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Phoenix TechnologyUpdated Nov 2 18:56

Tencent Maps Opens Up Full Agent Capability Landscape and Releases LBSwork

English text is being prepared.

AI summary

At the 2026 Tencent Global Digital Ecosystem Summit, Tencent Maps released and fully opened up its full Agent capability landscape, turning maps, location, travel and local services into capabilities callable by AI Agents, with the core including the MCP Server responsible for protocol integration and scenario-oriented Agent Skills. At the same time, it launched the desktop AI map workbench LBSwork, based on the same-origin Harness framework as WorkBuddy, integrating Tencent Location Services and location big data, and providing expert modules such as retail site selection, marketing insights and ride-hailing. Tencent Group Vice President Zhong Xiangping said that Tencent Maps is open to cooperation with all partners, with the goal of becoming the map foundation in the Agent era.

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Tencent Maps has broken its map capabilities into MCP Server and Agent Skill and opened them to external parties, and launched the enterprise-oriented LBSwork workbench, so readers can understand the interface form of map services in the Agent era.

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腾讯地图想把所有Agent都拉进朋友圈字母榜下载客户端 独家抢先看2026年11月02日 15:53:29 来自北京Updated 2026年11月02日 17:59:44

腾讯地图的答案是“生态”。

它的目标,是优先帮助生态伙伴提升地图相关的能力,充当AI时代的地图底座,并形成一个繁荣的LBS生态。

腾讯几个核心AI一元宝、小微和WorkBuddy,早已深度融合了腾讯地图。

用户在这些AI App提问题、查信息、编排任务、给Agent设定目标,涉及地理位置服务的,都逐渐可以通过腾讯地图提供底层支撑。

但一个有活力的生态,不应该只有“自家人”。腾讯地图正在向各个领域的第三方公司,张开双臂。除了乐奇AI眼镜、光帆AI耳机、OPPO小布助手等硬件设备或手机系统级AI,也包括字节的豆包。

10月28日上午,字母AI及其他媒体与腾讯地图管理层对谈。腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平表示,对于所有伙伴,腾讯地图都不会闭上大门,会开放合作。

图注:腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平

腾讯地图副总裁张治东也说,“我们的能力都提供了,是全面开放的态度。”

可以看出,腾讯地图希望释放的信号是:它会恪守地图基础设施的定位,不主动设限、不喧宾夺主,服务好内外部合作伙伴。

腾讯地图,正在和元宝、豆包们一起踏入Agent时代。

以往,用户打开各种地图App,或是内嵌地图的互联网服务,目的是获取点位和路线。如今,在信息型需求之外,还出现了问答型、服务型和要求型的需求。用户除了“看位置”“查路线”,还希望“找攻略”“找服务”。

人与地图的互动范式,正在被重写。地图产品必须适应这种变化。

10月31日,在2026腾讯全球数字生态大会上,腾讯地图发布并全面开放Agent能力全景图,把地图、位置、出行和本地服务全部转化为AI Agent可以调用的能力,让AI也能为用户提供一张可以点开、查路线、继续追问、有原生体验感的地图。

这张全景图的目标是“把地图开放给每一个AI与开发者”,核心部分则是“Agent友好的地图能力”。

MCP Server指向协议层,把地图工具封装成标准化接口,解决的是“地图与第三方工具怎么对接”,是连接Agent与地图能力的传输管道。

Agent Skill指向场景层,把地图、开发、出行等能力做成可复用的技能模块,解决的是“不同场景下Agent需要什么技能”。

三者是“能力-管道-技能”的协作关系:AI服务负责听懂需求、给出决策,MCP Server负责标准化的传输与编排,Agent Skill负责把决策落地成具体动作。

他们共同支撑上层的图卡、搜索、攻略等Agent,最终服务AI编程/办公、智能终端、手机/车机助手、行业SaaS 等行业场景。

张治东表示,腾讯地图不只是让地图可以被AI调用,而是让它能够理解用户、组织方案、调动服务,并在合适的场景主动出现,成为Agent连接真实世界的位置与出行服务底座。

目前,上述能力已经在众多产品和场景落地。

例如,微信用户打开小微,问“深圳海上世界在哪里”,小微就会调用腾讯地图卡片进行展示。如果用户希望深入了解,那么可以跳转到相应的小程序;整个流程的意图、展现、搜索、查询等,都是由腾讯地图和小微一起来完成。

Agent能力增强后,也得到了用户侧的反馈。

张治东透露,小微融入腾讯地图后,一开始地点和位置相关的用户请求比例非常小,但现在增长迅速。

同时,它和腾讯地图小程序呈现相辅相成的螺旋上升关系,并没有侵蚀小程序的用量。

除了C端用户,大大小小的企业用户对于地图也有了新的期待。

比如,零售行业的选址费时费力,企业技术人员需要先读文档、了解参数、处理数据、搭建页面,才能生成一份选址地图。随着AI时代的到来,借助Agent一键生成,自然而然成为企业的预期。

类似的情况,在SaaS、出行、营销等领域也十分普遍。企业希望把更多精力聚焦在业务本身,而非如何开发地图、调用处理接口上。

围绕这一需求,腾讯地图发布了新产品LBSwork,堪称“地图版WorkBuddy”。

LBSwork是一个桌面端AI地图工作台,基于WorkBuddy同源Harness框架,深度融合腾讯地图时空动态大模型,整合腾讯位置服务与位置大数据能力及垂类行业知识,可以为零售、文旅、出行等行业客户提供一站式“AI+地图”服务。

整合了多个专家的“专家智囊团”,是LBS的核心功能。

这一功能围绕不同地图场景,组织专业知识和工具,提供多位专家供用户选择,包括地图可视化专家、日常出行专家、营销洞察专家、零售选址专家、网约车专家、人群热力专家、物流履约专家等。

这些专家各有侧重,一些面向地图可视化和数据洞察,一些做垂直场景的LBS服务。据了解,LBSwork后续还会加入更多专家,覆盖更多场景。

仍以零售选址为例,过去选址靠腿跑、看报表,如今在LBSwork的协助下,业务人员只需要自然对话,就能结合业态、客群和选址标准,比较候选点位,梳理优势和风险,获得可以复核的选址建议。

北京乐世微广网络科技有限公司总经理于晓东表示,拍脑袋、链路长、协同差一直是传统选址的三大死结,现在,一句话就能生成自己专属的选址报告。“目前我们合作的包道、围辣、徐升记等品牌,成为LBSwork首批体验客户。”

从一次地点查询,到一份经营分析,再到一个完整的地图应用,LBSwork的价值被层层放大了:它不仅可以回答问题、提供报告,还能分析企业需求和经营状况,给出判断和建议。

这种深入生产力场景、成果可落地的办事能力,是WorkBuddy的长板,也是专攻地图的LBSwork正在深入钻研的方向。

此外,腾讯地图位置服务产品总经理李彬在现场还公布了最新的盖亚2.0。

作为腾讯地图位置服务AI全矩阵产品和能力,盖亚2.0包括腾讯地图LBSwork和时空Harness基础底座两个产品层,并最终面向各行业的目标客户提供高效解法。“去年,我们回答的是,平台怎么搭。今年,我们要回答的是,客户最终能拿到什么。”李彬说。

这背后,是对用户习惯变化的洞察:查询地图,不一定要打开地图了。

以前,用户习惯于在地图App里面找地点。但现在,越来越多的用户开始在Chatbot、Agent里面去使用地图服务。

在钟翔平看来,这一趋势让地图信息的获取更加便捷、更加无处不在;它对消费者的用处很大,同时也对从业者提出更高要求。

同时,这里面也蕴藏着腾讯地图的新机遇:信息获取入口更加广泛;但基于地图的行动,特别是轻量需求之外的行动,仍然会收敛到专业平台上。

要想接住新的需求,腾讯地图就需要推进更全面、更高水平的生态开放。

具体来说,它希望让地图背后的能力、数据、MCP、Skill准备好,让各个场景的智能体都能高效、灵活、低成本调用,让用户token消耗更少、得到更好的结果。

另一方面,各路AI App、Agent平台,也需要腾讯地图的协助。

原因在于:腾讯地图握有“图”的优势。

与通用信息查询相比,LBS相关的AI需求,往往不是只靠数据就能满足;用户仍然非常需要“看清楚”自己在哪里、要往哪里去、路线长什么样,图形表达至关重要。

张治东举例称,腾讯地图与OPPO合作时发现,在查询天气、规划游玩路线等场景,AI答案带上图片,点击率超过30%;无图就只有百分之十几。

此外,用户获取地图后,后续行动仍然需要地图服务的支撑,数据需要更长的流动,这也是腾讯地图能够发挥长板的环节。

一个以Agent化地图为基础设施的开放生态,是腾讯地图的愿景。正如钟翔平所说,AI时代,腾讯地图要成为Agent时代最友好的地图,帮助所有的Agent。

同时,腾讯地图也有不少需要继续补强的地方。

比如,它希望让原子能力的“准备度”更高,在各种场景都能有更好的体验。

以服务完整性为例,与OPPO合作时,腾讯地图不仅把地点信息做整理,还把地点背后的微信小程序直达入口,周边相关服务做一体化提供;以响应时间为例,在小微场景,用户需要更精炼的内容,所以通常需要保障迅速做出快而准的回答。

智能眼镜等硬件厂商的要求同理——多0.1秒的延迟,都会让用户感到“卡”。

此前,腾讯地图与乐奇Rokid推出行业首个AI眼镜原生打车服务。用户不用掏手机,通过对话就能完成叫车、选车到支付的全流程。

为了让AI眼镜丝滑叫车,腾讯地图把支付、地图、出行、内容等能力模块,做成了可以直接被眼镜调用的标准件。用户发出指令后,AI眼镜只需要一次调用,就能唤起多种能力执行任务。

这正是钟翔平所说的:腾讯地图不做硬件,但希望成为智能硬件的“手”和“脚”,让合作伙伴把资源和精力集中在创新上。

在对谈中,腾讯地图管理层认为,当下做到了及格分,还在向更优秀发展。

要想做到“优秀”,腾讯地图正在解决的问题是,做好成本、token消耗量、性能、速度的帕累托最优。

比如,在许多场景下,地图服务不能单纯求快,而是要兼顾细节体验,才会让用户觉得更丝滑、信息更准确。

Agent化、全面开放、不断进化的腾讯地图,也要面对新的商业化路径和新的价值空间。

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Phoenix Technology