作者:李阿荣发布时间:2026-06-18 01:48:46 点击数:27856

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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

今日相关部门披露重要进展在生产力这件事上,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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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。

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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。

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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?”

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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。

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