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腾讯 AI Agent 战略的后手,不止 WorkBuddy

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大家好,我是 Ai 学习的老章

最近 AI Agent 圈子有个现象级事件——腾讯 WorkBuddy 火了,火到什么程度呢?根据易观报告,今年 3 月它就已经拿下国内 PC 端 AI 原生办公智能体月访问量第一的位置,远超字节跳动的 Tran

但我越研究这件事,越觉得大家只看到了冰山一角

16 年前那篇著名的《"狗日的" 腾讯》描述了一个经典打法:看准方向,大厂入局,快速复制——2026 年 AI Agent 赛道,WorkBuddy 的大规模宣发,确实有几分当年的影子,但这次,腾讯玩的不只是 C 端的流量战争——他们在投资线上还藏了一张底牌

这张底牌叫 AiPy,来自知道创宇

先说 WorkBuddy:腾讯内部 Agent 产线的"集大成者"

WorkBuddy 不是凭空冒出来的产品,它背后是腾讯在 AI 编码领域整整四年的积累

  • 2022年 :腾讯开始落地 AI 编码工具 CodeBuddy,最初只服务内部研发人员,接受度不到 30%

  • 2025年底 :CodeBuddy 已覆盖腾讯 90% 工程师,多数团队超 90% 代码由 AI 生成,整体编码时间缩短 40%

  • 2025年 Q4 :WorkBuddy 正式启动研发,起因是 CodeBuddy 虽然好用,但非开发人员用不了

  • 2026年 2月 :内测启动,正式发布前已有超过 2000 名非技术背景员工在使用

  • 2026年 6月 5日 :WorkBuddy 企业版(Enterprise)正式发布

中间还有个 QClaw,也是腾讯内部的 Agent 产线之一,所以 WorkBuddy 实际上是 QClaw → CodeBuddy → WorkBuddy 这条演化路径的终点产品


WorkBuddy 的核心优势和先天局限

优势很明显:

  • 腾讯生态全打通:文档、网盘、微信、腾讯会议、微信支付全链路整合

  • 免费 Token 补贴策略:据报道腾讯在 AI 的投入上"投入几十亿的 Token 带来的产出,远不止几十亿",目前仍处于战略投入期

  • 上手门槛极低:面向非技术人群,自然语言描述任务即可执行

  • 支持多 Agent 并行:最多 8 个 Agent 同时工作

  • 硬件端延伸:与中兴通讯合作推出搭载原生 WorkBuddy 的 AI 云电脑

WorkBuddy 产品负责人刘毅说得很直白:「面向未来,WorkBuddy 就是腾讯云 AI Agent 的统一智能体入口和平台」

但短板也很直白:

  • 产品逻辑偏向轻量化个人办公,定位 C 端和中小企业

  • 缺少企业级数据安全管控,无私有化本地部署能力

  • 内网适配、权限隔离、信创体系这些政企刚需,暂时不是它的菜

  • 腾讯多年的老问题:政企、金融、大型集团 B 端落地经验偏薄

这不是我在黑 WorkBuddy,这是行业共识,财联社甚至直接写过:「在AI赛道'慢半拍'的腾讯能否凭'脚手架'理论突围?」

腾讯自己显然也清楚这个短板,而他们的解法,不在内部自研——在投资线上

隐藏底牌 AiPy:比 Codex 更早的 Code is Agent

知道创宇这家公司,很多搞安全的朋友肯定熟,深耕网安近二十年,2022 年还被美国国防部列入了 1260H 清单,它说明一件事:这家公司的技术底子,是国产自主、根正苗红那种:

2023年3月,知道创宇在内部开始研发AiPy。最初,它诞生于员工真实的工作需求,服务于企业内部的效率提升。到了2024年,AiPy开始在知道创宇内部全面应用,覆盖办公、数据分析、流程协作、内容生产、研发辅助等多个场景,成为推动组织提效的重要工具。2025 年,知道创宇做了一件让整个行业都没反应过来的事:发布 AiPy,提出「Code is Agent」理念

什么意思?简单说:

传统 AI Agent(1.0 模式)靠的是 Function Calling、MCP、Workflow、各种插件客户端,像给 AI 装了一堆"义肢"——AiPy 说不要这些,让 AI 直接用代码与真实环境交互,代码本身就是 Agent

用他们自己的话:

❝ No Agents, No MCP, No Workflow, No Clients…Code is Agent
AiPy 产品界面示例

这个理念在 2025 年提出的时候,Cursor 还在做编辑器,Claude Code 还没正式发布,OpenAI Codex 更是后来的事——AiPy 确实跑在了前面

而且这不是 PPT 概念——AiPy 直接在 GitHub 开源了(knownsec/aipyapp),用户 pip install aipyapp 就能跑,Task Mode 下说一句话,AI 自动规划、写码、执行、反馈,整个闭环不需要人工干预

pip install aipyapp
aipy

 Python use - AIPython (0.1.22) [https://aipy. app]
>>> 获取Reddit r/LocalLLaMA的最新帖子
......
>>> /done
学术背书:UIUC + Meta + Stanford 百页综述"撞车"AiPy 理念

今年 5 月(2026年),UIUC、Meta 和 Stanford 联合发了一篇百页综述:《Code as Agent Harness: Toward Executable, Verifiable, and Stateful Agent Systems》(arXiv:2605.18747)

这篇论文的核心论点是什么?代码应该被视为 Agent 系统中的可执行、可验证、有状态的"介质",论文借鉴了"马具"(Harness)的概念——没有套具,再强壮的马也拉不了车;同样,没有代码作为媒介,再强大的模型也无法稳定地在真实世界中行动

这个框架的核心思路,跟 AiPy 一年前提出的「Code is Agent」理念高度重合

这不是我在硬蹭,论文覆盖了 Claude Code、Codex、LangChain 等主流系统,但其底层逻辑——让代码成为 Agent 的执行基座——这正是 AiPy 从第一天就在做的事

行业顶会+顶级机构的论文,算是从理论层面给 AiPy 的技术路线做了验证

腾讯高层内部学习 AiPy:一条不太被注意的行业线索

根据行业信息,腾讯高层体验 AiPy 后高度认可,下发公司内部多条 Agent 产线负责人学习参考

这条线索其实很有意思——它解释了一个问题:腾讯为什么要投资一家网安公司的 AI Agent 产品?

答案藏在互补逻辑里

AiPy 的差异化壁垒:政企市场的天然选手

2026 年 6 月 17 日,知道创宇正式发布 AiPy 企业版和 AiPy 网安专版

AiPy 企业版核心能力:

  • 全内网本地化部署:企业数据闭环处理,不外泄、可管控

  • 深度适配信创体系:兼容银河麒麟、统信 UOS、海光 CPU、国产大模型

  • AI 网关统一管控 + 智能体权限隔离 + 运行行为审核

  • "专家复刻"功能:业务专家把经验沉淀为智能体/Skill,发布到企业内部市场,组织内其他人直接调用

  • 已在政务、物流、人力资源、市场调研等行业落地

AiPy 网安专版核心能力:

  • "算力一体机 + AiPy 智能平台"一体化架构

  • AI Agent 自主执行:自主研判、自主建模、自主开发工具、自主联动处置

  • 安全运营效率提升数百倍,人力消耗降低 90% 以上

  • 对抗 AI 级攻击的核心逻辑:以 AI 对抗 AI

这些能力,恰好是 WorkBuddy 给不了的

双线布局的资本逻辑:C 端抓流量,B 端做落地

我把腾讯的 AI Agent 战略拆开来看,其实是一个很清晰的双轮模型,用一张图说清楚:


腾讯 AI Agent 双线布局战略对比图

第一条线:内部自研 → WorkBuddy → C 端 + 中小企业

靠腾讯生态(微信/文档/会议)做用户获取,免费 Token 做市场教育,快速抢占个人办公心智,根据新华网报道,WorkBuddy 发布 3 个月累计迭代 43 个版本,按 DAU 计已是国内最受欢迎的效率智能体工具之一

第二条线:投资布局 → AiPy → 政企 + 金融 + 高安全场景

利用知道创宇二十年网安基因 + 信创全适配 + 私有化部署能力,精准服务政企、金融、能源等高安全需求大客户,这些客户 80% 以上要求 AI 模型与数据全部部署在自有环境

两条线的协同可能性也很大:

  • C 端积累大模型能力,反向赋能 AiPy 企业产品

  • AiPy 的政企落地经验,反哺腾讯云企业服务

  • 未来生态打通,形成从个人到组织的完整 AI Agent 覆盖

这种"自研 + 投资"双轨并行的模式,在互联网大厂里其实并不少见,但在 AI Agent 赛道上,腾讯是布局最明确的一家

作为对比:阿里、字节的 AI Agent 产品主要靠自研(千问、豆包),覆盖面广但在政企安全场景缺乏纵深,腾讯用投资补齐了这块短板

下面这张赛道格局图看得更直观——腾讯是唯一同时在 C 端和 B 端私有化象限都有强布局的玩家:


2026 中国 AI Agent 赛道玩家格局 WorkBuddy vs AiPy:不是二选一,是各管各的赛道

维度

WorkBuddy

AiPy

研发方

腾讯云 CodeBuddy 团队

知道创宇

目标用户

个人、中小企业、非技术人群

政企、金融、网安、大型集团

部署方式

云端 SaaS + 桌面客户端

全内网本地化 / 私有化 / 一体机

核心优势

腾讯生态打通、上手简单、Token 补贴

数据安全、信创适配、行业深度方案

技术路线

多模型调度 + Agent 并行

Code is Agent / Python-Use 范式

信创支持

有限

全适配(银河麒麟/统信UOS/海光CPU)

开源情况

非开源

核心框架开源(GitHub)

对标产品

OpenAI Codex APP / ChatGPT 办公版

无直接对标(先发理念)

这两个产品不是竞争关系,更像是腾讯 AI Agent 战略的左右手

行业展望:AiPy 能否成为腾讯 B 端破局的关键

客观讲几个点:

机会:

  • AI Agent 赛道 C 端内卷严重,但具备安全+私有化+行业落地能力的企业级产品极度稀缺

  • 国内政企市场 80%+ 要求本地部署,这是 AiPy 的主场

  • Code is Agent 理念已被顶会论文验证,技术路线正确性有学术背书

  • 腾讯资本加持 + 知道创宇安全基因 = 信任度拉满

挑战:

  • 大厂生态协同落地从来不是一蹴而就的事,需要时间磨合

  • 企业市场交付周期长、项目制重、规模化复制难度大

  • 行业竞争加剧:阿里云、华为云都在做类似布局

  • 腾讯内部产线众多(QClaw、WorkBuddy、元宝、乐享 2.0),资源协调也是考验

刘毅给出的时间窗口是「2026 年下半年,企业级 AI 智能体将迎来集中落地的爆发期」——AiPy 能不能在这个窗口期跑出来,可能会决定腾讯在企业 AI 赛道的长期上限

结尾

16 年前腾讯靠社交生态快速收割 C 端市场,2026 年 AI 时代,腾讯换了个打法:C 端靠自研 WorkBuddy 冲量,B 端靠投资 AiPy 做深

这不是复刻,这是进化

如果你只看到了 WorkBuddy 的刷屏,那你只看到了腾讯 AI Agent 战略的一半——另一半,那个搞了二十年安全、被美国国防部制裁的知道创宇,以及他们比 Codex 更早提出 Code is Agent 的 AiPy,才是真正值得关注的隐藏底牌

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