Agent 下半场，卷的是开放

如果不用 AI你的工作将会受到多大影响坦白讲老狐受到的影响还挺大的除了码字还是手搓其他地方好像都离不开 AI 了让它给我整理资料、制作封面、生成参考标题等等。简而言之没有 AI上班摸鱼的时间将大大减少。过去半年AI 已经融入到许多人的工作流中改变人们的工作方式互联网科技企业的竞争聚焦在了“让 AI 能干活”上众多桌面办公 Agent 出现而其中最有代表性的产品可能就是腾讯的 WorkBuddy 了。根据易观的数据WorkBuddy 在 6 月份的访问量就已经超过了 2000 万这个数字比第二名和第三名加起来还多。要知道 WorkBuddy 正式上线时间是 3 月 9 日3 个月达到了 2000 万访问量卷成奋斗劳模。腾讯刚刚在深圳举办了“WorkBuddy 生态大会”在参加完大会后我发现腾讯不仅是希望 WorkBuddy 成为一个优秀的办公 Agent 产品它正在变得越来越开放希望连接各个产品触达各个场景甚至在未来成为一个 Agent生态升级为 AI 时代的一项基础设施。腾讯为什么要这么做这源自 Agent 的核心竞争力之争。上下文能力自从 ChatGPT 引发 AI 热潮以来大家对 AI 产品能力的评价都是唯模型论。一个 AI 产品好不好就在于大模型能力强不强基准测试分数高不高所以各家都在卷大模型规模堆算力。从某种程度上来说这就是“不服跑个分”的 AI 版放在聊天机器人上这是合理的。但在 Agent 时代模型能力不再是核心竞争力上下文能力变得尤为重要。什么是上下文能力呢在 Agent 运行过程中它的逻辑结构是这样的用户输入提示词后Agent 会根据提示词检测环境包括历史对话、用户需求、文件信息、可用工具等等来构建上下文交给大模型。大模型思考判断、调用工具生成的结果将更新到上下文由大模型再次判断是否完成任务。所以大家发现没在 Agent 执行任务过程中上下文能力就变得很重要了它决定了大模型在思考、规划时如何判断下一步该做什么。如果把 Agent 比作一个人大模型的能力是智商那么上下文能力就相当于一个人的记忆或者说是他的知识面。你写过的文档、开过的会、发过的邮件、跟过的项目、维护的客户关系这些才是个人和企业的“记忆”。WorkBuddy 的思路是连接用户真正在用的工具和系统把散落各处的“记忆”汇聚起来。大模型在思考时依据用户真实的工作记录做出的判断才能切合个人或企业的实际需要。这就是 Agent 里上下文能力的价值也是为何如今的办公 Agent 都在强调上下文能力——没有上下文大模型能力再强也是巧妇难为无米之炊。连接与开放因此当 Agent 上下文越来越重要的时候一个能够连接企业应用上下文的 Agent甚至是一个连接所有 Agent 的 AgentOS 平台越来越重要。它就像 Agent 生态的基础设施去连接垂直服务领域的 know-how、专业应用去提供像法律、金融、财税、人力资源管理、零售、医疗、教育等专业的服务。而 WorkBuddy 要做的正是如此帮助用户去连接更多的场景开放平台给更多合作伙伴使用。在 WorkBuddy 生态发布会上我们发现这个 Agent 生态已经在快速生长。硬件方面WorkBuddy 已经接入了 30 多个品牌覆盖了 10 多种的品类应用方面也有 30 多家共建企业覆盖了 20 多个领域。就说咱们狐友们最熟悉的硬件吧这里面有华为、科大讯飞、影石、华硕、罗技、魅族、安克、京东京造等等大家耳熟能详的硬件品牌。产品包括眼镜、录音卡片、麦克风、耳机、手表、桌宠机器人、PC、键鼠、NAS 等等总结来说覆盖了听、看、记、聊和协同五种形态。京东京造的录音卡片 Joy A1 接入 WorkBuddy 后用户可以将录音卡片记录的内容可同步至 WorkBuddy 资料库中让它帮助理解会议内容、生成纪要提炼待办。影石的会议摄像头和麦克风记录的内容也能上传至 WorkBuddy直接创建任务执行。科大讯飞和 Rokid 的眼镜在接入了 WorkBuddy 后可实时显示 WorkBuddy 的任务进程帮助用户管理任务。安克的桌宠机器人在接入 WorkBuddy 后用户可以直接唤起 WorkBuddy在不动手的情况下命令 WorkBuddy 帮助用户执行任务。还有罗技的 MX 系列鼠标通过自定义快捷键更好地与 WorkBuddy 交互Ulanzi 的键盘麦三个按键旋钮麦克风就能语音控制 WorkBuddy下达指令执行任务。可以看到WorkBuddy 在打通了硬件、App、PC 等多个终端后账号、任务、产物可以实现多端无缝流转能在更多的场景为用户服务硬件虽然不同但体验却趋近统一。有意思的是我们在现场了解到这些硬件连接方式并不相同。有的是作为硬件接入比如京东京造的录音卡片、Ulanzi 的键盘麦有的硬件有自己的独立 AppWorkBuddy 通过连接器调用云端内容又或者将 WorkBuddy 功能嵌入到硬件的 App 中给硬件一个 AI 的灵魂。足以见得WorkBuddy 在用不同的模式去连接一个硬件产品。WorkBuddy 在现场宣布开放平台正式上线对外开放了专家、技能、连接器、硬件和 Buddy 应用这五大生态能力开放对象除了硬件厂商还有前面提到的应用伙伴。Buddy 应用可能对很多人来说是一个新词汇这也是 WorkBuddy 面向各行各业开放的一种新的形态。首先WorkBuddy 这个工作台经常用的人已经把功能分区刻进脑子里。它很通用但不够专业就好像都是用四个轮子造车SUV 和轿车能满足大多数场景但面向赛车、消防、救护这样的专业场景需要调整设计适应场景。WorkBuddy 应用也是如此在面对不同行业、不同场景的需求时它的能力也可以由应用伙伴自己定义。WorkBuddy 提供一个基础的底座更上层的品牌、工作模式、场景入口、上下文、能力组合和数据·服务·系统这六大能力则是由企业自己定义。例如北大法宝 Buddy围绕合同审查、法律研究、文书起草、合规审查和争议分析等高频任务提供可执行、可追溯、可复核的工作流重复性法律工作能够前置处理、更快更标准地完成关键判断的控制权始终留在律师或法务手里。企鹅教师助手专注“教学设计、家校共享、专业成长”等面向教师场景的专项能力微盟则是围绕“经营诊断、商城运营、客户运营、门店导购”等零售领域专属场景连接起专家和技能。软件应用企业基于 WorkBuddy 底座接入自己的行业场景、业务上下文、工具能力与品牌便可以获得完整的自有形态 AI Agent 办公产品。这种模式的优势是客户不用训练自己的大模型就能拥有领先的 Agent 能力避免了重复造轮子降低了 AI 落地的技术门槛。想象一下当一个开放的 WorkBuddy 能够融入更多企业的工作流而硬件上的开放又能帮助企业触达更多场景拥有更多的上下文能力彼此互相促进发展一个繁荣的智能体生态便开始生长壮大。结尾如果说 Agent 是 AI 的下半场那么生态就是下半场的胜负手。模型能力决定一个 Agent 跑多快开放程度决定一个生态走多远。WorkBuddy 的选择很清晰连接的伙伴越多场景越丰富场景越丰富上下文越完整上下文越完整Agent 就越懂你。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】