AI应用新栋察WorkAgentCoding之后的下一个场景20260728

本次会议围绕AI应用的新方向展开，核心观点是：WorkAgent（工作智能体）正在成为继Coding之后的下一个AI落地场景，海内外大厂正加速整合产品，形成统一的桌面端超级入口。会议从产品趋势、竞争格局、商业价值三个维度进行了详细分析。 产品趋势方面，海外以OpenAI为代表，已将AI浏览器、网页版ChatGPT和Codex编程功能整合为一个桌面端入口；国内大厂也纷纷跟进，如阿里推出“千万办公”（整合QuadWorker、悟空和Run），腾讯将QCloud、WorkBody和CodeBody团队整合，字节在TreeWork中集成Work和Code功能。这种整合的核心逻辑在于：一是将原有的网页聊天用户转化为执行型任务用户，提升Token消耗和效率；二是通过统一入口形成任务数据闭环，优化模型并反哺产品。 竞争格局方面，国内大厂各具优势：腾讯凭借微信、QQ、企业微信、腾讯云等生态，以及WorkBody产品上线早（3月）、用户活跃度领先的先发优势，在通用助手中占据领先地位；字节有飞书、豆包、火山引擎生态；阿里有淘宝、天猫、支付宝等商业服务生态。未来竞争将转向任务质量、入口、生态和场景，而非单纯的功能趋同。 商业价值方面，WorkAgent分为消费级和企业级。消费级主要解决信息获取和内容生成，企业级门槛更高，需要理解企业业务、连接内部系统（ERP、CRM、财务、供应链等），有望重构员工与软件的交互方式，提升人效。商业模式包括订阅制付费、按席位制付费（B端粘性更高），以及Skill和MCP连接器的调用分成模式。 重点判断：WorkAgent的价值远不止模型调用量，更在于推动企业内部软件界面、流程和商业模式的重新设计，形成更大的B端市场。腾讯在WorkAgent赛道具备强大先发优势，其AI期权值得重点关注。 会议实录 从现在的跟踪监测角度来讲，海外方面，OpenAI也好，其他公司也好，产品和模型是同步发展的。产品是把模型进一步做用户圈定，并将模型能力释放出来的一个非常强的入口。 CloudCode和Codex已经成为很多用户使用AI的真实入口，用户场景也从过去的IT场景进一步扩散到更多非IT领域。从海外的Code出发，现在它们也做了更多的Skill封装和底层优化，强化了对更多垂直行业产品的进一步推进。 国内与海外略有不同。国内的模型和AI产品是分割开来的，原因是国内是开源生态。第二个原因是，国内中小模型公司现阶段的重点肯定是推进模型本身，追求模型能力的进一步提升。但大厂有余力进一步演绎入口侧的竞争，而入口竞争也从过去ChatBOT的形态进入到了Agent的形态。目前市场走在最前面的，与海外Co-dance最为接近的，确实是腾讯的WorkBody。WorkBody持续在打通自己的生态，包括企业微信、微信读书，以及更多微信生态内的领视、支付等，都做了进一步联通。WorkBody的用户使用场景也在逐渐扩散，后面还向财会等方向做了进一步的迭代和更新。整个变化非常充沛，产品的迭代速度比大家想象中要快。 同样，阿里把天问等产品系列整合到一起，推进了“天问助手”，也开始加码向这个方向推进。字节一直有处理这类产品，现在和飞书也在进一步演进。大厂在整合资源，调整产品状态，推进入口层面的更多竞争。我们认为，WorkAgent肯定是Coding之外，或者沿着Coding更进一步的一个更大的适用性场景。模型和入口的竞争维度在国内是分割开来的，入口侧具备一定的价值，这也是腾讯很大的一个AI期权，虽然市场目前觉得还是模糊的。下面时间交给魏征，跟各位领导演示一下现在市面上所有主流WorkAgent产品的情况。各位领导晚上好，我是华源传媒魏征。今晚我和大家汇报一下我们对于海内外WorkAgent 这类产品的观点。 昨天阿里宣布推出“千万办公”，整合了阿里之前的几款桌面型办公产品——QuadWorker、悟空和Run，全部整合到一起。之前腾讯也发布了内部组织调整通知，将QCloud、WorkBody和CodeBody三款产品的团队全部整合成一个。字节的TreeWork中集成了Work和Code功能，并且内部正在讨论把飞书和豆包办公进行深度整合。 我们现在看到一种趋势：之前国内各个大厂在WorkAgent赛道由多个团队快速产出相似产品，比如腾讯内部有WorkBody、QCloud和CodeBody，字节有TreeWork、TreeCode等。随着6月份OpenAI宣布将Codex核心能力全面整合到ChatGPT中，国内大厂也相继跟进，把好几种不同产品和功能全部整合成一个产品，形成超级入口。 几个月前，Codex、Cloud等海外产品主要运用在编程场景。但最近，随着文件处理、浏览器操作、多Agent编排、Skill连接器等功能集合到产品中之后，我们发现，除了编程，研究写作、数据分析、网页端任务，甚至整个办公大场景，都被整合到了一起，我们提出了一个“WorkAgent”的概念。 OpenAI的产品变化提供了一个明确的趋势。之前OpenAI有多款产品，比如AI浏览器、网页端ChatGPT（聊天用）、Codex（编程用）等。现在OpenAI已经取消了AI浏览器，将网页端ChatGPT和Codex编程全部集成到一个桌面端入口。市面上的AI工具呈现收敛趋势，将对话、文档执行、本地文件执行、浏览器、桌面操作、Skill连接器、云端本地等功能全部整合到了一个超级入口的形态中。 为什么这么做？有几个原因： 第一，桌面端包括Coding和WorkAgent的渗透率其实比较低，大部分用户还是在网页聊天入口。整合之后，原有网页聊天的用户基础可以直接向执行型任务转化，从问答写作逐步扩展到研究、文件修改、自动化代码任务、Skill、API等。在这个过程中，Token消耗不断增加，效率提升也很显著。 第二，统一入口可以形成任务数据、优化模型、再优化产品、再增加渗透率的闭环飞轮。之前Kimi推出的K3模型，专门针对研究类和办公型场景做了优化。对模型来说，真实场景很重要，桌面端入口做的很多执行性任务复杂且重，是非常难得的真实数据。模型厂商可以通过用户在这个平台中的操作和调用，反过来训练模型，形成闭环数据飞轮。 另一个观点是：对于WorkAgent这类产品，场景和生态应该排在模型思考之前。模型首先决定产品能否理解任务和正确调用工具，属于进入赛道的前提条件。但当模型达到基本可用水平后，对于桌面办公场景来说，边际效益是递减的。当模型达到一定水平后，决定用户渗透率和使用意愿的，主要是产品中结合的生态和应用场景。 这里要区分模型门槛和模型领先，特别是国内与国外行情不同。国内模型选择很多，便宜的API可以供我们选择，所以产品对模型的依赖程度其实很低。区别于Coding场景，办公场景更依赖于Skill——你接了什么数据，怎么编排工作流，怎么做Skill，反而模型自主发挥的余地很小。在办公场景中，很多都是高频、标准化的任务，模型达到门槛就够了，最重要的是能否接入高质量数据源和平台、企业内部的生态。 为什么代码是AI最先爆发的场景？有几个原因：第一，开发者的劳动成本很高，AI带来的成本降低很显著；第二，代码环境高度数字化，代码任务天然具有验证机制，AI生成代码后可以很容易测试运行结果。所以Codex、CloudCode等海外产品能快速获得开发者付费。虽然Coding场景商业化目前最成熟，但其最终市场空间不一定最大，因为开发者群体相对有限。而办公人员、销售、财务等白领数量远超程序员，从最终市场空间来看，WorkAgent办公场景的商业价值远大于代码Agent。 我们的观点是：WorkAgent首先是大模型进入真实工作场景的产品出口，但长期价值远不止模型调用量。更重要的趋势是，AI现在开始能否读取企业数据，调用不同SaaS平台和 业务系统，完成过去需要员工在多个软件之间手动处理的任务。 WorkAgent分为消费级和企业级。消费级（如WorkBody）主要解决信息获取和内容生成问题，个人也可以根据自己的工作流制作Skill。但更重要的是B端的企业级WorkAgent，其门槛更高，需要真正理解公司的业务、订单、合同、审批、权限及各种企业内部的SaaS系统。 WorkAgent的投资价值主要来自两个方面：第一，在真实场景中更复杂任务的调用带来了模型推理需求的提升；第二，推动企业内部软件界面、流程和商业模式的重新设计，后者会形成更大的B端市场。 例如，ERP、CRM、财务、供应链等系统，之前各有各的SaaS软件，现在WorkAgent可能在其中担当桥梁角色。如果WorkBody未来能融入B端内部系统，将重构员工和软件之间的交互方式，极大提升人效。 办公场景和Coding场景的矛盾点不同。办公场景更看重上下文、数据来源和内部系统权限。举例来说，我们使用办公助手时，很希望它接入聊天记录，但微信的聊天记录AI无法获取——腾讯没有开放这个权限。如果要大范围在B端推广这类产品，一定要深度结合企业内部系统，能够获取企业上下文。不同企业的融合方式不同，财务有财务的Skill，供应链有另一套系统。未来不一定是WorkBody这种通用桌面助手胜任所有场景，不同行业、不同企业可能需要不同的系统。这其实是原有SaaS逻辑的升级，原有的SaaS软件正在针对这个趋势进行改变，目前很多垂类领域的企业已推出相关产品。 对于腾讯来说，在WorkAgent赛道具有非常强的先发优势。首先，WorkBody产品上线时间很早，今年3月就上线了，Kimi和字节都是在五六月份才推出。在国内通用助手中，WorkBody比其他产品早约3个月完成正式产品化，目前用户活跃度和渗透率遥遥领先。 后面的观测节点是：腾讯能否把现有业务融合到WorkBody中，形成相对较大的壁垒。第一，腾讯本身掌握了很多高频通讯入口——微信、QQ、元宝、飞书等。第二，企业的身份和权限体系，WorkBody在企业文档中已列出能力，包括授权管理、SSO、成员统计、企业知识库、专属插件、企业端云部署等。如果腾讯能把WorkBody融入各种垂类领域和B端生态，其价值将远高于个人桌面助手。第三，腾讯的小程序生态——腾讯之前表示，未来可以让Agent访问小程序生态，并把小程序代码作为预制、具备上下文的Skill。如果未来WorkBody能在授权范围内操作表格、进行客户服务、成为商家的工具（包括支付等），其价值远高于只生成Word、Excel、PPT的桌面办公助手。 未来竞争格局展望：在功能方面，大家其实是收敛的，功能都差不多。未来的竞争将转向任务质量、入口、生态和具体场景。生态和场景决定了可以获取的上下文，决定了任务能否顺利完成。腾讯的优势在于微信、企业微信、QQ、腾讯云、公众号等生态；字节有飞书、豆包、火山引擎生态；阿里有淘宝、天猫、支付宝等商业服务生态，以及电商运营能力，能根据具体业务场景做相应的MCP或Skill。不同大厂擅长的领域不同，未来各自卡位生态入口，各自发力B端企业服务纪要加微：。 商业模式方面：第一，按订阅制付费，目前是主流形式——如订阅99元有100积分，每次跑任务消耗几十个积分，用完后买流量包。第二，B端按席位制付费，粘性和客单价更高，核心在于对B端进行特殊优化和生态融合。第三，Skill、MCP、连接器未来可能也需要商业化。腾讯的SkillHub已经推出，调用次数可给Skill制作方分成，类似传统AppStore下载分成的模式。未来可能逐渐演变为Agent调用Skill和MCP，按次数收费。 以上是我们的观点和汇报，感谢各位领导收听，有任何问题欢迎联系我们团队。