周五下午四点半，很多打工人的电脑屏幕通常是一场灾难。

右下角好几个微信工作群在同时闪烁，浏览器里密密麻麻开着二三十个查资料的网页标签，桌面上堆满了 “最终版”“最终版2”“打死不改版” 的表格。在过去三年里，很多人都尝试过把这些琐碎的脏活扔给大模型，结果往往令人哭笑不得。

在网页对话框里输入一段精心构思的需求，大模型确实能在一分钟内吐出上千字洋洋洒洒的建议。但那些文字既没有排版，也读不懂桌面文件夹里的历史数据。最终，打工人依然要手动把文本一段段复制出来，打开本地软件清洗格式、核对数字、调整字体，再小心翼翼贴进部门通用的幻灯片模板。大模型更像是一个站在场外高谈阔论的顾问，而坐在电脑前的人，反倒成了在不同软件和网页之间来回倒腾数据的人肉传话筒。

直到最近几个月，不少人的桌面工作习惯悄悄发生了变化。

很多人第一次在电脑上安装 WorkBuddy，感受最强烈的往往不是底层模型有多聪明，而是连接器与插件带来的省心。扫码绑定微信或者企业微信，勾选本地工作目录的授权，在技能市场里随手点几个加号装上常用的扩展。周五需要交数据汇总时，不用再费劲去背诵专业的提示词工程，直接在客户端敲下一句口语化的大白话，系统就会自主翻看本地文件、跑通脚本、调用表格工具，十几分钟后直接交付一份排版规整的文件。

这种替人干完脏活的省心体验，在各大社交平台和写字楼工位间迅速传开。打工人不再关心算法的世界纪录与参数体量，大家只在乎哪款工具能让自己在周五傍晚少加半小时班。

易观分析2026年第二季度数据显示，在桌面端办公智能体榜单上，腾讯旗下的 WorkBuddy 于6月的电脑端月访问量达到2097万次，超过了第二名字节跳动 TRAE 与第三名阿里 QoderWork 的总和。而在 QuestMobile 的9月统计中，月活跃用户规模冲到了3235万，季度环比增长超过六倍。

自今年3月上线以来，这款产品完成了90亿次用户任务请求，词元消耗量较初期增长了50倍。更具戏剧性的是，这款最初源自腾讯云内部一个周末赶出来的实验品，不仅在个人电脑上迅速铺开，企业版还进入了50多个行业，覆盖了半数中国企业500强以及六成中国企业100强。

当年在百模大战中被普遍视作反应偏慢的腾讯，却在这个秋天把自己的办公助手装进了数千万打工人的电脑里。

对话框问答遇冷与全行业的工作流焦虑

回看过去三年的大模型落地史，一个普遍存在的尴尬是，聊天对话框并没有真正留住工作场景中的高频用户。

在技术爆发初期，全行业掀起了一股造脑热潮。各家大厂把海量算力砸向参数规模，试图用一个无所不知的通用对话框解决所有问题。但这种纯问答交互很快撞上了现实世界的硬墙壁。

过去三年，厂商先把大模型做成聊天机器人，后来发现编程最容易落地，现在才重新回到更复杂的办公场景。编程场景之所以最早跑通，是因为代码有明确的语法规则，跑通测试就能建立信任。但在真实的办公室里，没有人只需要一段孤立的文本。一份周报需要调取销售系统里的多维表格，一份立项汇报需要结合内部会议纪要，一份运营方案最终要以格式规范的幻灯片或者直接可上线的网页交付。

当用户在对话框里拿到一段还算工整的文本后，真实的劳动才刚刚开始。核对事实、搬运数据、重新排版，这些最消耗打工人精力的机械环节，大模型一个都插不上手。对话框把思考的过程缩短了，却把执行的负担完完整整留给了人类。

新鲜感退去后，纯问答产品的活跃度开始下滑。文心一言改名为文小言后，独立应用月活跌破500万，与第一梯队的差距被进一步拉大。

整个科技行业终于看清了一个冷酷的现实，市面上根本没有现成、完善的 AI 落地工作流。大模型的大脑再发达，但真实世界的办公室是由各种格式的文件、分散在不同软件里的聊天记录以及复杂的本地系统组成的。如果无法把模型能力直接接进日常的任务流程中，再高的跑分也无法转化为打工人每天打开电脑的肌肉记忆。

各路厂商在不同路径上的密集突围

2026年下半年，厂商开始集中补课工作流。

字节的动作最直接。8月下旬，TRAE 和扣子团队并入豆包体系，飞书也与豆包打通。随后推出的豆包工作，想把任务拆解、流程执行和文档生成放进同一个入口，把原先需要人操作的多维表格，变成被智能体调用的工具。

开源阵营走得更底层。10月31日，DeepSeek 开源了一套名为超级智能体的架构原型。该团队在研发中发现，单任务的上限取决于模型能力，但多任务的上限取决于人类的注意力。一个人通常只能同时跟进三到五个会话，如果每个任务都要人盯盘，人反而成了 AI 的项目经理。

为此，DeepSeek 设计了分工明确的双层系统架构，常驻的调度层负责接收消息和全局规划，下层的执行单元在独立环境中并行处理任务。这套系统引入了事件驱动机制，甚至能在没有人类明确下指令的情况下，持续监控代码群聊中的反馈，在后台静默复现软件缺陷并尝试提交修改代码。

海外也在做同一件事。OpenAI 继续强化代码执行能力，开源社区与 xAI 等公司也在测试常驻智能体。

大家的方向其实一致，都在让 AI 少聊天，多干活。

通宵原型与结束赛马后的资源倾斜

在各家都还在找方向时，腾讯 WorkBuddy 先在 C 端跑了起来。

WorkBuddy 并非腾讯集团自上而下精心规划的产物。2026年1月，在看到海外智能体自主完成复杂任务的趋势后，腾讯云开发者 AI 产品负责人汪晟杰和几名同事，用一个周末和两个通宵赶出了初代原型。这项创意的底层能力，复用了腾讯云孵化的 CodeBuddy 代码助手。当时 CodeBuddy 已经服务了腾讯内部超过九成的工程师，在任务循环、本地沙箱与环境校验上打下了基础。

早期的产品体验相当毛糙。工作目录必须放在电脑 C 盘，切换语言频频报错，审查一份复杂合同甚至需要40分钟，中途还常常意外崩溃。但团队没有按照传统大厂写文档、评审、排期的繁冗节奏推进，而是让 AI 先跑出原型，大家围着可用版本快速调试，五个月内连续迭代了70多个版本。

真正的转折，是腾讯结束内部赛马，把资源集中给了 WorkBuddy。

今年7月20日，腾讯发布内部调整通知，将 QClaw 产品中心的业务和部分团队整体并入云产品六部，后续官方宣布 QClaw 将于年底正式停止运营并将数据迁入 WorkBuddy。与此同时，CodeBuddy 与 WorkBuddy 团队正式升格为独立的云产品六部，业务负责人刘毅升任部门助理总经理。

据内部人士透露，腾讯创始人马化腾几乎从不缺席该产品的核心会议，算力与人力资源快速获批，团队从最初的十几人迅速扩充至上百人。

更重要的是，WorkBuddy 没有把自己绑死在腾讯模型和腾讯软件里。

平台内置了包含 DeepSeek、Kimi、智谱、阶跃在内的5家厂商13款主流大模型，也允许企业挂载自建模型。对于工位上的普通员工而言，大家根本不关心底层调用的是哪个模型，只在乎写代码、做表格时哪个模型更稳定、更便宜。客户端直接获得了读取和操作本地文件的授权，具备了在受控沙箱内运行脚本、生成复杂图表的能力。

腾讯文档、腾讯会议、网盘和知识库等18款产品，也被接进了 WorkBuddy。用户下达任务后，系统可以查会议纪要、调取网盘资料，再在本地生成一份排版完整的分析报告。

从人学习怎么提问，到模型直接调用软件交出结果。正是这一点，让 WorkBuddy 切中了白领的痛点。

从员工电脑进入企业系统

这种先在个人电脑上跑通的方式，很快把需求带进了企业。很多公司最初没有统一部署 AI 办公系统的规划，但随着员工自发使用 WorkBuddy 处理报表、编写总结，需求开始倒逼管理层表态。

上海家化将 B2C 业务跨平台的6000万行账单分析交给智能体生成脚本，原本需要5个人天的月度分析被大幅缩短并沉淀为常态技能。零跑汽车将该产品引入整车研发、供应链与审计环节，新华三的员工每天在平台内产生超过百万次交互。

为了承接这些需求，腾讯在10月中旬推动企业微信与 WorkBuddy 深度融合，员工可以在手机端向工作台派发任务，下班后由电脑端的后台智能体继续跑完数据并回传结果。

但进入企业系统后，问题立刻变得更复杂。

在个人电脑上改好一个表格就算完成任务，但进驻企业必须面对严密的权限隔离和合规要求。金融机构或制造企业绝不会任由程序随意读取核心数据库或财务系统。为此，平台不得不配置本地沙箱、拦截高危指令，并对敏感信息进行本地脱敏。

另一个门槛是算力成本。长程任务和复杂文件生成的词元消耗，远高于单次问答。腾讯高层近期也承认，WorkBuddy 的任务耗时普遍偏长，是整个平台消耗词元最大的场景之一。

积分赠送和免费额度能换来规模，但企业预算终究有限，最后仍要算投入产出账。企业版按坐席每月近200元的开销，以及定制化技能后续高昂的维护成本，依然是企业在买单前必须仔细盘算的现实账目。

写在最后

WorkBuddy 带来的启发，是 AI 竞争的重心变了。

过去很长一段时间，人们习惯用技术指标定义 AI 胜负，认为只要参数足够大、推理足够强，应用自然水到渠成。但近一年的行业现实证明，最先进的算法并不自动等同于最受欢迎的生产力。

无论是字节对办公业务的紧急收拢，DeepSeek 对自主架构的开源试验，还是腾讯在桌面端取得的规模突破，都表明整个行业正在从仰望星空的造脑运动，回归到底层现实的工作流重构。

市面上依然没有哪一家拿出了完美无缺的标准答案。这场竞争的门槛，正在从谁的模型更聪明，变成谁能真正进入打工人的文件夹、会议纪要和表格。WorkBuddy 先跑了一步，但企业级的安全、权限和算力成本，才刚刚摆上桌面。

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