作者：毛隆蕙发布时间：2026-06-16 19:30:09 点击数：47845

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：在生产力这件事上，腾讯AI正越跑越快

作者｜李楠邮箱｜ linan@pingwest.com

关于汤道生和姚顺雨的对谈，或许还有更值得琢磨的地方。

过去两三年，外界讨论AI，更多是在讨论模型会不会说话、会不会推理、参数有多大、榜单排第几。但现在，大家关心的问题变得越来越具体了。

Kimi Work把AI推向桌面工作流，OpenAI Codex在把Coding Agent做成开发者的任务控制台，Meta Business Agent要帮商家处理客户咨询、线索筛选和销售转化，Google和微软也在把AI agents放进搜索、办公和企业协作里。

而这些动作指向同一个方向：AI不再只证明自己会回答问题，还要证明自己能不能进入桌面、浏览器、代码仓库、企业客服、交易平台和业务系统，替人完成一段有结果的任务。

换句话说，生产力，正在成为AI竞争的第一叙事。而从这个视角出发，汤姚的对话，腾讯云AI产业应用大会的种种动态，呈现了更清晰的意义。

当AI下半场缓缓展开，腾讯云首次系统发布“效率智能体工具集”，同时升级WorkBuddy企业版等动作，实际上道出了腾讯自身的转折——过去提到腾讯，外界最熟悉的标签往往是游戏、文娱、社交。但到了AI时代，这个标签在向“生产力”转移。

过去二十多年积累的华体汇电竞-华体汇(中国)、场景和连接能力，正被腾讯组织成一种生产力生态，进而让它在AI战场上找回一种更主动的进攻节奏，以及新的身份和新的位置。

一个盯紧生产力的腾讯

腾讯这次发布的“效率智能体工具集”，覆盖个人、职场、企业和行业等层级。

面向个人用户，腾讯升级了QClaw、WorkBuddy、元宝、ima、腾讯文档等AI工具；面向职场人群，Buddy家族覆盖代码研发、办公、文档处理和创意设计等高频场景；面向企业客户，腾讯发布WorkBuddy企业版、Agent Suite办公智能体套件，并同步升级一系列企业级智能体平台能力。

华体汇电竞-华体汇(中国)繁多，但主线不复杂。腾讯想把AI从一个“能回答问题的工具”，变成一个“能承接任务的工作入口”。

这里面，WorkBuddy可能是最关键的一个。汤姚对话点名了这个华体汇电竞-华体汇(中国)，其口碑也确实不错。

腾讯给它的定位，是全能 AI 工作台。一人指挥，全行业专家执行。你会发现这上面的专家密密麻麻，场景涉及内容创作、法律咨询、投资分析、小微企业等方方面面。

（WorkBuddy上的专家团队)

就个人体验来说，过去一段时间，我几乎每天都在用WorkBuddy。原本，我需要每天打开不同的网站，有的是科技领域垂类媒体，有的涵盖科技资讯的财经平台，然后从各家信息流中，筛选需要关注的行业信息。

但随后，我开始给WorkBuddy设置自动化任务。把关心的主题告诉它，让它每天早上自动查找并过滤过去24小时行业里最值得关注的动态。同时为避免遗漏一些更宏观的大事要闻，还让它从两家权威官媒做扫描梳理。然后把生成的结果，放到Obsidian查看并存档。

更进一步，过去要分析一家华体汇电竞-华体汇(中国)、一个主题、一个产业现象，还要想办法查找券商、咨询华体汇电竞-华体汇(中国)或研究机构报告。现在，可以在WorkBuddy上调用专家团，让他们直接调研和深入分析。

对我来说，这是AI生产力最直接的样子。而现在，WorkBuddy企业版来了，把生产力从“个体”推向“团队”。

企业版提供7×24小时运行的专家数字员工，支持员工、AI智能体和团队成员在同一个项目空间里共享上下文、skills和产物；同时通过Agent Suite，把腾讯文档、腾讯网盘、腾讯乐享等能力接入WorkBuddy。

这里真正要解决的问题是，个人提效不等于组织提效。一个员工用AI把日报、标书、数据分析做得更快，只是第一步。更难的是，他的经验、模板和产物，能不能沉淀成企业可复用的资产。

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生给过一个自己办公中的使用场景。他会用WorkBuddy把日报里的数据整理成趋势分析报告。过去这类需求可能要找研发同事排期，现在几分钟就能完成；如果想加一个指标，只需要提出新的需求。

这个例子说明，很多过去需要跨部门排期的小任务，正在被AI加速执行。

而企业里还有大量繁杂的需求和任务。它们情况更复杂，也更有代表性。

龙湖的实践提供了一个样本。华体汇电竞-华体汇(中国)经理用WorkBuddy读取和整理大量言论，生成图像测算相关的技术见解和PRD初稿；数据分析师把业务数据交给它，完成清洗、分析、可视化并一键导出；项目经理用它做风险筛选和业务分析；财务用它做发票识别与流程核查；法务则用它生成合同风险提示。

这些任务分散在华体汇电竞-华体汇(中国)、数据、项目、财务、法务等岗位里。WorkBuddy企业版要验证的，正是AI数字员工能不能进入一家传统大型企业的多个职能，变成“全岗位”的生产力工具。

这样的例子还有很多。

上海医药用WorkBuddy提升内部文案撰写效率，和仁科技基于WorkBuddy与CodeBuddy部署超百位“数字员工”，游族网络把WorkBuddy与CodeBuddy、ClawPro组合使用，覆盖会议纪要、文档转存、热点洞察、用户画像等业务协同场景。

总的来看，腾讯快速地迭代自身的AI华体汇电竞-华体汇(中国)和能力，并把AI生产力横向铺开。

一个越转越快的飞轮

顺着WorkBuddy这个由头，姚顺雨问汤道生：“相对于传统的华体汇电竞-华体汇(中国)研发，在Agent时代的研发和组织管理上，华体汇电竞-华体汇(中国)团队发生什么变化？”

答复是：WorkBuddy的组织非常扁平化，小团队三个人、五个人，围绕某一个领域来做攻坚，并且做非常多的试验——这样的组织形态，才好支撑原生AI华体汇电竞-华体汇(中国)的研发。

组织形态的变化支撑了具体的AI华体汇电竞-华体汇(中国)上的迭代，不过腾讯AI的加速，首先来自模型能力的补齐。

过去一段时间，外界对腾讯AI的质疑，很多集中在模型侧。姚顺雨加入腾讯后，混元的研发方向发生了明显调整。按照汤道生的说法，姚顺雨推动模型和华体汇电竞-华体汇(中国)Co-Design，把混元从非常在意外部benchmark，转向以华体汇电竞-华体汇(中国)用户体验作为北极星指标。

这件事的意义还在不断放大。

大模型行业长期容易陷入榜单竞争。参数规模、上下文长度、推理分数、代码能力，都可以成为被比较的指标。但真实华体汇电竞-华体汇(中国)里的用户不是在做标准题。他可能只说一两句话，描述很模糊，还会不断追问。

姚顺雨的判断是，benchmark有价值，但真实世界的数据能暴露榜单没有发现的问题。模型要变得好用，不能只看外部榜单，而要理解真实用户怎么提问、怎么修改需求、在哪些地方失败。

这正好落到腾讯的长处上。

腾讯有大量华体汇电竞-华体汇(中国)场景。元宝、WorkBuddy、CodeBuddy、腾讯文档、腾讯会议、ima等华体汇电竞-华体汇(中国)，都会产生不同类型的真实任务。它们一方面需要模型支撑，另一方面也会把用户反馈、失败案例和评测标准反向提供给模型。

就像姚顺雨所说，腾讯有很多华体汇电竞-华体汇(中国)和很多“好问题”。这些华体汇电竞-华体汇(中国)和问题本身，在某个契机之下，会成为模型进化的养料。

于是可以看到，现在腾讯已经形成了一个飞轮：模型能力提升，华体汇电竞-华体汇(中国)体验变好；华体汇电竞-华体汇(中国)使用变多，真实场景数据和反馈增加；这些反馈再推动模型迭代。

Hy3 preview已经在CodeBuddy、WorkBuddy、元宝等华体汇电竞-华体汇(中国)中规模应用。WorkBuddy接入后，首次响应速度提升54%，任务平均完成时间缩短47%，任务成功率保持在99.99%。元宝大约80%的用户也已经在用Hy3 preview。

这些数字的意义，不在于证明某个模型“更强”，而是说明模型改进已经直接传导到应用体验之上。

更深一层看，腾讯的华体汇电竞-华体汇(中国)研发方式也在被AI改写。

回到前面关于组织的问题。汤道生把AI时代以前的华体汇电竞-华体汇(中国)开发形容为瀑布流：华体汇电竞-华体汇(中国)经理写PRD，交互、视觉、前后端、测试一步步交付。现在，AI能生成大量代码，团队成员的重点开始转向描述目标、设计架构、前置评测和质量控制。

WorkBuddy、QClaw这类华体汇电竞-华体汇(中国)由更小、更扁平的团队快速迭代。工程师不再只是写代码，而更像是驱动多个AI Agent完成任务的人。测试和评测也被前置，因为AI生成越多，越需要更早定义好结果。

这意味着，腾讯的AI加速不只是华体汇电竞-华体汇(中国)层面的，也是组织层面的。

当然，飞轮也有现实约束。算力仍然紧张。过去两三年，腾讯优先服务内部华体汇电竞-华体汇(中国)，包括混元训练、微信、会议、元宝等需求。对WorkBuddy、CodeBuddy这类Agent华体汇电竞-华体汇(中国)，腾讯当前仍处在投入期，并没有给Buddy团队设商业化目标。

这说明腾讯现阶段更关心的是华体汇电竞-华体汇(中国)价值能不能被证明，而不是过早把Agent调用量转化成收入指标。商业模式会出现，但在眼下，调用量更多是使用指标，而非商业化指标。

这意味着，腾讯的AI飞轮能够在更少的束缚之下，更快地运转。飞轮越转越快，腾讯能输出的AI生产力越来越强。

但飞轮本身还不是最重要的，飞轮背后的生态，才是腾讯在AI大潮中最重要的底牌。

AI要拼环境和context了

实际上，不只是腾讯，整个AI行业都越来越重视生产力。

大多在想办法把AI塞进更多工作流，拆任务、调工具、接数据、交结果。而竞争焦点，也从谁的模型更聪明，转向了谁的AI更可靠和更能干活。

这时候，大家选择并不相同。

OpenAI重范式定义，不断用ChatGPT、Deep Research、Operator、Codex等华体汇电竞-华体汇(中国)，把行业对AI能力边界的想象往前推；Anthropic以Claude为核心，并通过Claude Code、MCP等华体汇电竞-华体汇(中国)与协议，切入开发者终端、代码库和工具连接层；DeepSeek看重模型效率，用训练效率、推理成本和开源扩散，重塑行业对高性能模型供给成本的判断。

腾讯则以“连接”为关键词，构建出了一套连向各类场景的AI生态。

它不押注某个单点Agent，也不框定于办公套件，而试图把AI放回微信、企微、腾讯文档等自家工具构成的高频连接网络里，把过去分散的华体汇电竞-华体汇(中国)能力，重新组织成AI生产力系统。

这时不妨再提一下姚顺雨的判断：环境和context很重要。‘模型越来越擅长把一个非常复杂的输入变成输出，很多时候你的竞争壁垒，就在于你有没有最原始的输入’。

模型仍然是底座，但模型要完成任务，需要入口、工具、上下文、数据、权限和安全机制。它要知道用户在做什么，能调用哪些系统，能不能交付到原来的业务流程里。姚顺雨把context看作AI下半场的关键，腾讯最不缺的就是context。

这有赖于腾讯过去二十多年搭出来的华体汇电竞-华体汇(中国)矩阵，以及相应的工程能力。

腾讯文档等传统互联网华体汇电竞-华体汇(中国)，在WorkBuddy里成了Agent可以调用的能力单元。文档可以承接人机协作，会议可以沉淀可复用的Context，网盘和知识库可以提供资料与经验，SkillHub和Connector则让更多内外部能力接入任务链条。

而支撑这套系统运转的，是腾讯在Infra和工程化上的长期积累。腾讯云围绕Agent Runtime、Agent Memory和安全网关等搭起的底层能力，让Agent可以跑得更久也更稳。

而未来，如果腾讯的Agent进一步打通IM、支付、小程序和企业系统，带来的想象空间显然会进一步膨胀。

过往积累的华体汇电竞-华体汇(中国)和场景，本身就是AI时代最稀缺的养料。只是过去缺一根主线，把它们串联成可以兑现的价值。

现在这根线终于找到了。当模型驱动华体汇电竞-华体汇(中国)，华体汇电竞-华体汇(中国)反哺模型，场景提供context，context构建壁垒，腾讯AI的飞轮终于转了起来。

这艘大船还不够稳。但至少，它已经知道该往哪个方向划，并且越划越快。

点个“爱心”，再走吧

今日研究机构发布重要报告在生产力这件事上，腾讯AI正越跑越快

作者｜李楠邮箱｜ linan@pingwest.com

关于汤道生和姚顺雨的对谈，或许还有更值得琢磨的地方。

过去两三年，外界讨论AI，更多是在讨论模型会不会说话、会不会推理、参数有多大、榜单排第几。但现在，大家关心的问题变得越来越具体了。

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对我来说，这是AI生产力最直接的样子。而现在，WorkBuddy企业版来了，把生产力从“个体”推向“团队”。

这个例子说明，很多过去需要跨部门排期的小任务，正在被AI加速执行。

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总的来看，腾讯快速地迭代自身的AI华体汇电竞-华体汇(中国)和能力，并把AI生产力横向铺开。

一个越转越快的飞轮

组织形态的变化支撑了具体的AI华体汇电竞-华体汇(中国)上的迭代，不过腾讯AI的加速，首先来自模型能力的补齐。

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这意味着，腾讯的AI加速不只是华体汇电竞-华体汇(中国)层面的，也是组织层面的。

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但飞轮本身还不是最重要的，飞轮背后的生态，才是腾讯在AI大潮中最重要的底牌。

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实际上，不只是腾讯，整个AI行业都越来越重视生产力。

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腾讯则以“连接”为关键词，构建出了一套连向各类场景的AI生态。

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审核丨郭天欢中国科协生命科学学会联合体副秘书长兼办公室主任高级工程师

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在生产力这件事上，腾讯AI正越跑越快