AI时代，腾讯依然选择开放

作者｜林易

编辑｜重点君

15年前，腾讯办了一场特殊的发布会。

那是2011年的腾讯合作伙伴大会上，腾讯喊出“开放，再造腾讯”，开始把应用、流量和能力向外打开。此后，QQ互联、微信开放平台、小程序和腾讯云陆续出现，开放也从一句战略口号，逐渐成为腾讯组织生态的底色。

那一轮开放，正赶上移动互联网快速起势。应用从PC涌向手机，开发者需要新的流量入口和基础能力，腾讯的业务边界也由一款款自有产品，逐渐延伸到平台和基础设施。

15年后，应用入口又走到一个换挡的时刻。人们使用软件的方式，正在从打开App、寻找功能，转向把目标直接交给Agent。入口一旦变化，硬件、软件和开发者能力之间的关系，也会跟着重新排列。

谁来承接用户的身份、记忆和任务？谁又能让Agent跨过一款款软件和一台台设备？

9月2日，腾讯WorkBuddy在深圳发布软硬件生态矩阵与开放平台。腾讯的新一轮开放，也由此开启。首批登场的伙伴阵容极强：

硬件一侧，WorkBuddy已经与30多个品牌完成连接，覆盖智能眼镜、录音卡片、麦克风、耳机、桌面陪伴设备、键鼠、PC和平板等十余个品类，现场还亮相了9款联名产品。

应用一侧，通达信、广发证券、北大法宝、微盟、北森、帆软、美图设计室等30多个伙伴，已经开始基于WorkBuddy搭建自己的Buddy应用，覆盖金融、法律、医疗、教育、公益、设计等20多个领域。

面向开发者，WorkBuddy同步开放了Skill、Expert、Connector等能力。整个开放平台目前已经有100多家伙伴参与共创。

若是只看这些数字，这像极了一场常见的生态发布会。多了一批合作伙伴，多了几种接入方式，再把软硬件产品整齐地摆上台。但WorkBuddy要做的，比单纯扩大朋友圈有意义得多。

今年3月上线时，WorkBuddy还是一款帮用户写报告、分析文件、处理任务的AI办公智能体。而短短半年后，腾讯已经开始把它放到硬件、软件和开发者之间，试着用同一个底座承接用户的身份、记忆、任务和工具调用。

腾讯也由此把WorkBuddy放到了一个更靠近底层的位置，向上承接用户任务，向下连接设备、软件、数据和开发者能力。

当App开始退到后台

人与软件之间的关系，在过去是相对清晰的。

在PC和智能手机时代，它负责管理硬件、文件、进程和应用。用户打开一款App，找到需要的功能，再通过点击、输入和切换完成工作。

然而，随着Agent的到来，变化最先发生在了人与软件之间

用户不再需要提前知道某项功能藏在哪个菜单里，也不必弄清楚一件事要先开哪个软件、再把什么数据复制到哪里。人只需要说明目标，Agent自己拆解任务、寻找工具、调用数据，最后把结果交回来。

一言蔽之，App还在，但入口先换了。

发布会上，腾讯展示了一种很典型的工作状态。用户戴着智能眼镜参加会议，眼镜负责记录现场，WorkBuddy在云端完成转写、纪要和待办。会议结束后，任务继续在手机或电脑上运行，Agent可以接着整理材料、生成报告，甚至写好后续邮件。

即便是换了一台设备，账号没有变化；即使是离开了会议室，任务也没有断线。眼镜、麦克风、录音卡片和电脑成了不同的入口，中间始终是同一个WorkBuddy。

腾讯在发布会上形容，如果每台设备都不知道用户此前说过什么，那它们就只是“一群陌生人”。这句话其实点出了跨设备连接比较难的地方。

现在给每台设备塞进一个语音助手并不是一件难事，真正棘手的，是让不同设备共享一段连续的记忆，让任务能够跨端接力，让用户在关键节点确认，其余步骤则交给云端继续完成。

也正因如此，WorkBuddy这次首先连接了大量语音和信息采集设备。语言已经成为大模型理解意图最成熟的方式，麦克风、眼镜和录音卡片又能把Agent从电脑桌面带进会议、访谈以及外出办公等现场。

虽然这些硬件给Agent补上了眼睛和耳朵，可当Agent真正开始干活，仅仅听见和看见还远远不够。

硬件解决的是入口和上下文，任务想要一路跑到最后，还需要一套能够托住整个过程的运行系统。

毕竟，一项真正的工作很少只有一两个步骤。它可能需要连续运行几十分钟，先读材料，再查数据，中间调用多个工具，最后生成文档或表格。随着任务不断推进，上下文会越来越长，工具可能失效，网络也可能中断。系统既要知道任务卡在了哪里，也要判断什么时候继续、什么时候请用户回来拍板。

这些藏在任务背后的工程问题，往往比“模型会不会回答”麻烦得多。

WorkBuddy给出的解法是Harness和Agent Runtime。简单理解，就是给Agent装上一套运行保障系统。模型负责理解用户想做什么，Runtime则要记录任务状态、处理工具调用、应对中断和失败，并让整个任务稳定地走下去。

等这层底座搭好，行业伙伴才有可能把自己的数据、工具和工作方法装进来。

于是在开放平台上，行业经验被拆成了不同形态。

Expert把一位行业老手的知识和判断封装成专家；Skill告诉Agent一件事具体该怎么做；Connector负责接入ERP、CRM、网银、税务等外部系统；Buddy应用再把这些能力组织起来，形成一个用户打开就能工作的完整环境。

以销售场景为例。用户提出研究某位客户的需求后，Connector先调取过去半年的沟通记录，Skill提供判断商机和制定跟进方案的方法，Agent负责分析与执行，合作伙伴则提前设定哪些关键动作必须由销售本人确认。

用户只说了一句话，背后已经跑过了数据、工具、方法和一整条任务链。

至此，WorkBuddy想搭的那层连接底座，才有了更具体的样子。

它所组织的，已经不只是一项项软件功能，还包括用户意图、上下文、记忆、任务状态、工具和权限。文件、窗口与应用依然存在，一项任务却可以被带着跨过不同的软件和设备，继续向前推进。

就像WorkBuddy负责人刘毅所说，“真正的生产力，从来不取决于一个工具有多强，而取决于它能连接多少能力、走进多少场景。”

腾讯回到熟悉的连接位置

当硬件把现实世界的声音和画面送进来，新的问题也就跟着出现了。

Agent拿得到企业系统里的数据吗？它懂不懂具体行业里的规矩？面对一项专业工作，它知不知道先做什么、后做什么？

腾讯在发布会上举了一个财务对账的例子。

到了月底，用户可以直接对WorkBuddy说，帮我核对这个月的账和银行流水，把对不上的部分标出来。今天的大模型看得懂凭证，也会做计算，可银行流水留在网银里，发票来自税务系统，其他凭证又散落在ERP中。

数据拿不到，Agent再聪明，也只能无济于事。即使把数据都接了进来，事情仍然没有结束。账目对不上，究竟是重复入账、漏记，还是钱仍在途中？这些判断很少写在产品说明书里，更多来自会计长期工作积累下来的经验。

这也就指向了Agent进入真实工作时最缺的两样东西：行业数据和Know-How

类似的问题几乎存在于每个行业。老师备课要了解教材、年级和教学目标，律师审合同要核对法律依据和风险边界，HR筛简历要遵循企业的人才标准，销售跟进客户还要查看过去的沟通记录。

这些知识和流程，任何一家AI公司都很难单独做完。

腾讯虽然很懂AI，却也很难同时知道一家企业该怎么算账、医院的HIS系统如何运转、一堂课怎样备得更好。WorkBuddy因此把具体场景交给行业伙伴，自己集中处理模型接入、任务运行、工具调用、安全和分发等共性问题。

用发布会上的一句话概括，底座由WorkBuddy提供，场景由伙伴定义。

如此一来，整个生态里的分工也就清楚了。硬件厂商提供进入现实世界的入口，软件厂商提供数据与工具，行业专家带来长期积累的方法，WorkBuddy则把这些能力组织在同一个任务里，保障它们能够持续运行。

而这个位置，恰好是腾讯熟悉的。

一头连接用户，一头连接服务；自己搭好底座，再把具体场景留给生态伙伴。2011年腾讯做开放平台时，走的就是这条路。15年过去，接入平台的对象从一款款应用，变成了Agent可以直接调用的能力。

当然，WorkBuddy现在能够较快凑齐第一批伙伴，也有现实基础。

一方面，产品从今年3月上线至今已经完成50多个版本迭代，并进入政务、教育、零售、金融、传媒、出行等50多个行业。平台上已经有人使用，伙伴投入开发才有机会得到回报。

另一方面，腾讯云过去积累了大量企业客户和开发者关系。当WorkBuddy决定开放时，可以迅速找到一批拥有行业数据、业务系统和成熟Know-How的企业，共同完成最初的接入。

腾讯WorkBuddy开放生态负责人林佐露提到，最先进入平台的，往往就是这一类伙伴。他们对自己的行业足够熟悉，可要从头搭建记忆、任务调度、多Agent协作和权限控制等能力，投入很重，也很难成为最具性价比的选择。

WorkBuddy把这些公共能力统一提供后，伙伴便能把更多精力留给自己熟悉的业务。对于平台来说，这些伙伴带来的价值同样可观。

眼镜、麦克风和录音设备，让WorkBuddy接触到更多来自真实现场的信息；行业应用带来数据和工具；Skill与Expert则补充了“这项工作应该怎么做”的方法。它们共同增加的，是Agent能够获取和利用的上下文。

平台上的能力越丰富，Agent越容易把任务做好；任务完成得越好，又会吸引更多用户和伙伴进入。随着一次次调用和反馈积累，WorkBuddy也能知道哪些任务需求更加高频、哪些方法更有效、哪个环节最容易失败。

由此，腾讯在这轮生态里的位置也逐渐清楚了。它把自己放在用户与服务之间，连接上下文、工具和专业能力，再把结果交付给用户。

软件被“折叠”之后

对于WorkBuddy来说，这叫开放生态。可对传统软件厂商而言，它更像是一次必须面对的产品改造。

云账房COO王倩用了一个很形象的说法：WorkBuddy正在把SaaS“折叠”起来。

原来，用户要登录系统、寻找功能、导出数据。现在，他可以直接询问有哪些经营异常，接下来应该怎么处理，确认之后还可以让Agent继续完成开票等操作。

但这里的“折叠”，并不意味着传统软件积累多年的价值会一起消失。

帆软接入WorkBuddy后，用户可以先调用数据分析专家，再由专家通过Connector进入BI系统取数，最后在WorkBuddy中生成一份完整报告。据帆软透露，其上架的9个专家已经获得上万次调用，数据远超团队预期。

用户未必还需要天天打开BI系统，可底层的数据治理、计算引擎和分析能力，依然由帆软提供。

因此，变化也就发生在了软件的呈现方式上。过去，一款软件的价值很大程度体现在界面里有多少功能。到了Agent时代，用户越来越关心它能够为任务提供什么数据、什么工具，以及多可靠的专业能力。

金融行业尤其能说明这一点。

证券行情对实时性、准确性和可追溯性要求极高，复杂量化策略还涉及回测与持续监控。这些工作很难全部交给概率式的大模型。通达信等厂商仍然需要提供专业数据、精确计算和研究方法，Agent负责理解需求、调度能力，再把复杂结果用更加自然的方式交给用户。

所以，Agent可能会拿走一部分软件入口，却很难吃掉真正有厚度的专业系统。

软件公司需要想清楚的，是自己的价值究竟藏在哪里。如果长期积累集中在数据、工具、行业流程和Know-How中，它们反倒有机会借助WorkBuddy这样的入口，触达过去无法覆盖的用户。

广发证券提到，很多研究和量化能力过去主要服务高净值及机构客户。当这些能力被封装成标准服务，就有可能下沉给更广泛的普通投资者。

云账房则把专业财税服务交给中小企业老板甚至“一人公司”。过去需要会计完成的开票、记账和报税，现在可以从一句自然语言指令开始。

与此同时，软件的商业模式也可能跟着发生变化。

传统SaaS习惯按账号、席位和订阅周期收费。Agent平台出现后，定价单位逐渐有机会变成一次调用、一项任务，甚至一个最终结果。云账房在群访中就提到，开票可以按张计费，AI会计师也可以在匹配正确后收费。

专业能力每被Agent调用一次，就完成了一次交付。这也是WorkBuddy开放Skill、Expert和Connector之后，更值得关注的一层变化。行业专家过去往往通过课程、咨询或人力服务输出经验，未来可以把工作方法做成Skill，把完整的专业角色封装为Expert，再通过Connector进入真实系统。

到了这一步，WorkBuddy看起来确实有些像“Agent版App Store”。

只是应用商店主要负责上架、搜索和下载。Agent平台还要在用户没有明确选择工具的情况下，自动找到合适的能力，把它们组合起来，并对任务能否完成负责。

相比卖出一款App，这显然要复杂得多。

开放之后，连接才刚开始

最后，再回头看这次开放。

WorkBuddy已经具备Runtime、Skill、Expert、Connector、Buddy应用以及跨端账号和记忆等基本结构，硬件接入白皮书也已经发布。从产品形态来看，连接硬件、应用与开发者的几块主要拼图正在陆续出现。

可要让这些连接真正形成生态，仅靠一次发布会还远远不够。眼下最直观的问题，仍然是连接深度。

部分行业应用接入WorkBuddy后，能够开放的数据和功能相对有限，与用户直接进入原生软件相比，还有明显差距。平台能连接多少能力，既取决于技术进度，也取决于伙伴愿意开放多少权限，以及哪些操作适合交给Agent。

腾讯对此给出的态度相对务实。伙伴无需把所有能力都搬进WorkBuddy。需要沉浸阅读、实时计算或高频操作的工作，原生软件依旧拥有更合适的交互方式。

接下来还有安全问题。北森提到，专家类产品沉淀了大量HR Know-How。如果相关Skill直接放在本地，厂商会担心自己的能力被复制，甚至被“蒸馏”出去。开放平台想要吸引更多专业能力，就必须保护伙伴的数据、方法和商业资产。

同样需要补齐的还有商业闭环。WorkBuddy正在建设支付、分发、运营看板和营销推广等经营工具，具体分成机制还没有完全确定。成熟企业在早期可以通过平台获客和验证需求，个人开发者则更加依赖清晰的收益机制。能否赚到钱，直接决定他们愿不愿意长期留下来。

硬件生态也还处在起步阶段。当前接入的产品主要集中在眼镜、录音卡片、麦克风、耳机等信息采集设备。WorkBuddy已经可以借此获得现实世界的声音和画面，但距离大范围控制设备、执行物理任务，还有很长一段路要走。

即使放回腾讯内部，连接也需要一项项推进。腾讯文档、企业微信以及其他业务不会因为同属一家公司，就自动变成WorkBuddy的一部分。它们仍然要通过MCP等方式完成交互，各业务团队也会根据自己的场景判断接入到什么程度。

从这个角度看，WorkBuddy现在只是把开放平台的基本架子搭了起来。每一层连接能不能真正跑通，还要交给接下来的使用和市场检验。

正如林佐露反复强调了一句话，开放是平台主动做的事，生态却是最终长出来的结果。

100多家伙伴，只能证明第一批企业和开发者愿意进来尝试。真正有效的生态，要看这些Buddy应用能不能被不同职业的用户高频使用，伙伴又能否从中获得实际回报。

这也会成为WorkBuddy接下来最重要的衡量标准。用户愿不愿意把越来越多的工作交给它，跨设备的记忆能不能持续积累，企业是否敢于开放更深的数据和权限，开发者能不能靠自己的专业能力赚到钱。

等这些问题逐渐有了答案，WorkBuddy这套开放生态才算真正站住。

15年前，腾讯开放的是应用入口；15年后，它想开放一套让Agent持续干活的底座。

连接的东西变了，但腾讯开放的理念始终没变。