自ChatGPT发布以来，大模型的能力持续提升，AI应用也开始从回答问题走向理解意图、执行任务。随着Meta的个人智能体Muse的火爆，人们期待中的智能助手，已经有了相对明确的面貌：可以安排一次周末旅行，去主动寻找一家合适的餐厅，或是直接帮自己打上一辆车。
这些需求，将地图推到了更重要的位置。AI助手和智能硬件需要准确的地点、实时路况，以及可以被调用的出行服务，才能把用户的想法变成行动；零售、文旅等垂直行业的企业，也希望借助AI更高效地分析客群、规划选址，让位置数据直接服务于经营决策。
用户正习惯先向AI助手提问，地图App未必再被专门打开，地图背后的能力却变得更加重要，以此来看，地图行业正迎来Agent时代的黎明。
近期，腾讯地图公布Agent能力全景图，宣布面向产业客户、智能硬件及开发者全面开放地图Agent能力，并发布桌面端AI地图工作台LBSwork。
腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平说，面向AI时代，腾讯地图将更强调“Agent优先”，更看重生态发展。在他看来，腾讯地图在移动互联网时代错过了地图App的风口，但相对较小的App体量，反而让它在Agent布局上更加灵活。
“腾讯地图要成为Agent时代最友好的地图。”钟翔平说。
地图退到幕后，又回到对话中
一个正在发生的变化是：用户搜寻地点、规划行程，会先从自己熟悉的AI助手开始。
有人会向手机助手询问周末去哪儿玩，有人在微信聊天中顺口向“小微”查询一家餐厅的位置，也有人把一份旅行攻略交给AI，希望它直接生成直观的参考地图。
在海外，今年3月，谷歌地图推出基于Gemini的对话功能Ask Maps，用户以对话方式提问，系统在回答的同时生成一张定制地图帮助用户比较选项。今年8月，谷歌Ask Maps加入代理能力，可以沿用户回家路线找到营业中的餐厅，并把菜品加入购物车，由用户确认后下单，首批合作方包括Square和Toast。
和海外地图大厂一致，腾讯地图也在重新思考自己在AI助手中的角色。腾讯地图副总裁张治东说，过去通过API、SDK等接口，地图通常向合作方输出地点、经纬度、路线等基础能力，进入Agent时代，地图要进一步理解用户的问题，组织信息，给出更完整的结果，并将导航、打车等服务连接起来，“比如，用户说‘去惠州度个假’，我们要做的是在用户授权下，一定程度上理解这个用户的消费习惯、他带孩子度假一般是什么样的场景，期待的场景是什么样的。”
这意味着，合作伙伴可以把更多与地理位置相关的信息处理和服务组织交给地图Agent完成。一个模糊的出行想法，需要被拆解为具体的地点、路线和服务需求，再通过工具调用逐步落实，这就是地图Agent所能带来的价值。
OPPO小布助手与腾讯地图的合作，就是一个典型例子。
张治东回忆，项目最初立项时，双方讨论的方案，是由腾讯地图提供基础数据，再由小布助手完成智能化处理。随着合作推进，在推进细节实现时，双方团队开始产生多项讨论。
第一个讨论在于要不要有图。一种常见的设想是，Agent时代地图会隐身在对话框背后，只负责提供数据。腾讯地图认为，用户寻找游玩地点、做攻略时，用地图呈现信息，可以帮助用户更直观地理解结果。
经过一两个月的磨合和测试，双方发现，在游玩推荐场景中，带地图图卡的方案点击率超过百分之三十，只展示文字推荐的方案则为百分之十几。最后，测试结果推动双方选择了展示地图的方案，地图从前台退到幕后，又以图卡的形式回到了对话里。
第二个讨论在于，智能化处理究竟在哪一侧发生？
按照最初的设想，腾讯地图提供地点等基础信息，小布助手负责后续的信息组织。随着开发深入，双方发现，腾讯地图对现实世界的了解，也能直接用于改善推荐效果。
例如，小布助手的“周边好玩”功能，需要根据工作日、周末、季节和节假日给出不同建议，测试发现，通过结合腾讯地图对线下真实世界的理解，推荐的针对性和可信度变得更高。“我们更知道物理世界更广泛的信息，给出的推荐、支持的理由和真实性对用户的打动程度是比较高的，点击率也有倍数的变化。”张治东说。
事实上，大模型擅长理解语言，对物理世界的实时状态却所知有限，在与现实场景强相关的任务里，掌握实时数据的一方，也往往更有能力做出判断。
双方调整了协作方式：小布助手负责与用户交互，在获得用户授权后，完成推荐所需的必要信息交给地图Agent。地图Agent结合地理信息，生成推荐地点、推荐理由和地图图卡，再由小布呈现给用户。
此外，智能体的响应速度也很重要。张治东介绍，在与OPPO、小微的合作中，团队需要兼顾响应速度、调用成本和推荐效果，让用户在适当的时间获得足够有用的信息。
今年9月，腾讯地图与OPPO ColorOS宣布共创“1+N”智能体协作模式，推出行业首个系统级、可记忆的全场景旅行智能体。据了解，上线后，用户做攻略从9步操作变为一句话，相关场景点击率翻倍。
地图服务Agent化后，从数据到推荐，再到具体的服务，腾讯地图开始参与用户从提出地图需求到实际行动的更多环节。
实现这一系列能力的一项重要积累，是对现实世界变化的持续感知，也就是数据层面的积累。钟翔平将相关数据分为线上存量数据和线下变化数据：前者帮助用户了解目的地、形成计划；后者则在用户真正出发后持续发挥作用，例如道路是否拥堵、有没有临时封路、门店状态是否变化等，这些变化都可能直接影响行动。
同时，围绕一次用户出行意图的实现，腾讯地图与服务伙伴也有各自的分工，再由智能体把不同环节组织起来。张治东介绍，地图Agent主要负责理解用户意图、串联行程，以及确认服务是否完成；酒店、交通等合作方则提供相应的信息和服务，承担实际交付。
多年为众多国民级应用及开发者提供位置服务，让腾讯地图积累了定位、实时轨迹和线下门店状态等方面的感知能力，也更懂生态伙伴需要什么。腾讯地图介绍，目前其每天处理的位置数据超过千亿级，支撑十几亿用户的位置服务需求。
不仅提供能力，腾讯地图开始交付结果
地图Agent化，是地图平台从提供位置数据走向理解需求、组织服务的一个重要过程。Agent时代，地图需要先把需求理解清楚，再把各方的能力串起来。
这种变化不只发生在消费端，也延伸到了企业的经营决策中，让更多企业以新的方式使用位置数据。
例如，一家连锁咖啡品牌计划进入某新一线城市，开设20家门店，其中10家定位客单价30元以上，另外10家定位客单价20元以上。不同门店应该落在哪些区域，如何结合人流和消费能力形成建议？
过去，企业需要从不同渠道了解数据，查看人流、消费能力和地理位置，再拼接地图、汇总报告。流程很长、环节也多，经营条件一旦调整，又要重新来过。
近期上线的腾讯地图LBSwork，尝试将这一过程变成可以持续对话的工作，业务人员用自然语言提出目标，系统调用相关信息与工具，在地图上给出点位和分析建议，生成相应的分析结果。
据了解，LBSwork基于WorkBuddy同源的Harness框架，融合腾讯地图时空动态大模型、位置服务、位置大数据能力和垂直行业知识。围绕零售选址、营销洞察、人群热力、物流履约等七大方向，产品设置了相应的地图智囊团。
这也是地图Agent向企业市场延伸的重要变化。地图把数据、工具和行业知识组合起来，业务人员就可以从经营目标出发，让智能体帮助完成分析，获得能够继续讨论和调整的结果。
对于乐世微广这类直接面对企业经营需求的合作伙伴，地图Agent的价值，就可以落到开店选址这样具体的商业决策中。
乐世微广总经理于晓东表示，传统选址存在依赖主观判断、流程长、协同不畅等问题。在他看来，经验仍有价值，但过去积累的有限样本，难以跟上商圈变化的速度。企业需要在开店之前，把位置、人群和消费能力等信息放在一起分析，为决策提供更充分的依据。
目前，乐世微广合作的包道、围辣、徐升记等品牌，正在成为腾讯地图LBSwork的首批体验客户。于晓东说，现在业务人员用一句话就能生成专属选址报告，将过去分散在数据收集、地图查看和报告整理中的工作集中起来，让选址分析更多地服务于开店之前的测算。
此外，腾讯地图通过MCP Server、Agent Skills、连接器等接口，向开发者开放地图Agent能力，让他们能够借助WorkBuddy等Agent，为应用加入地点查看与推荐、路线规划和出行服务调用等能力。
一些新的应用已经冒了出来：有开发者做出了帮助多人寻找合适碰面地点的AI工具，也有人开发了AI寻亲助手。围绕不同人群和场景的需求，开发者可以调用已有的地图能力，尝试制作出自己的产品。
钟翔平说，目前来看，WorkBuddy中的地图助手Skill增长较快。一些专业用户先借助它验证想法，当需求进一步进入产品化和运营阶段，就会转化为深度开发者，形成长期的服务关系。
让地图成为智能硬件的“手和脚”
现在，AI正在持续改造硬件。智能服务正从手机延伸至更多设备，眼镜、耳机和汽车，都在成为人与AI交互的新载体。
设备能够听懂用户的话之后，接下来就需要调动现实世界中的服务。腾讯地图希望把长期建设的出行能力做成可调用的组件，让硬件伙伴围绕自身产品形态，设计出更自然的使用体验。
在乐奇Rokid AI眼镜上，用户无需掏出手机，通过对话即可完成打车与支付。乐奇Rokid生态产研负责人杨周表示，腾讯地图已将支付、地图、出行、内容等能力做成可直接被眼镜调用的标准件，使硬件厂商能够更专注于设备本身的产品创新。
“我们不做硬件，但我们希望成为每一种智能硬件的‘手和脚’。让伙伴专注自己的产品创新，让智能抵达每一个真实的出行场景。”钟翔平说。
事实上，腾讯地图要想成为智能设备的“手”和“脚”，还需要适应不同设备的交互特点。
钟翔平举例，耳机适合简短的语音输出，眼镜需要把声音与视觉卡片配合起来，手机则可以在对话中呈现更充分的文字和图卡。腾讯地图的研发需要围绕这些差异，调整信息组织与呈现方式，同样是推荐餐厅，耳机需要迅速说清关键理由，手机可以展示更多图片和地点信息。
输出形式变了，背后的工具调用和信息量也要随之调整。在耳机里，地图甚至不再以“地图”的样子出现，只剩下一句恰到好处的建议。
汽车是地图Agent落地的另一个重要应用场景。腾讯推出的车图Agent，可以围绕多天、跨城的家庭行程组织安排，按用户口味推荐周边餐厅，并结合车端感知与车道级数据，支持车辆行程中的实时判断。
无论是智能硬件、手机系统还是汽车，从移动互联网时代为生态伙伴提供地图能力，到Agent时代参与理解需求、服务企业、赋能硬件，腾讯地图一直在延续生态优先的选择。如今，它希望把这套开放能力交给更多智能体，让地图进入更多人的日常生活。
“做底座，做连接，做生态。”钟翔平说，未来，腾讯地图将以长期开放的姿态，和伙伴一起把地图铺得更广、更厚。
