作者 | 林克、鄭好

9月2日，騰訊WorkBuddy開放平台在深圳上線，市場更關注哪些生態被納入了WorkBuddy，但同日公布的幾份開發者協議裏，流露了騰訊在辦公AI打法上的關鍵意圖。

這組協議把WorkBuddy的生態數據分成三類，開發者自己的歸開發者，用戶的由開發者和用戶約定，騰訊只要其中的第三類：

調用頻次、資源消耗、響應時長、錯誤日誌、反饋評價。

用途則總共有三樣：統計分析、質量評估、標註。

一家正在搶入口的公司，放棄了用戶的數據，只要任務摔倒的痕跡。

同一周，千問辦公的首月數據出爐，上線30天註冊用戶突破3000萬，企業用戶佔比過半。百度庫庫AI獨立端8月14日發布，公布AI辦公月活超過2500萬。字節的豆包工作8月25日發布，和飛書深度打通。四家產品形態不同，但推進方向是同一個目標——目標企業的上下文。

經過了多年征戰，釘釘、飛書、企業微信合計覆蓋率達到92%，覆蓋率到了這個位置，增量幾乎消失，剩下的全是存量博弈。

下一個十年的入口顯然很難是OA系統，而是誰的AI能幫用戶幹最多的活，只要幹活，就需要上下文。

上下文並非同質的資源，它正在有梯度的形成三個高地，一個比一個稀缺。

一. 高地1: 能覆蓋的數據

金山辦公CEO章慶元在7月 15日的AI生產力大會上講的很直白：「大模型的每次對話都是一次重生，它沒有記憶——所有的記憶和上下文，都存儲在軟件裏。」他給出的分工是，大模型提供智力，軟件提供上下文。

讀得到，就是讓Agent能看見企業裏的信息。審批鏈、客戶數據、會議紀要，這些散落在不同系統裏的東西，Agent看不見就做不了。

這曾經是協同平台最大的優勢。

企業用了多少年釘釘，上下文就積了多少年。釘釘有約2億月活用戶和2000多萬家企業組織，飛書2025年ARR超過30億元、2026年ARR二季度按年增長超過100%，WPS坐擁6.76億月活設備上沉澱多年的文檔資產。

對這些平台來說，AI一出生就站在數據中間。

但這個高地正在被平台自己削平。

早在今年3月，企業微信開源了wecom-cli，覆蓋消息、文檔、智能表格、待辦、日程、會議等核心品類；釘釘同期全面CLI化，把上千項核心能力改寫成AI可直接調用的標準化指令；飛書也開源了CLI插件接入了，宣佈支持所有主流Agent工具。

三家做這些事的初衷是讓自己的AI更強，但通用協議一旦開出去，誰都能調用。

8月18日，千問辦公正式接入企業微信。用戶完成授權後，就能通過千問辦公的對話界面讀取企業微信的智能表格、新建文檔等功能。

這些協同OA院牆不是被競爭對手翻過去的，是平台自己為了適配AI時代進行的主動改造。

當上下文可以被任何一個通過授權的Agent讀取，「能讀到多少」就很難再構成壁壘。

雖然沒有它什麼都做不了，但它越來越像空氣——必需，卻很難定價。

二. 高地2：可判斷的對錯

企業願意為Agent付錢，前提是能說清楚這活幹對了沒有。

這一重門檻遠比「讀的更多」高。Agent寫了一份報告，內容看起來合理，但數據口徑是否正確？審批流推了一筆，籤批順序符不符合公司制度？

如果沒有一個確定性的判據，Agent只是一台看上去很忙的機器。

依託於協同OA的組織骨架在這裏變得更加稀缺，誰在什麼時候審批了什麼、組織架構怎麼嵌套、權限怎麼繼承、誰和誰在哪個項目上協作過，這些信息天然帶着對錯的標記。

文檔版本從A到B再到C有記錄可查，日程安排和實際簽到能交叉驗證，這類上下文可以告訴Agent做得對不對。

釘釘和飛書在這塊高地上保持着優勢，2000多萬家組織的權限鏈、審批鏈、協作關係積澱了很久，飛書aliy升級而來豆包工作夥伴，權限體系接近用戶本人操作全程可追溯，敏感操作需人工確認。

與之相反的是金山辦公，6.76億月活設備上沉澱的數千億份雲文檔，量雖然更大，但文檔本質是只讀語料，Agent讀得懂，動不了，做完一份報告對不對沒有內生的判據。

在第一個高地上金山最安全，在第二個高地上反而更加懸空。如果整個行業的競爭最終停在第一重，金山不可撼動；如果繼續往後走，金山的不確定性就會增加。

WorkBuddy的開放平台負責人於洪瀟用財務自動化的案例，進一步說清了兩層高地的區別。

例如月底對賬，幾千條流水逐筆覈對，錯一筆就是事故。銀行流水在銀行網絡上，發票在稅務系統裏，憑證在ERP裏——Agent讀不到這些數據，是第一個高地的問題。

對不上的那筆到底是漏記、重複、還是錢還在路上，判斷留在財務的腦子裏，這構成了第二個高地的問題。

數據夠不着，Know-How不知道，再聰明的模型也無從下手。

WorkBuddy的辦法是把第二個高地外包給生態。

開放平台首期放出五大模塊：Buddy應用、專家、Skill、連接器和硬件。帆軟把數據分析的Know-How接進來，北森把HR場景的判斷力接進來，羅格科技把稅務合規的經驗接進來。

每一個夥伴帶着自己領域裏「什麼算做對了」的判據，填補WorkBuddy自身不具備的行業縱深。首批30餘個Buddy應用覆蓋金融、法律、醫療、教育、公益等20多個領域，100多傢伙伴入駐。

帆軟戰略副總裁沈濤認為這波機會比十年前做簡道雲趕上ToB SaaS窗口大10倍乃至百倍，主動提議全免費；微盟集團技術副總裁肖鋒說這個入口一定要佔；北森副總裁王瑤更冷靜指出，目前還沒有具體地說分成方案；騰訊則自己在發布會上也確認，支付能力與分發通路仍在加速建設中。

這是一幅坦率的畫面，所有人都在賭未來，沒有人現在賺錢。

三. 高地3：把失敗煉成能力

Agent做錯了一件事，如果錯誤能被分類、能被重跑、能被喂回模型或調度引擎，它就不只是一次失敗，而是一份訓練數據。

這是上下文的第三重價值，也是唯一具有複利效應的那一重。

騰訊在開放平台協議裏要的第三份數據，包括調用頻次、資源消耗、響應時長、錯誤日誌、反饋評價等，用途則標註為統計分析、質量評估和標註，指向的正是這個高地。

標註意味着有人在給失敗分類，在把「這次為什麼沒跑完」變成下一次的判據。

配套的工程設施更早就已啓動。

騰訊由Youtu Lab、Keen Security Lab、WorkBuddy團隊和雲鼎安全實驗室四個團隊聯合推出了基準測試WorkBuddy Bench。

260道題覆蓋代碼、Web、辦公、安全四個子集，關鍵設計是雙Harness並行，同一批任務分別在CodeBuddy Code和Claude Code兩套執行框架上跑，做框架變量和模型變量的分離實驗。

評測資產在Agent跑完之後才引入、全程斷網、沙箱隔離，防的是背答案。

這套測試的目的，或許是在非編碼的企業工作場景中建立可復位、可重跑、可歸因的評測環境。

誰先擁有這樣的環境，誰就能把用戶每天踩的坑系統地變成能力。

但這個高地仍然面對系統性的建設難度，上線超過半年，WorkBuddy用戶時有反饋存在長程任務重複執行、技能記憶混亂等問題。

測試基礎目前更多還意圖，從失敗軌跡到標註再到模型改進的迴路，目前也更多停留在產品層面。

釘釘和飛書反而在第3個高地上有一重結構性優勢。

平台內的任務數據有優先條件迴流到自家模型的訓練和評測體系，例如用戶在釘釘上跑任務摔了跤，千問可以從這個失敗裏學東西，釘釘的體驗隨之改善。

7月30日字節把飛書產品團隊併入豆包，在組織層面打通了這個閉環，而且它們的第二個高地最強，意味着失敗自帶標籤，審批走通沒走通就是天然標註，連標註環節都省了。

第三個高地需要持續投入，關鍵問題在於投入的錢從哪來。

四. 轉型與訓練的錯位

2026年夏天，三家參戰大廠各自推進着組織收斂。

騰訊把QClaw產品中心的業務和團隊劃入WorkBuddy所在的部門；阿里將QoderWork、悟空、MuleRun合併為千問辦公，交由6月11日接任釘釘CEO的陳宇森操盤；

字節把飛書產品團隊併入豆包，趙祺任一號位，之後不久做了第二次收斂，Trae和釦子也整體併入豆包體系。

三次調整方向不同，只有字節把協同平台的產品團隊塞進了模型側，阿里是把Agent交給協同平台的負責人，騰訊動的是兩個Agent之間的關係。共同點只有一個：資源向單一Agent入口收攏。

收攏之後，各自的家底和矛盾也在逐漸暴露出來。

釘釘、飛書目前的收入，主要依賴「人頭」租金。

一家500人公司用飛書，按席位付費，人數乘以單價，年年續約。這門生意穩定、可預期，也支撐着平台有能力持續維護那套組織權限體系、審批流和協作記錄，那些最值錢的上下文。

但Agent的定價邏輯正在離開人頭。WorkBuddy走積分制，用多少扣多少，章慶元在7月講訂閱加AI用量長期並存，百度庫庫AI企業版按定製化打包。沒有一家新入局的產品還在按席位收錢。

組織骨架越深厚，維護成本越高，對席位收入的依賴就越重；但矛盾在於，Agent越普及，企業越傾向於為結果付費而不是為人頭付費。

供養最值錢上下文的那門生意，恰恰是被Agent時代第一個改寫的生意。

WorkBuddy走向了另一個反面，其手裏沒有組織骨架，也沒有相應的財務壓力，騰訊說不給團隊設商業化KPI、仍處於投入階段。

機構源引的WorkBuddy月活數據已經突破2000萬，雖然跑在諸多大廠企業Agent前面，但不代表上下文與任務的質量足夠深，畢竟每一個上下文來源幾乎要從頭接。

開放平台的策略似乎也在嘗試用廣度來彌補深度，白皮書裏幾種合作模式的獨家性一欄三處寫着非獨家。

開放生態負責人林佐露解釋說，騰訊沒有給生態定下多少傢伙伴算成功的KPI，「開放是我們要做的工作，生態是一個結果」。

生態規模雖然起量很快，但還沒到騰訊來思考建立護城河的時候。

於是，擁有最好訓練素材的一方，承受着最大的轉型壓力；轉型壓力最小的一方，訓練素材反而最薄。

在看百度庫庫AI月活2500萬、金山6.76億月活設備，同樣各自懸在空中，上下文的高地等級和變現路徑各不相同。

這意味着，目前遠沒有一家大廠能同時佔住這3塊高地。

五. 拿不走的那一層

有一些場景，是目前大廠的幾種模式都很難觸達的，例如金融風控、政務決策、國資合規等。

這些場景的上下文質量卻可能更高，流程最剛性，後果最重，對錯最可歸因，是Agent最想進、最難進的地方。

9月2日的生態發布會上，做財稅數智化服務的羅格科技展示了一台AI智能終端：羅拉超算盒，端側可以跑35B參數的模型，封裝了開箱即用的稅務合規智能體。在端側還是雲上使用，取決於客戶對數據出域的要求。

WorkBuddy的數據處理協議劃了一條線，不覆蓋保留在開發者自有環境或第三方環境中的數據。

5.5.2版本更新中，WorkBuddy悄悄在設定頁底部上了本地模型Beta入口，首個可下載模型是Qwen3.6 35B-A3B，數據不出本機，不喫雲端額度。

端雲分離讓Agent能進到場景裏,但代價是端側的數據不進騰訊的運行時，最有價值的失敗軌跡不會被公有云看到，第三個高地會在這裏被鎖死。

協同平台對這個場景的回應是私有化部署。

釘釘可以面向企業提供獨享環境，飛書的方案強調數據所有權與賬號一致、操作全程可追溯，但私有化的本質是把平台搬進客戶的圍牆裏，規模效應和網絡效應在這個場景下大打折扣。

屆時合規開始變成競爭門檻。

信通院8月6日公布首批辦公智能體能力評估結果，圍繞智能交互、全場景任務執行、安全防護和技能管理四個維度打分；

千問辦公成為國內首個通過16項測試的產品。8月25日豆包工作發布時也強調拿到了國內首批雙認證；

8月，灣擎·WorkBuddy在廣東政務系統上線，廣東省醫保局等首批省直單位已開展數十個場景對接與試點。

誰先拿到資格和交付案例，誰在高敏場景的招投標裏多一張入場券；而在高敏場景裏，交付的更多是信任。

信任的生長速度和開放生態的擴張速度又是兩個平行的軌道。

這意味着，整個市場Agent價值最大的一塊場景，未必形成贏家通喫的局面，它會長期分散在少數幾家有交付能力和合規資格的公司手裏，與開放平台的廣度邏輯構成天然的互補，也構成天然的邊界。

六. 一場雙向的加速

騰訊為了擴大生態寧願放棄用戶數據，只要失敗的痕跡，這個選擇揭示的其實並非騰訊的獨特策略，是整個行業的共同處境。

上下文的存量正在被開放協議拉平，體驗層的壁壘同樣如此，甚至大廠們在搶的東西都越來越接近：

把上下文轉化為可靠執行力的能力，以及持續改進這個能力的機制。

三個高地給出了一個排序的標準。第一個高地已經商品化，讀得到不再是護城河；第二個高地形成了一層過濾，B端願不願意付錢取決於Agent能不能說清對錯；第三個高地是唯一有複利的地方，但它需要前兩個高地的支撐——沒有足夠的上下文就沒有足夠的執行，也就無法積累足夠的失敗，更難獲取可觀的複利經驗。

這條鏈條已經不再單純比較上下文的數量或質量，而是競爭誰先把三個高地貫通、形成能力閉環。

但能力閉環的打造始終是需要可持續的現金流來形成正反饋，不計回報只適用於業務探索的初期階段。

過去，協同平台的席位制供養了最深的上下文，但席位制正在被Agent的邏輯侵蝕。

如今，積分制和按量計費能匹配Agent時代的使用方式，但短期內撐不起協同平台十年積累的組織服務成本。

誰先在收入結構裏跑通非席位的部分，誰纔有資源持續投入第三個高地，而不是被舊模式的慣性拖回去。

兩條路線正在向對方靠近，速度比預期快。

協同平台在往外走，豆包工作繼承飛書的權限體系和知識庫，作為獨立產品面向所有人提供下載；千問辦公同時跑在釘釘、飛書、企業微信上。

開放路線在往裏走，WorkBuddy的身份體系、跨端記憶、積分制都在製造使用慣性；Buddy應用和專家中心指向行業縱深和組織知識的沉澱。

大廠們的每一步都試圖讓上下文走得更遠，登上更高的高地。

章慶元在7月的發布會上說過一句話，對這場競爭裏的每一個參與者都適用：AI是未來幾年唯一的、也是最重要的機會。