大厂龙虾，卷到头了！大虾吃小虾开始~

刚刚，阿里和腾讯几乎同时干了一件类似的事：合并自家龙虾团队。

阿里整合QoderWork、悟空、MuleRun三款智能体产品，将推出千问办公。

腾讯则将QClaw产品中心相关业务和部分团队调整到云产品六部，也就是WorkBuddy所在部门，换言之，鹅厂手里两只“龙虾”也要整合了。

两家巨头，同样的动作，巧合吗？当然不是。

今天是7月21号，短短半年，大厂龙虾已经跑完了一个小周期↓

2025年底，OpenClaw横空出世，点燃了整个行业的热情。
2026年Q1，大厂纷纷入局，产品井喷，百龙虾大战开打。
2026年Q2，头部产品跑出数据，腰部、尾部产品开始掉队。
2026年Q3，整合开启：阿里三合一，腾讯二合一，大厂内部洗牌结束，行业进入淘汰赛。

阿里：三只龙虾合成一只

阿里的龙虾布局，一度是“三头并进”的局面。（其实阿里系还有第四只虾：无影旗下的JVS）。

QoderWork，2026年1月上线，主打桌面AI智能体工具，用户通过自然语言指令即可让AI操作本地应用和文件，完成文档生成、数据分析、文件整理等任务。

在三款产品中，QoderWork的用户规模和口碑最优。

悟空，2026年3月17日由ATH事业群发布，依托钉钉生态，强调企业协同办公，深度集成企业权限与安全沙箱。

MuleRun，早在2025年8月就悄悄上线，是阿里云内部孵化的Agent执行引擎，主攻海外市场，已覆盖43个国家，支持多Agent协同。

当时拿到第一批骡子测试码的我，还搞不懂这到底是个啥，现在回头看，当时那个所谓的“封装经验、知识即资产”，不就是后来大火的Skill吗。

阿里三款产品分属不同团队，场景侧重各不相同，但在企业生产力这个大赛道上，功能重叠越来越严重。

资源分散、各自为战，难以形成合力。

转折发生在今年6月。

钉钉创始人陈航卸任，陈宇森接棒，成为阿里最年轻的事业部CEO。

新官上任第一把火，就是推动三款产品的整合。

7月初启动，现在三合一的千问办公就要出炉了。

以QoderWork为基座，融合悟空的企业协同能力和MuleRun的全球化执行引擎，打造一款面向企业生产力场景的拳头产品。

讲真，这个整合的思路听着还蛮有道理，把各自优势都结合了

然而，产品整合易，团队整合难。

跨团队协同、资源重配、与钉钉既有企业客户生态的深度耦合，每一道都是硬骨头。

钉钉2025年营收超过40亿元，在制造、政务、教育和传统行业中小企业市场拥有庞大客户群。

千问办公的商业化还在起步阶段，如何与这棵大树协同生长，是陈宇森必须回答的问题。

腾讯：两只龙虾的终局

腾讯这边的故事更有戏剧性。

QClaw是腾讯基于OpenClaw开发的本地AI助手，由一位1999年出生的产品经理张舒昱主导。

这个妹子2025年9月加入腾讯电脑管家，带领5人小团队、零营销预算，在2026年3月内测后一周用户量突破数百万，迅速爆火，引起腾讯高层关注，项目随即升格为公司核心战略。

但故事的后半段急转直下。

QClaw出海版在4月用户访问量环比暴跌99.19%。

6月29日，张舒昱正式离职，在腾讯仅待了10个月。

另一边，WorkBuddy的表现堪称炸裂。

这款由腾讯云CodeBuddy团队开发的桌面Agent工具，2026年1月在腾讯内部开放体验，2月公测，6月正式发布企业版。

到7月，官方宣布PC端AI办公智能体DAU第一，全平台MAU 2000万，DAU1300万以上。

据说，腾讯内部已经将WorkBuddy定位为“QQ、微信之后的第三个现象级产品”。

当一只龙虾已经跑出了现象级数据，另一只龙虾的命运其实早已注定。

QClaw并入WorkBuddy，是资源向胜者集中的必然选择。（其实鹅厂也还有一只虾：Marvis）

为什么大厂不赛虾了

阿里和腾讯几乎同时做出类似动作，我觉得背后原因大概有这么几点↓

①功能趋同，差异化空间收窄，自家龙虾互掐。

无论是QoderWork、悟空还是QClaw，核心能力都指向同一个方向：自然语言驱动、本地任务执行、跨应用操作、文件处理、数据分析。

当底层大模型能力趋同、开源框架（如OpenClaw/Hermes/OpenCode）将基础能力拉平之后，产品之间的差异越来越小。

继续维持多条产品线并行，意味着资源分散、品牌模糊，最终可能一条线都跑不出来

与其让多只虾在同一片池塘里互相抢食，不如拢成一只大虾，集中火力对外。

②技术收敛，端云协同、Harness架构成为行业共识。

龙虾类产品的技术栈正在快速趋同。

早期各家还在本地部署和云端部署上做不同选择，到2026年中，端云协同架构几乎成了行业共识。

当技术底座趋于统一，分散的产品团队就失去了独立存在的理由。

整合的核心价值并不只是减少产品数量，更是建设统一的智能体Runtime，也就是更稳定更智能更安全的Harness层。

③算力成本高，商业化压力倒逼组织提效。

AI智能体的烧钱速度远超预期，尤其是对tokens的小号远超对话式AI。

算力成本、模型调用、用户补贴，每一项都是真金白银。

大厂必须证明这些产品能赚钱，合并团队、砍掉冗余、共享推理基础试试，集中资源做商业化，是最直接的路径，对烧钱速度的改善也是立竿见影。

④从养虾到用虾，行业进入深水区。

这届WAIC，大家的共识是：OpenClaw龙虾的热度高峰已过，但智能体作为一条产业主线依然生机勃勃。

这个阶段，需要的是深度整合的行业解决方案，而非浅尝辄止的多点试探。

还有一点，龙虾产品的竞争已经从单点工具升级为平台入口之争，分散的产品线无法形成统一的入口体验，合并是为了在生态卡位战中集中兵力。

从3月全民养虾到7月大厂合虾，短短四个月，龙虾赛道已经走完了从野蛮生长到理性整合的第一程。

对大厂来说，龙虾确实卷到头了：从拼数量转向拼质量，从抢首发转向拼留存，从做工具转向做平台。

而对广大用户来说，虾少了，但每只虾可能都更肥了。

因为，我们原本就不需要那么多虾。