5个月迭代150次，百度搭子月活674万，办公智能体近身肉搏谁先跑通收费

8月27日，「百度搭子」开了一场发布会，核心主旨落在“让智能体交付更专业、更超预期的结果，甚至将边界拓展至日常办公之外”。自今年3月发布以来，这款产品在过去5个月里迭代了150次。随着办公赛道持续升温，过去一个月它的用户增长了近9倍。

最新的AI产品榜桌面榜显示，排在第一的是WorkBuddy，月活1115万。百度搭子以674万月活位列AI办公智能体第二，月活环比增长1063%，拿下增速榜第一。

办公场景大战的脉络已经清晰

过去一年，AI办公场景这条赛道非常热闹。Claude Cowork、OpenClaw、QoderWork、WorkBuddy、百度搭子、千问办公、豆包工作，还有一大批AI初创模型厂商的桌面Agent，短短几个月内陆续挤上牌桌。

站在当下回看，这场办公场景大战的脉络十分清晰：需求被验证，商业化前景被初步证实，大厂重注押入。Anthropic在1月上线的Cowork与随后火爆的「龙虾」OpenClaw，先后在市场端验证了办公场景的真实需求。字节的火山引擎、阿里云、腾讯云、百度智能云开始为OpenClaw开放云端服务，有大厂甚至搞了线下免费安装，排队排到近千人。这一次，在“专业用户愿意付费”之外，“普通人也想要”的诉求同样得到了验证。

1月30日，阿里Qoder团队发布QoderWork；3月，腾讯的WorkBuddy和百度搭子几乎前后脚上线；再加上MiniMax的桌面Agent，一批AI办公场景产品在几个月内全部出现。

数据表现开始兑现

随后，大厂的AI办公产品陆续交出了经得起验证的数据表现。5月8日，百度搭子在PinchBench和DeepResearch Bench两个榜单拿下第一；同一天，其月访问量增速达114.72%，以116万月访问量登顶「AI龙虾增速榜」，并进入总榜前三。

7月10日，百度搭子公布日均提问次数比刚上线时暴增20倍；到8月12日，这个数字变成60倍，最近一个月又翻了两倍。8月17日的AI产品榜显示，WorkBuddy和百度搭子分别以1115.23万和674.30万月活包揽办公智能体总榜前两名，百度搭子月活环比涨了1063.79%，增速进入行业头部梯队。

可以看到，无论国内还是国外，Coding小圈子里验证过的付费意愿，正在向更广泛的日常工作流扩散。不过，单纯看用户规模的增长，还不足以完全证明商业化跑通。对个人而言，提效感受往往相对模糊，付费意愿容易摇摆；但对企业来说，生产力提升有着明确的衡量标准：一个Agent能不能减少重复劳动、缩短一个流程的处理时间。

这种确定性是办公场景区别于其他AI应用的关键，也是为什么WorkBuddy、千问办公、百度搭子之类的AI办公产品从一开始就选择直接定价、而非单纯靠免费圈地的原因。信号也确实出现了，根据财联社、36氪，飞书2026年二季度营收同比增长超过100%，新增客户里九成以上同步买了飞书的AI产品，这在过去的SaaS产品里是很难见到的增速。

大厂为何更容易在消耗战中稳住阵脚

为什么我们在这个时间点聊到AI办公场景产品，大家总是习惯性地先提大厂做的几款产品？主要原因就在于办公场景要覆盖的细分场景太多，产品得跟着用户需求不停打磨；同时，企业客户对安全和稳定性的要求同样不容忽视。在C端和B端需求同样“猛烈”的情况下，创业公司想两头兼顾并不容易，大厂反而更容易在消耗战中稳住阵脚。

总体来看，走到今天，能把规模化收费初步兑现出来的产品，往往同时具备两个特质：高速迭代与全栈能力。百度搭子或许正是一个合适的样本，能让我们看清大厂们到底是如何围绕这两个特质开展行动的。

一天一个版本的迭代节奏

先说高速迭代，这个词现在被用得有点泛，在办公场景这条赛道，迭代速度直接决定产品能不能追上用户的真实需求。职场里的细分场景太多了，从表格整理到行业分析，从内容创作到发布会记录，任何一家大厂都不可能一次性把所有场景想清楚，只能靠不断上新版本去修修补补。

自2026年3月22日作为MVP上线后，百度搭子基本保持着一天一个版本的更新节奏。5月上线双端App，6月升级Harness引擎优化Token消耗，到了7、8月则陆续补上了自媒体、金融、设计套件和秒哒工作台，逐步把功能扩充完整。

这些迭代更新已经体现在实际的用户办公场景里，不少日常办公任务已经可以直接交给百度搭子完成。比如可以一键添加自媒体套件这个技能，并在百度搭子里输入一段简短提示词，它就能根据当下的网络热梗和当天的热点撰写自媒体文案。

一个实际测试是让它撰写3条小红书文案，主题为AI科技与汽车行业当日热点结合网络热梗，语气专业幽默且通俗易懂，每条含标题、封面文案、正文、标签、配图提示词与评论区引导，三条选题内容差异化。这些小红书文案当然还有需要打磨的地方，但它在网络热梗和当日热点上的搜索能力确实不错。仔细看会发现，第二条在写标配支架时用了「肥嘟嘟」这个形容词，正是目前抖音很火的一个热梗。

百度搭子内部还加入了很多技能，比如百度文本转视频，用的是Remotion和React，也是现在很流行的一种文本转视频创作工作流。从时间线上看，半年时间里，百度搭子从一个MVP发展成现在这样一款覆盖自媒体、金融、设计、协作的完整产品，中间几乎没有出现太大的断档期。

全栈能力支撑下的场景覆盖

高速迭代能够一直维持，靠的是更底层的全栈能力。从芯片到框架，从模型到智能体开发，百度搭子依托全栈AI云的持续迭代与定制交付能力，能够更敏捷地切入不同业务场景。这让它在统筹模型调用、工具选取与最终交付时，有了更大的余地去兼顾效率与质量。

此外，它也将累积多年的各种类型AI能力，通过Skill化的形式整合其中，从而让场景的覆盖更为多样。比如其中制作数字人视频的技能，就是采用了百度一镜的数字人技术，将其整合为视频制作Skill，它能根据用户输入的脚本，生成AI虚拟数字人口播视频。实际测试生成一条茶文化数字人口播视频，整体看起来比较自然，故事逻辑也比较完整充实。

如今再回头看，百度很早就把AI落地价值看得比单纯的技术竞赛更重要，这个判断还是准确的。从2024、2025年百度世界大会再到2026年5月的Create大会，他们陆续提出「应用来了」、「效果涌现」、DAA（日活智能体数）等理念。同时百度智能云宣布升级新全栈AI云，开展对Agent Infra及AI Infra的全面升级，通过Harness Engineering等新理念，目标就是为了支持大规模智能体应用落地。

当然，方向转变的背后也可能提早看到了“模型层的钱不好赚”的原因，红杉的合伙人David Cahn前后两次撰文追问「AI的两千亿美元问题」和「AI的六千亿美元问题」。大意是：我们花了这么多钱，收入在哪？3年过去，商业化回报的疑问依然未解，但没有大厂放缓脚步。相反，各家在持续加码模型。