賽馬結束，大廠各尋Agent主心骨

文 | 市象

重復造輪時代過了。

“之前（智能體）最大風險是押錯方向，現在是重復建設。”一位接近AI行業人士向「市象」表示：“資金和算力太大了，賽馬也不可能是長久之計。”

過去，國內大廠面對龍蝦熱潮大干快上，將一批換殼龍蝦拋入市場。

如今，面對滿地“龍蝦殼”，大廠準備收網。

7月2日，阿里巴巴宣布融合QoderWork、悟空與MuleRun，升級為全新產品千問辦公，由釘釘CEO陳宇森統管。

7月20日，騰訊將QClaw產品中心的相關業務和團隊，調整至WorkBuddy所屬的云產品六部。

這兩場變動，也成了龍蝦潮的收尾。

大廠辦公智能體矩陣，是在OpenClaw火箭上升后的恐慌應激反應。今年3月，OpenClaw火速登頂GitHub歷史星標榜后，騰訊Qclaw、字節火山ArkClaw、阿里JVS Claw迅速跟上。短時間內，基于OpenClaw封裝或兼容的套殼龍蝦被批量產出。

倉促上線的代價是，一家公司內各產品功能高度重疊，均集中在白領辦公場景，只是入口和流量不同。比如MuleRun從阿里云切入，QoderWork從桌面端切入，悟空從釘釘協同切入。

在騰訊，WorkBuddy和Qclaw一個是騰訊云做的，一個是騰訊電腦管家做的，用戶自己都難以分清。

在字節，內部做了至少四款智能體——飛書妙搭OpenClaw、火山引擎ArkClaw、扣子OpenClaw、Trae Work，多個團隊分別對OpenClaw產品化改裝。

多產品線賽馬，優點是想法多，創意多，缺點是資源太分散，只適合防守，打不了大仗。OpenClaw曾用三天迭代三個版本，以一個退休程序員的周末項目擊穿了大廠防線。

騰訊WorkBuddy與Qclaw的整合，阿里整合千問辦公，本質上都帶有止損意味。

而在7月初，一個更具象征意義的行業事件同步發生。字節豆包、阿里通義千問、騰訊元寶等主流大模型應用，幾乎在同一時間全面下線了智能體廣場與自定義智能體創建入口。

大廠在AI應用層從鋪開攤子急劇轉向收攏拳頭，已形成行業共識。

釘釘的悟空時代落幕

“騰訊云的WorkBuddy爆發，側面證明了火山引擎負責人肖默的問題，年初看到了龍蝦就把所有精力和資源投入到龍蝦里，Trae work比友商推遲了幾個月出來，市場基本被WorkBuddy占領了，入口沒了以后，機會就越來越少了。”

這一表述來自字節員工。結論十分明確，大廠將分散的智能體產品整合到工作臺，搶占未來的核心入口已成趨勢。

千問辦公的整合也類似。表面上是三款Agent產品的合并，背后是3月以來ATH事業群的整合延續。同時，釘釘也在借千問辦公，重新定義自己。

從時間線上看，3月16日，阿里ATH事業群的整合，通義實驗室、MaaS業務線、千問事業部、悟空事業部及AI創新事業部五大實體合為一體，僅24小時后，阿里發布AI原生工作平臺悟空，流量入口+智能體工作平臺的打法得到確立。

今年6月的人事變動加速整合進度，MuleRun創始人陳宇森接替無招任釘釘CEO，此前他在阿里云內部創業，帶出了阿里內部唯一一個在Agent賽道上真正跑出商業數據的產品。

讓陳宇森帶隊釘釘，也被理解為阿里讓AI產品做得最好的人上去統管戰局。

上任僅一周，陳宇森宣布五大部門集體重建，悟空與MuleRun合并形成新悟空團隊。原MuleRun CTO束駿亮任負責人，相當于MuleRun的技術班底接管了整個Agent產品線，原無招管理下的的悟空團隊落幕。

同時，直銷、電銷、服務商、售前、交付、客戶成功六個渠道合為一個客戶發展部，終結了悟空、釘釘、MuleRun銷售與交付部門各自獨立的局面。

到7月2日的三合一官宣，以QoderWork為基礎底座，融合悟空與MuleRun，千問辦公在組織層級上，更接近釘釘的產品線。

釘釘的AI應用載體定位則進一步強化。

易觀分析發布的《2026年Q2中國辦公智能體平臺市場洞察報告》顯示，截至今年6月，騰訊WorkBuddy月訪問量2097萬，位居行業首位，阿里的QoderWork 為788萬。

阿里缺少社交裂變和C端獲客能力，字節有抖音飛書，騰訊有微信QQ，阿里的核心壁壘在B端，在釘釘。

釘釘超2600萬的企業組織基本盤，決定了千問辦公的產品路線。區別于面向互聯網原生用戶的WorkBuddy，千問辦公將更側重賣產出和賣效率成果，快速搶占B端市場。結合阿里云的捆綁銷售，千問辦公+云服務器+模型服務打包，阿里可以打出一套競爭對手難以復制的組合拳。

對釘釘而言，部門多次嘗試將Agent能力嵌入產品。此次整合后，釘釘將從AI工具邁向操作系統，企業員工可直接喚起千問辦公，將AI嵌入工作流程。

借釘釘整合，也是在搶時間。對于用戶來說，把WorkBuddy、阿里通義、Coze等AI工具深度嵌入到企業的CRM、釘釘/飛書流程、代碼倉庫中時，替換成本極高。用戶數據、用戶習慣、用戶關系鏈都沉淀在這里。

這也是千問辦公必須整合的原因。讓釘釘直接喚起千問辦公寫周報，調數據圖表形成用戶肌肉記憶，爭奪桌面辦公的入口權。

企微沒成騰訊Agent搭子

這一輪大廠在辦公智能體賽道上的集體變陣，AI+流量入口+組織架構整合已經成為固定打法。

阿里與字節、百度，都選擇了流量入口+AI智能體的捆綁作戰模式。百度GenFlow Agent直接嵌入網盤和文庫，千問辦公深度整合釘釘。

字節則更為激進，四款智能體產品全部圍繞飛書展開。

飛書妙搭OpenClaw直接內置在飛書內，ArkClaw通過飛書Channel或消息渠道無縫集成，扣子龍蝦通過插件對接飛書生態，Trae Work通過外部應用授權鏈接打通飛書文檔和多維表格。其中，飛書是字節所有Agent產品的共同歸宿和流量中樞。

騰訊則走了另一條路。

WorkBuddy沒有與企業微信深度捆綁，甚至主動打通飛書和釘釘，用戶可以通過微信、企業微信、QQ、飛書、釘釘等IM平臺遠程操控WorkBuddy。

在騰訊看來，Agent應該追求低門檻而非掌控力，成為獨立的工作入口。微信和社交平臺的自然裂變才是真正的流量引擎，企業微信的留客效應可有可無。

通過內置混元、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax等十余款主流模型，同時跨平臺連接辦公軟件，WorkBuddy能支持用戶遠程操控電腦干活。

至于企業微信的定位，更接近生態渠道，而非核心入口。

組織是否整合，是另一條重要的分界線。

阿里讓陳宇森統領辦公Agent產品矩陣，騰訊將QClaw劃給WorkBuddy，大家的選擇都是合并，把分散的能力捏成拳頭。

百度案例很能說明問題。自2026年以來，百度策略從分散轉向整合，設立個人超級智能事業群PSIG，將流量入口文庫和網盤放入其中，并由PSIG發布全端通用智能體平臺GenFlow Agent。

目的十分明確，通過獨立事業群提升業務權重，將to C資產從MEG分離作為增長引擎，一切動作目標都是將已驗證資產整合，確保打造AI超級入口。

智能體不是單一技術產品，它需要模型能力、工程化能力、產品設計、分發渠道、客戶銷售等全鏈條能力。能力分散在不同BU，意味著管理層意志難以貫穿，資源難優先調配。

OpenClaw類產品的用戶留存數據，從另一個側面證明了整合的必要性。Growthbox數據顯示，近七成用戶在體驗龍蝦的兩周內決定棄養。

但字節是個例外。

其四款智能體分屬火山引擎BU、Flow、飛書BU，共享Seed底座，但各BU獨立運作。

在背后，飛書和火山引擎都是萬人級別的一級BU，各BU獨立核算、獨立決策、獨立向CEO匯報。這與阿里騰訊將百人級別的Agent小團隊整合的情況完全不同。

為此字節選擇了一條折中路線，底座統一，應用發散。用豆包統一訓練框架，各產品捕捉不同定位。其中，飛書妙搭是產品贈品，ArkClaw是獨立的SaaS，扣子是生態平臺，Trae Work是搶用戶桌面的AI工作助手，各有各的戰略使命。

AICoding成付費高地

眼下的大廠辦公Agent，一個棘手問題，是用戶買不買單。

以千問辦公為例。其背靠的釘釘坐擁海量客戶，但付費率并不高。2025年的釘釘十周年發布會上，無招透露釘釘坐擁超2600萬企業組織，A股5191家公司中79%都在用釘釘，但付費組織數不超過20萬，轉化率不足1%。

換言之，釘釘的基本盤恰恰是AI接受度與付費意愿不高的中小企業，這與AI Agent所要求的深度嵌入工作流、長期使用、數據積累的產品邏輯存在矛盾。

而在AI主線的Coding賽道，國內大廠也不占優勢。

2026年5月的Code Arena第三方編程榜單中，阿里Qwen3.7-Max得分1541，超越GPT-5.5、Gemini-3.5-Flash、GLM-5.1、Kimi-K2.6等一眾模型，僅次于Claude系列，在全球大模型廠商中排名第二。

騰訊WorkBuddy已經初步跑通了個人端的付費。其個人專業版58元/月，提供每月2000積分的額度，不限使用頻率。騰訊一季度財報顯示，WorkBuddy 的付費用戶留存率超過 80%。

但另一邊是，核心Coding用戶寧可以每月100至200美元的API費用訂閱Claude Code，通過代理和跨境支付輾轉接入，也不愿意免費使用國產Agent。

“模型能力差距太大，千問寫代碼太啰嗦，同樣的需求，Claude 400行，千問給你整1000行。”有用戶對「市象」表示，海外產品盡管價格昂貴，但能力對得起價格。

這不是模型跑分的問題，而是模型能力與Agent產品能力之間存在巨大鴻溝。核心用戶需要Agent的深度任務能力。如跨文件架構重構，遺留代碼的上下文推理，自己跑測試報錯分析日志堆棧修改代碼等。

有接近AI行業人士對「市象」表示，市場看 Anthropic，看的也不是普通對話，而是更高可靠性、更強任務完成率，以及在企業工作流里更高的付費意愿。

當前，國產模型在Coding能力上缺少高質量頂級開源代碼，產品主要面向程序員降本提效，而非完全接管終端，這導致資深工程師不愿浪費時間訂閱付費。

大廠的應對動作，則是內部禁用。

7月初，阿里要求全體員工7月10日前卸載Anthropic旗下全系產品，涵蓋Claude Code及Sonnet、Opus、Fable等多個系列模型，統一替換為自研智能體編程平臺Qoder。

盡管此次通知帶有安全考量，但深層邏輯在于，企業需要靠行政手段為自家產品制造需求。

對于千問辦公而言，產品需要向企業回答的不是AI有多聰明，而是AI能幫企業省多少錢。這些數據需要沉淀在PPT中，讓決策者看到人力成本收縮、交付周期縮短。

下一個AI周期，拼的不再是誰做了多少款智能體，而是誰的產品能讓用戶戒不掉。