路闭环管理。所有员工提交的自定义Skill，必须通过多重安全关卡与流程审批后，才能进入企业专区供调用。这样一来，Skill就不再是个体开发者的临时工具了，而是经过认证、可共享、可调度、可审计的企业级数字资产。 在Agent运行观测与治理方面，ADP提供了端到端的可观测能力。企业可以通过统一的Agent Portal，对部署在不同平台、服务于不同业务场景的智能体进行集中纳管；借助业务看板与资源看板，实时掌握调用量、活跃度、响应质量、运行成本、异常报错这些关键指标，并快速定位根因、实施优化。 为了满足金融、政务、制造等强监管行业的差异化合规要求，ADP 4.0提供了公有云、私有化部署、混合云及专有云四种交付模式。同时，规划中的智能工作台私有化版本与安全沙箱方案，也会在后继迭代中陆续上线，支持客户在内网环境中安全执行代码、调用Skills、运行长周期任务。 大会期间，腾讯云同步发布了ADP生态升级战略：联合ISV伙伴共建垂直行业Agent解决方案，加速行业智能体规模化交付；面向转售伙伴与交付服务商全面开放标准化产品、低代码开发框架及配套工具链，助力企业高效实现AI增效与个性化落地。以找钢网为例，双方已经联合打造了一个覆盖询价、采购、仓储、物流全链路的钢铁交易行业Agent，并计划将成功模式复制到大宗商品、高端制造、能源等行业领域。 腾讯云副总裁、腾讯云智能体开发平台负责人吴运声表示：“企业级Agent的竞争，早已不是比谁建得更快，而是比谁能让Agent更稳定、更安全、更可持续地扎根于一线业务现场。”ADP致力于为企业打造面向真实生产环境的AgentOps底座——不仅支撑Agent的敏捷构建，更能实现其与业务系统的深度集成、面向一线员工的高效分发，并在完善的权限体系、安全机制、效果评测与运行观测框架下，实现长期可持续运营，切实释放AI生产力价值。

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