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企业版套件化升级:WorkBuddy又催着AI往企业里跑了

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文:董指导

就感觉到快,有催人跑的意思。

用这句话来形容WorkBuddy,真是最恰当不过了。它从诞生到现在,几个月的时间里已经迭代了50多个版本。版本号跳动的背后,不是产品经理的KPI焦虑,而是现实的强烈需求:必须凿开横在企业和AI之间那座山。

每次迭代,都在回应具体的企业痛点。随着痛点被一个个解决,企业也真的被“催”着跑起来了:上模型、买智能体、组建AI小组、给员工开培训。过去一年那种观望姿态,正在被一种"再不上就晚了"的紧迫感取代。

最近,WorkBuddy企业版又发布了办公套件化升级。这听起来像是一次常规的产品公告,但我拆解之后发现,从企业使用AI的完整链路来看,这次发布铺平了关键的三段路:

从“AI不认识企业”到“自带企业记忆”,从“偶尔聪明”到“稳定执行”,从“某个员工的效率倍增器”到“整个组织的能力资产”。

这三段路,恰好也是绝大多数企业今天卡住的地方。


从一堆应用到一个订阅、底座

许多企业用户会抱怨,AI脑子很好使、但并"不认识"自家企业。

因为企业的“记忆”是散落的。信息化建设形成了应用孤岛,也导致企业信息四处散落:文档、知识库、网盘、会议纪要、内部规范、CRM、ERP、各种业务系统。

虽然AI来了,但这种状态并没有改善,甚至还加剧了。几乎所有办公软件都在往自己的产品里塞入AI助手,每个产品都更聪明了,但这些聪明并不相通。文档里的AI,不一定知道知识库里的最新规则;设计工具里的AI,也不一定了解刚刚确定的客户需求。

这种割裂,首先会拖累用户体验。

员工在使用AI时,不仅需要在应用之间跳来跳去,而且都还得重复干一件事:搬运。把文档复制过来、把背景解释一遍、把上下文喂进去。一次对话结束,这些上下文又消失了,下一次还得从头再来。

其次,也带来管理负担。

每家企业要面对N套账号、N份记忆、N个后台、N 张账单。管理对象从员工到扩大N倍的智能体,遇到人员变动还得频繁调整席位;也要针对每个AI助手多次设置权限;费用管理也更复杂。谁的用量多少、产出效果如何等等,都应该能精细化管理,而不是放任混乱。

另外,也直接压低了AI干活的上限。毕竟碎片化、孤岛化的上下文,做不出一份完整的方案。难怪有人抱怨,付了五份钱,得到的却是五个能力残缺的助手。

WorkBuddy的套件化升级,首要就是解决这个状况。

需要先澄清一个概念,套件化,不是把几个软件捆在一起卖。而是让所有产品,共用同一个AI底座、同一个账号、同一份记忆、同一个后台。

拆解来看,目前,腾讯文档、腾讯乐享、腾讯网盘、安全与效能运营平台和腾讯AI设计智能体Ardot都已接入套件,后续还会又更多产品接入。它们的账号全部打通,用户只需要一次订阅,就能畅享全套办公生产力。

积分池统一,让AI用量更清晰。花在哪里、花了多少一目了然,投入产出可以核算;权限与后台也统一了。数据始终留在企业池内,人员、时间、交互内容、数据对象与风险行为,留在同一条链路。


记忆层与数据层的统一,也是核心升级。用户不用再来回搬运,而是智能体读写同一份办公数据、共享记忆。

套件化,把AI便利更落实地带给了企业。对员工而言,以前是打开多个应用,现在,只需要在WorkBuddy一个入口里,自如地调用多种能力。而且,各应用的上下文也可以同步带过去,不用再人工搬运;AI也不必每次都从零理解任务。

对企业管理者而言,可以在一个后台看全景,也可以沿用既有权限与数据边界,不必为每个工具重新配置一套管理机制,管理更便捷、高效。

一个订阅、一个后台,听起来只是产品架构的调整,但它把企业获取上下文的成本,从“”每次人工搬运”降到了“系统自带”。

这是质变。但仅有这些还不够。


从偶尔聪明到稳定执行

账号、记忆、数据的打通只是入场券。企业真正需要的,是这些智能体能干活。

Agent的实际运行,是一个循环:先获取上下文、再推理与规划、接着调用工具、并采取行动、最后观察与验证结果,然后进入下一轮。

听起来简单,但真跑起来会发现,链条上任何一个环节掉链子,整个任务就崩了。所以许多智能体,Demo演示非常完美,可一进入真实工作流,全都是雷。

能干活还不够。真实的企业工作,往往是几十个步骤、多个工具、跨越几个小时甚至几天的长任务。而且,商业出错代价更大。所以,智能体的价值不在于偶尔的聪明,而在于稳定的执行。

这就是为什么Harness工程如此关键。它是让Agent工作循环稳定跑下去、且跑得好的Agent底座。可以把一次次不确定的模型输出,转化为更稳定、可控的执行过程。

WorkBuddy的Harness有两个目标:提高Agent首次执行的正确率,并提供反馈循环、让系统能自动发现和纠正常见问题。具体到用户能感知到的部分,大致有这么几件事:

首先,交付结果前,AI会先查一遍。遇到工具报错时,也会尝试判断原因、调整执行方式。

其次,长任务能跑到底,不会半路撂挑子。技巧包括复杂任务拆解、一项项做;需要的资料按需加载;支持任务中断,换设备、隔天做都可以继续。这对处理几十步长任务的企业场景,非常刚需。

别说是智能体,即使人也会出错。所以,也采用了执行环境隔离、文件修改钱确认、高风险动作请求确认等方式。这是企业敢把关键流程交给Agent的底线。

成本也是企业所在意的。降低成本的一个方式是“杀鸡不用牛刀”。计算、格式检测之类的简单事情交给程序,模型处理真正需要理解和判断的部分。

这次套件化,则把WorkBuddy的Harness能力予以放大。作为底座,为各类应用提供统一的规划、技能与上下文基础设施。共用底座意味着减少重复建设。接入新的工具时,不必重新实现一遍任务规划、状态管理和错误处理;底座能力改进后,也更容易让多个应用共同受益。


这不仅是WorkBuddy的技术规划,也是行业趋势。当Agent数量越来越多、软硬打通、多智能体协作的需求越来越强,那,底层能力一定会从“每个团队自建”演变为“由底座统一提供”。

这就像移动OS的演化。早期每个App都要自己实现推送、定位、支付,后来这些能力被操作系统统一封装成公共服务,开发者才能真正专注业务逻辑。

这次WorkBuddy把Harness封装为公共服务,也确保了各类智能体可以从一次聪明的工具,升级为稳定执行的数字员工。


从个人效率倍增到组织能力

AI进入企业,往往从几个积极的员工开始。有人拿它写文案,有人做数据分析,有人把每周的汇报自动生成了。他们找到了用好AI的方法,成为同事眼里的“AI高手”。

但企业用好AI,不只是让某几个员工效率快5倍。而是把这些人跑通的经验,被更多员工复用。

这是个人效率工具和组织生产力系统之间的分水岭。套件化升级,正解答了企业的期待。

在WorkBuddy里,账号和上下文打通,经过验证的流程与判断,也可以沉淀为Skill与专家。留下来的不仅是一句提示词,还可以包括任务步骤、处理规则和检查方法。

比如在上海家化内,一位物流运营管理经理张樱,平时需要处理仓储费、操作费等账单。过去团队主要靠Excel,一整套月度分析需要五到六个人天。

虽然她不懂代码,但她有丰富的业务经验。随后,她把每个月的数据处理步骤拆解后交给WorkBuddy,由其生成Python脚本,再用18个月历史数据持续验证,最后把发现的问题沉淀进了Skill。这个过程也很有代表性,因为效率提升不是来自一次漂亮的回答,而是来自反复验证后留下的方法。


张樱搭建的数据仪表盘

现在,月度账单分析从2人天缩短至15分钟。整套月度工作,也压缩到了20分钟以内。而且,这套Skill不仅是张樱在用,她的同事也在用;不仅是物流运营管理部门在用,其他部门也可以直接调用。

自今年4月上海家化和WorkBuddy启动试点后,已经覆盖供应链、品牌营销、研发、财务、人事、信息部等9大业务部门,平均为员工提效超4.5倍。

这就是从个人经验到组织能力,所带来的飞轮效应。智能体被调用越多,企业空间里的上下文越厚;上下文越厚,智能体的交付,越贴近企业自身的标准;交付越准,成员越愿意把更多工作交给它,进而产生更多沉淀。

飞轮转起来之后,企业的组织形态、经营思维,也会跟着变。晶科能源在普及AI使用过程中,管理层就有一个感受,以前靠招人扩张,现在开始靠算力扩张。

因为,当智能体从个人助手,转化到稳定执行的数字员工,再进化到可以反复调用的组织经验后,企业使用AI的价值,就会非常显著。使用AI也就不是选择题,而是必答题。

但用好AI,并不是人人都能交出满分卷。企业要选择的,不是更多AI账号,而是一个能沉淀可复用组织经验的底座。而WorkBuddy发布办公套件化升级,就是要降低选择的门槛。

催人跑的快,来自于日积月累的慢

把应用接起来,把执行做稳定,把经验留下来。套件化并不是一个凭空出现的方向,而是企业使用AI后,具体问题不断累积的必然选择;与此同时,也是腾讯能力体系、战略规划的必然选择。

比如,QQ、微信、腾讯会议等等产品,已经证明了,腾讯更擅长把技术做成“长期留存型工具”;而Agent要进入用户长期工作流,就需要用户持续信任、授权与交互,非常考验产品体验和信任关系。

另外,腾讯拥有丰富的场景入口,而且是高频任务网络。这就会产生丰富的上下文,提升智能体交付效果和体验;再带来更高频使用;从而形成一套自进化体系。

同时,腾讯长期服务超大规模C端用户,各类业务对系统稳定性、并发能力、成本控制和实时体验,都有极高要求。在提供服务过程中,也形成了更适合大量、连续、多轮、复杂的工程能力。这和智能体大量、多轮、连续、复杂的工作特点也非常吻合。

所以,催人跑的快,正来自于“日积月累的慢”。企业AI这场长跑,才刚过起跑线。WorkBuddy此次套件化升级,正是把拦路的山,凿开一些,把路铺平一些。

---全文完,欢迎交流

理工/金融 复合背景

畅销书《英伟达之道》译者

百亿私募/头部自媒体 双重经历

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