腾讯、字节、阿里，抢着给打工人配「AI助理」

「核心提示」
当AI替你写完周报、审完流程、跑完代码，你省下来的时间，到底归谁？

作者 |张经纬

编辑|邢昀

互联网大厂们抢着要用AI造福最广泛的打工人。

过去一个月，大厂们集体推进AI办公应用。7月15日，金山办公发布灵犀专业版和WPS Comate两款AI办公智能体。7月27日，企业微信原生AI助理“大圆”开启内测。

7月30日，字节跳动调整AI业务架构，飞书将与豆包在生产力场景深度整合。几乎同一时间，阿里把内部三款AI办公产品整合为统一品牌“千问办公”。

字节和阿里急变阵，某种程度上也是为了应对在这个赛道上悄无声息跑出来的腾讯AI 原生办公智能体WorkBuddy。

让AI进入企业工作流，利好的不止员工。在不久前的WAIC上，“数字员工”是展台高频词之一，大厂、独立大模型和创业公司，都会单独开辟“数字员工”区域，供参观者体验，来咨询的也大多是企业主或管理者。在这些“数字员工”平台，AI可以扮演企业中的分析师、开发、产品经理，辅助管理者进行决策和商业行动。

AI一边可以当打工人的“小助手”，一面又是打工人的“新同事”，这种对立又统一的关系在大厂的推动下，逐渐成为企业运行的新趋势。

而大厂投身AI办公背后，则是企业内部策略和外部需求的变化。

1、大厂想让打工人用上最新的“纺纱机”

“AI办公就是新时代的‘珍妮纺纱机’。”社交媒体上，有网友感叹道。

做自媒体的小千向《豹变》展示用WorkBuddy做的工作台，里面包括视频素材收集、金句记录、学习资料、工作进程管理等模块，她还按照自己的喜好要求AI把界面设计成粉色。

“不需要会代码，只要和AI对话，它就能根据你的要求把程序设计出来，相当于它做开发，我做产品经理。”

目前国内的AI办公应用包括字节的Trae，腾讯的WorkBuddy，百度的搭子，金山的WPS Comate，以及阿里的千问办公（由原来的悟空、Qoder和Mulenrun合并而来）。

除了独立APP外，各家大厂也在原有生态中加入了AI功能，比如百度的文心助手、刚刚内测的企微“大圆”、支持豆包的飞书，这些更多是不影响原生态功能、服务移动端的“AI+”。

各家产品功能上的大同小异，使用体验则取决于产品思路和投入的资源。一位大厂产品经理对《豹变》说：“后面的竞争主要靠舍得在办公生态砸钱，以及用户体验上的差距，我觉得还没到分出胜负的时候。”

大厂并不是早就想好了要做办公场景的，今年春节期间，各家还在砸钱、撒红包，抢C端用户，但到了年中，重心都逐渐转移到了B端。

腾讯的动作要坚决一些，所以WorkBuddy在用户规模上暂时领先。

2026年3月WorkBuddy桌面版上线，腾讯希望让新软件服务更多用户，于是主界面只保留一个对话窗口，并弃用了所有程序员术语，给功能模块起了更加通俗易懂的名字：“专家”“技能”“连接器”。从2026年6月开始，腾讯逐步将企业生态中的各类产品开放给WorkBuddy。

同一时间，腾讯在线上、线下两个渠道大量进行宣传推广。易观数据显示，WorkBuddy在6月的访问量达到2097万，在各类办公智能体中位居第一。

阿里巴巴则起大早赶了个晚集，原因在内部赛马。阿里到2026年上半年陆续布置了QoderWork、MuleRun、悟空等多条产品线，其中QoderWork和WorkBuddy的桌面版几乎同步上线。但三条产品线彼此独立，都要争取集团层面的资源支持。

同一时间，阿里的办公业务也面临组织管理问题。2026年6月，“置身钉内”事件爆发，MuleRun原负责人陈宇森接手钉钉，办公AI的资源整合终于开始加速。一个月后三个产品整合为“千问办公”。2026年8月3日，千问办公正式公测并打通钉钉生态，定位企业级AI生产力平台。

字节类似的产品发布更早。2025年3月，Trae国内版发布，定位是AI原生集成开发环境（IDE）工具，最早是专为开发者提供智能编程服务，后逐渐吸引了非开发群体。2026年6月，Trae国内版的月访问量是1279万，仅次于WorkBuddy。

在社交媒体上，Trae和WorkBuddy常常作为比较对象出现，有编程基础的人往往青睐Trae的简洁、便宜，小白则喜欢WorkBuddy的通俗易懂和足够多的封装功能。

小千在短视频平台上刷到了二者的对比，最终选择了WorkBuddy。“界面更简单，功能更直接，没有程序员‘黑话’，能连接腾讯生态的各种产品，还有很多封装好的专家模板。”

百度也在相近的时间推出了自己的办公智能体。2026年3月百度搭子全量上线，7月推出企业版，8月百度内部办公智能体dodo并入百度搭子，办公Agent业务转为集中作战。

不掌握办公入口的独立模型公司，同样发力办公场景。2026年6月，KIMI推出KIMI Work，并在一个月后上线Kimi Business企业版；在国内推动“龙虾热”的智谱则早在2025年6月就推出了自己的企业级超级助手Agent CoCo。

如果说2025年的AI办公还是一场产品形态的探索赛，到2026年夏天，随着各家产品线陆续到位、生态壁垒开始搭建，这场比赛已经进入了新的阶段，比拼的是谁能把AI真正嵌进用户“离不开”的工作流里。

2、为什么都看准办公AI

办公和代码的共同特征是结构化输出，这也是大模型最擅长的领域。AI办公最早可以追溯到Anthropic的ClaudeCowork，这个产品宣称要把Claude code的工作方式带给非开发者，本质上是为了破圈。

而对大厂来说，配套的产品矩阵和流量则是现成的，即使是做独立APP，也可以通过产品矩阵的联动提高用户粘性。比如WorkBuddy就可以通过“连接器”应用，把IMA等其他腾讯的产品接入AI工作流。

相比Chatbot，AI办公更容易留住用户。和AI聊天的迁移成本几乎为零，但如果把AI嵌入审批、文档、会议的工作流，用户就会因为工作习惯和遗留的历史数据，而留在已有的AI产品生态里。

小千认为她大概率不会轻易更换应用：“除非我做一个全新的任务，不然肯定不会轻易换的。好不容易搭好的工作台、积累好的数据，换个软件就得从0开始搭。”

腾讯2026年一季度财报业绩会上披露，在产品早期，CodeBuddy和WorkBuddy的活跃用户留存率超过60%，付费用户留存率超过80%。

除代码外，办公也是最接近变现的AI使用场景，因为提效价值可以被量化、预算化。近几个月发力办公应用以前，大厂的更多精力在C端市场。但此前代价高昂的春节红包大战带来的流量要么迅速流失，要么变现困难，OpenAI、Anthropic转攻B端，商业化效果显著，国内大厂也开始掉头驶向看上去更能赚钱的企业服务。

科智咨询发布的报告显示，2025年中国企业级AIAgent市场规模约212亿元，2026年预计增至449亿元，2029年有望突破3320亿元。沙丘智库调研显示，企业AI Agent采纳率从2024年底的17.3%升至2026年中的40.3%。

对创业企业来说，办公AI还意味着组织灵活性，不必为流程性工作雇佣过多员工，“一个人驾驭一个AI团队”正是这类产品的核心卖点。一位创业者对《豹变》说：“我们公司现在是两个创始人+三个Agent的模式，完全可以cover日常工作。”

政策与监管也促成Agent向生产工具发展。7月15日《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》实施后，豆包、千问、元宝集体下线用户自建智能体功能，数百万自建AI角色被关停。这意味着，用AI娱乐的路变窄了，AI自然地被推进到作为生产工具的道路上。

3、还要跨过几道坎

AI作为生产工具的卖点在自然语言交互，不需代码和复杂操作即可搭建产品、实现功能。但实际操作中，用户往往要反复沟通才能获得满意的结果，还得防止AI“偷奸耍滑”。

《豹变》尝试用某款办公AI进行新闻热点搜寻时，发现AI提供的所谓热度排行实际上是随机排列，AI也非常“干脆”地承认了这一点。

为了减少这部分低效沟通，官方通常会提供一些常用模板，以及添加一些专家功能。

但更重要的是，提效是一个“真需求”吗？

多位白领向《豹变》表示，充分了解办公AI产品的功能后，还是觉得自己平时用不到。提高效率，然后被领导派更多活，这并不符合打工人的利益。

个人的流程提效需求有限，而进一步将AI从个人提效工具转换为企业组织变革，则要复杂得多。

首先是数据安全问题。亚马逊、苹果、三星等大公司早已限制员工在工作时使用外部AI工具。在中国，支付清算协会早在2023年就倡议“不上传国家及金融行业涉密文件及数据”。当企业核心财务数据、客户名单、未发布财报都不敢喂给AI时，所谓的“AI重塑工作流”就只能停留在非核心业务的表层。

其次权责模糊。当AI辅助生成的方案出现错误、AI自动审批的流程造成损失，责任该由谁承担？

AI介入后，传统的责任追溯链条难以生效，但新的规则尚未建立。

2023年至2025年，美国市场经历过一段时间的“数字员工”热。2023年11月，微软发布了Copilot Studio，允许企业基于微软生态自定义AI工作流，比如自动整理会议纪要、生成财务模型、跨应用调取数据等。

2024年凯雷集团开始试点Copilot Studio，希望用它来自动化处理会议摘要和财务建模。但运行一段时间后，他们发现Copilot无法可靠地从其他应用程序中提取数据，导致自动化流程频频中断，最终凯雷向微软反馈了问题并削减了相关支出。在海外社交媒体上，Copilot被塑造成“烦人又无能、偏偏缠着不走”的同事。

2025年8月，MIT媒体实验室发布了报告《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》，覆盖了300多个公开的AI部署案例、52位企业高管深度访谈和153位高级领导者的问卷反馈。

报告显示，尽管企业在生成式AI上累计投入了300亿至400亿美元，但95%的试点项目未能对损益表产生任何可衡量的影响，只有5%的企业真正从中提取到了价值。MIT把这种现象命名为“GenAI Divide”——高采纳率与低转化率之间的鸿沟。

回到国内，办公AI刚刚爆发，WorkBuddy们最终能不能成为“新时代的珍妮纺纱机”，不取决于谁先发布、谁融了更多钱，而取决于它们能不能真正回答那个最朴素的问题：到底是在帮人干活，还是在给人添活。