山东
经济导报记者 于婉凝
在日常工作中，总有一些重复性任务难以回避：开盘后梳理AI板块龙头股的行情，财报季对同行业多家公司的财务指标进行横向比较。前者至少耗时30分钟，后者往往需要更长时间。
9月2日，豆包工作更新了两项能力：一项是“多Agents并行”，把复杂任务拆成多路同步推进；另一项是Mac系统下的“操作电脑”，让AI在没有接口时也能动手操作。一个指向效率，一个指向场景。逐一实测后，最直观的感受是：人负责开口，AI负责干活。
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一句话，拆出四路“AI同事”
多Agents（智能体）并行的运行逻辑并不复杂：无需用户手动拆解任务，豆包工作会先由“组织者Agent”将任务划分为若干模块，再交由多个“子Agent”并行处理。
第一项任务是梳理AI板块龙头股的行情。此前的流程为：手动打开Wind、勾选板块、圈定目标公司，逐项对照分析类目生成表格，整个过程至少需要30分钟。
这一次，仅需下达一句指令：“请帮我梳理AI板块龙头股今天开盘以来的表现，给我用多个子Agent完成这个任务”。
豆包工作随即将任务委派给组织者Agent，并将AI板块拆分为4个并行子Agent——算力芯片、服务器+光模块、AI应用+IDC、板块整体与消息面，同步执行。
4个子Agent完成并行梳理后，豆包工作将盘面表现制作成可视化图表，并生成一份HTML报告，汇总各细分方向龙头股的盘中表现、产业新闻、公司公告、盘面特征等信息，且每一项均附有来源。
从耗时30分钟的手动操作，到一句指令的自动交付，最直观的变化不仅是效率，更在于结果的可追溯性——报告附有来源，意味着内容可以核验。
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财报季制表，3家公司各派1个“研究员”
第二项任务对应的是大量重复的“取数—整理—成图”流程。财报季期间，同行业、同赛道多家公司的营收、净利润及增速、毛利率、净资产收益率等指标需要横向比较，此前的做法是先在数据软件中获取数据，再自行制作表格与柱状图。
如今，只需将“几家指定公司、指定数据的横向对比”交由豆包工作。豆包工作将指定3家公司的数据采集与分析拆分为3个并行子Agent，每个子Agent均按“获取半年报原文→提取财务数据→分析看点与产业链位置”的流程执行，最终汇总核对，生成对比表与柱状图数据。
并行的优势在此体现得尤为明显：以往是先处理A公司的数据，再依次处理B公司，串行推进；如今3家公司同步进行，节省的是整段的重复时间。
值得肯定的是，豆包工作的拆解逻辑清晰合理：子Agent的分工与任务模块一一对应，既无重复也无遗漏；交付结果中，每一项数据均附来源，可逐一追溯、核验。这意味着AI交出的不是一份笼统的结论，而是可核对、可落地的成果。
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Mac上也能“动手”，看懂屏幕、操作应用
第三项测试是Mac系统下的“操作电脑”功能。其核心价值在于：在没有MCP、API、插件的情况下，豆包工作仍能识别界面、模拟鼠标与键盘完成操作，从而覆盖那些缺乏标准化接口、却真实存在的日常场景。
下达的任务为：“打开Wind，帮我搜一下瑞幸，看一下瑞幸深度资料里的财务摘要；然后在浏览器里打开企查查，需要登录的话我给你扫码，搜一下瑞幸在济南所有的分支机构”。
豆包工作先在Wind终端中搜索瑞幸、进入深度资料、调取财务摘要；随后切换至浏览器打开企查查，遇到登录页面时暂停，等待扫码授权。授权完成后，豆包工作继续搜索“瑞幸咖啡”，并筛选出其在济南的所有分支机构。
这一任务的要点有二：一是跨应用操作，金融终端与浏览器属于两类软件，豆包工作能够在两者之间切换；二是授权机制，在登录环节暂停等待人工授权，而非自行绕过。这种“该执行时执行、需确认时确认”的方式，使整个操作过程更为可控。
综合三项测试，豆包工作此次更新可以概括为一件事的两个方面：多Agents并行解决的是复杂任务的效率问题，Mac操作电脑解决的是无接口任务的可执行性问题。
从更长的周期来看，手机远程控制电脑、云电脑、技能·连接器·工作伙伴、侧边栏工作台，以及8月25日独立成牌的“豆包工作”，这一系列更新均指向同一方向：推动AI从对话界面走向实际执行。
变化已经发生——过去是人适应工具，如今是工具跟随指令。对于长期与数据打交道的使用者而言，将部分重复劳动交给AI，已经具备了现实可行性。
编辑 | 徐松丽
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