文｜曉靜
編輯｜徐青陽
8月3日，阿里旗下企業級Agent產品“千問辦公”正式開啓公測。
阿里將千問辦公定義爲一站式AI辦公平臺，強調用戶只需要描述目標，Agent便能拆解任務、調用工具，最終交付可以直接使用的文件和結果。它已經初步打通釘釘IM，下一步還將連接企業數據庫和真實工作流。
千問辦公由QoderWork、悟空和MuleRun三款產品全面整合而來，三款產品今後將不再單獨存在，相關人員也將進入統一的千問辦公體系。原悟空事業部則升級爲千問辦公事業部，成爲Alibaba Token Hub（ATH）事業羣下屬的一級事業部。
其中，悟空在四個半月前還是阿里企業AI戰略的主角。
3月17日，阿里發佈悟空，將其定義爲企業級AI原生工作平臺。釘釘爲此重寫底層代碼，進行全面CLI化改造，將審批、日程、通訊和文檔等能力轉化爲Agent可以直接調用的接口。
時任釘釘CEO陳航在發佈會上說：“今天，我們把釘釘打碎，用AI重建，煉出‘悟空’。”
僅僅四個半月之後，悟空的獨立品牌消失了，它所代表的企業AI方向卻獲得了更高的組織層級。如此短的產品週期，反映出AI辦公競爭正在迅速越過“做一個Agent”的階段。大廠接下來需要解決的，是如何把模型、桌面執行、企業數據、權限和商業化能力放進同一個產品。
這種變化也不只發生在阿里。
01
AI可以靠“完成任務”賺錢
生成式AI進入辦公場景的第一階段，曾經由微軟定義。
2023年，Microsoft 365 Copilot進入Word、Excel、Outlook和Teams。AI可以起草郵件、總結會議、生成PPT，但人仍然負責推動完整流程。
微軟稱它爲Copilot，準確反映了當時的產品關係：人負責駕駛，AI坐在旁邊協助。
微軟擁有最適合這條路線的條件。企業已經在Microsoft 365中工作，員工身份、組織關係、郵件、文件和會議記錄也沉澱在Microsoft Graph中。微軟只需要沿着原有的席位銷售體系，把AI送進企業。
這條路線很快得到商業驗證。截至2026年6月底，Microsoft 365 Copilot付費席位超過3000萬個；埃森哲購買超過74萬個席位，拜耳、強生、梅賽德斯和羅氏分別承諾部署至少9萬個席位。
微軟證明了企業願意爲辦公軟件中的AI付費，但是AI能否獨立完成一項工作而非僅僅是“副駕駛”，在微軟的場景中沒有得到充分驗證。
改變發生在代碼場景。2025年5月，Claude Code面向公衆開放。到2026年2月，ARR已經超過25億美元，周活躍用戶較年初翻倍。
代碼任務能夠被拆解，工具已經數字化，結果還可以通過編譯、測試和運行驗證。Agent因此可以讀取項目、修改多個文件、運行測試，再根據反饋繼續修正。
Claude Code第一次用收入證明，用戶願意爲“完成任務”付費。AI的價值不再侷限於生成一段內容，它可以獲得工具、環境和反饋，持續工作到交付結果。
這項驗證很快開始向編程之外擴散。
02
騰訊做出了WorkBuddy原型
2026年1月12日，Anthropic推出Claude Cowork。
Cowork把Claude Code的Agent能力帶到日常知識工作。用戶可以指定一個本地文件夾，讓Claude讀取資料、整理文件、分析數據並生成文檔。隨後，它又加入瀏覽器操作、定時任務、持續運行線程和企業插件。
Cowork沒有最早提出企業Agent。Google Workspace Studio在2025年12月已經發布，OpenAI也在同年10月推出AgentKit。它真正帶來的衝擊，是把Claude Code已經驗證的產品邏輯放到了所有知識工作者面前：
程序員可以把任務交給Claude Code，很多其它腦力工作者也可以把工作交給一個Agent。
太平洋彼岸，1月17日，也就是Cowork上線五天後，幾名團隊成員用一個週末做出了WorkBuddy 0.01版本。3月9日，WorkBuddy正式公測。
WorkBuddy產品經理汪晟傑後來回憶，騰訊雲CodeBuddy團隊當時已經積累了Agent架構、開放平臺和SDK，因此能夠迅速把編程能力遷移到通用辦公。
汪晟傑表示，WorkBuddy使用騰訊自研的CodeBuddy Agent框架。Cowork提供了產品形態上的啓發，AI Coding積累的執行能力，可以被重新包裝給不會寫代碼的用戶。
字節的TRAE的道路有點相似。TRAE最初服務程序員，隨着用戶開始用它製作原型、分析數據、整理方案和生成研究報告，編程與通用工作之間的邊界逐漸模糊。6月9日，TRAE SOLO更名爲TRAE Work，正式把“代碼之外的工作”寫進產品定位。
AI Coding由此成爲AI Work最重要的技術母體之一。
03
OpenClaw、桌面Agent
Claude Cowork證明了從代碼走向工作的可能性，2026年初OpenClaw的流行降低了桌面Agent進入普通用戶市場的門檻。
它讓行業看到，Agent可以在本地運行，調用文件和軟件，也可以通過即時通信工具接收遠程指令。模型由此從一個聊天窗口，變成能夠持續操作電腦的執行者。
阿里內部出現了三種不同的產品答案。
QoderWork瞄準桌面執行，可以操作本地文件、瀏覽器和軟件；MuleRun關注Agent的運行、技能和任務交付；3月17日發佈的悟空依託釘釘，解決企業組織、權限與安全問題。
這些產品並非完全重複。它們分別抓住了AI Work所需的一部分能力：代碼Agent提供執行框架，桌面Agent獲得文件與軟件權限，企業協同平臺提供組織關係，雲平臺負責運行、治理和商業化。
2026年3月，國內大廠密集推出Agent產品，可以看成Cowork與OpenClaw共同推動的一輪產品實驗。大家已經相信AI能夠工作，卻還沒有確定用戶需要什麼樣的入口。
有人從編程工具向外擴張，有人從企業IM向內改造，也有人試圖在電腦桌面重新建造一個工作臺。
真正的問題很快出現：任何一條單獨路線，都無法完成企業工作所需要的完整閉環。
04
個人Agent開始撞上企業組織
2026年上半年，AI辦公首先在個人端獲得流量。
易觀分析的一項第三方統計顯示，2026年6月，17款中國桌面端AI原生辦公智能體合計訪問量超過6000萬次。騰訊在2026年第一季度業績公告中稱，按日活躍賬戶數計算，WorkBuddy已成爲中國使用最廣的效率AI智能體服務。
與此同時，海外的競爭也同樣開始從個人工具進入企業部署。
微軟將Copilot從同步響應的助手升級爲可以執行長期任務的“異步同事”；Anthropic爲Cowork加入企業插件、權限控制和管理功能；OpenAI在2月推出Frontier，爲企業Agent提供身份、權限和運行邊界；Google則把Gemini在Chat中的入口稱爲“工作的統一命令行”。
大廠逐漸面對同一個瓶頸：模型會做事，只是企業不可能把所有文件、權限和業務系統毫無邊界地交給它。
Agent要進入組織，需要同時解決五個問題：理解任務、操作工具、獲得企業上下文、遵守權限，以及讓結果可以審計。
六月之後，國內產品開始做出相應的調整和升級。
6月5日，騰訊推出WorkBuddy企業版和Agent Suite，將騰訊文檔、騰訊網盤和騰訊樂享接入工作臺，同時增加數字員工、團隊協作和企業管理後臺。
騰訊雲副總裁劉毅給出的判斷是，個人效率提升不會自動變成組織效率。多個“超級個體”放在一起，也無法自然形成一支“超級團隊”。企業還需要共享知識、管理Agent和治理AI資產。
四天後，TRAE SOLO更名爲TRAE Work，將產品邊界從程序員擴展到所有知識工作者。
6月11日，MuleRun負責人陳宇森接任釘釘CEO。
從這時開始，AI Work的競爭發生了階段變化。3月的重點是儘快做出Agent，6月的重點開始變成如何把桌面執行、企業數據、權限和商業化能力組合到一起。
這直接引出了7月的調整。
阿里的調整最徹底。
QoderWork解決桌面操作，MuleRun解決Agent運行和任務交付，悟空解決企業組織與權限。三條路線此前分別推進，到了企業部署階段，任何一款產品都無法獨立覆蓋完整鏈條。
陳宇森接任釘釘CEO後，三款產品由他統籌。原悟空事業部升級爲千問辦公事業部，三支團隊進入同一體系，新產品基於三方技術積累重新開發。
這項調整不能簡單歸結爲賽馬失敗。更準確的理解是，阿里此前分別驗證了AI Work的三種必要能力，現在開始把它們組裝成一個面向企業組織的產品。
7月30日，飛書產品團隊與豆包產品團隊整合，成立新的豆包產品團隊；飛書GTM團隊與火山引擎團隊整合，成立統一負責MaaS和SaaS市場、銷售及客戶服務的To B組織。
飛書產品與服務繼續保留。此次變化主要發生在彙報關係上：飛書產品團隊向豆包產品體系靠攏，飛書GTM團隊則進入火山引擎主導的商業化體系。目前公開的組織調整沒有涉及TRAE，尚不能判斷它與豆包、飛書最終會形成怎樣的產品關係。
因此，7月集中出現的組織調整，是半年產品實驗後的自然結果。大廠開始從“誰都可以做一個Agent”，走向“誰來承載完整的企業工作入口”。
05
任務入口重新分配軟件價值
過去，員工需要在郵箱、瀏覽器、Excel、Word和即時通信軟件之間切換，才能完成一項工作。
現在只剩下Agent的“任務入口”。
誰控制這個任務入口，誰就有機會決定企業使用哪款模型、調用哪些軟件，以及數據和預算最終流向哪裏。AI Work可以把模型、雲和軟件三層生意連接起來。
企業Agent持續處理郵件、會議、客服、銷售和財務流程，也會帶來更穩定的Token與雲資源消耗，並逐漸抬高客戶遷移成本。
沿着這條產業線，悟空上線三個多月便被整合，也就不再突然。2025年，代碼Agent驗證了AI交付任務的能力；2026年1月，Claude Cowork將其擴展到知識工作；3月，中國大廠密集推出桌面Agent；6月，競爭轉向企業部署；7月，分散在不同團隊中的模型、執行、協同和商業化能力開始被重新組合。
大廠已經意識到，未來企業不會同時需要很多個通用工作入口。一旦打工人形成“先把任務交給某個Agent”的習慣，後面的模型、雲、軟件和企業服務都可能由它重新分配。
“AI Work”的競爭關鍵，肯定不僅僅是誰能創造一個更會寫報告的數字同事。
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