險些被砍的邊緣團隊，成了騰訊AI鋒利的刀
誰也不曾料到，當初差點被砍掉的邊緣項目團隊，如今憑藉 WorkBuddy 成為騰訊 AI 戰局最鋒利的刀，以近乎狂飆的速度串聯起騰訊沉澱多年的辦公家底、雲算力與大模型能力。
11 月 4 日，騰訊混元新一代大模型 Hy4 發佈，在 Artificial Analysis 涵蓋 724 款模型的智能指數榜單中位列中國模型第二，僅次於 Kimi K3.1 Pro；模型呼叫量的暴漲，直接帶動 WorkBuddy 完成十倍擴容。
就在一周前，騰訊剛上新一套 Agent 組合拳：AI 協同體系 Buddy One、騰訊網盤以及騰訊雲 Agent Runtime——串聯起上述產品的 WorkBuddy 也搖身一變成為貫通個人與企業、應用與算力、工具與生態的中樞。
一組資料足以印證 WorkBuddy 的兇猛攻勢：上線 8 個月完成超 100 次重大版本迭代，累計承接 90 億次使用者任務請求，Token 消耗量較初期暴漲 50 倍，服務已覆蓋半數中國 500 強企業；開放平台聚攏 5 萬開發者與合作夥伴，上架超 20 萬項技能——這樣的增速，在整個 AI 辦公賽道都堪稱凌厲。
狂飆的資料背後，是騰訊明牌的戰略野心：借 Agent 產業爆發的窗口期，把辦公協同、企業服務、雲端運算乃至內容生態，重新打包成 Agent 時代的通用基礎設施。一旦企業的工作流、資料流、Agent 體系全面遷移到 WorkBuddy 之上，騰訊就將牢牢攥住企業智能化的入口話語權。WorkBuddy能成為企業主入口嗎？
騰訊的辦公家底不可謂不厚，從騰訊文件、騰訊會議到企業微信、騰訊樂享，產品線覆蓋了協作的方方面面，但長期分散作戰，帳號體系、會員權益、資料資源互為孤島，使用者跨產品跳轉時，上下文斷裂、權益不通用、內容反覆流轉的痛點始終無解。
此前，在迎戰飛書的一體化體驗、釘釘的深度組織滲透時，騰訊辦公全家桶空有流量底盤，卻缺一根串起全能力的主心骨；如今，WorkBuddy 攜 Buddy One 登場，終於將分散的產品能力擰成一股、力出一孔。
- 一方面，Buddy One 打通了統一帳號、積分池與資料池，一次授權就能跨文件、會議、知識庫檢索整合內容，生成附帶來源的回答；未來還將實現記憶共享，拉通跨產品的上下文銜接。
- 另一方面，騰訊網盤、文件、ima 等產品全部接入同一套 WorkBuddy Harness；其中，騰訊網盤能將 Agent 工作積累的上下文、生成的成果全部沉澱於此，最終轉化為組織資產。
核心變革還在於，底層協作邏輯從圍繞檔案流轉切換至圍繞任務推進。騰訊雲與智慧產業事業群 CEO 湯道生在接受虎嗅提問時明確，多人協作將進入人機共創新範式。“團隊討論完把需求提交給 AI，內容由大模型生成，由 Agent 來整合，團隊來驗收，然後沉澱到知識庫。”
順著這個邏輯，所有工作成果、業務上下文、知識沉澱都鎖在統一記憶空間，Agent 的每一次成長都基於這份資料積累，企業的遷移成本將呈指數級上升。這正是騰訊戰略的高明之處：不再繫結某一款工具，卻攥住了企業最核心的資料資產。
騰訊雲 CTO 王慧星與虎嗅交流時表示，個人提效的價值已被驗證，企業要釋放 Agent 真正價值，需要可營運、可持續進化的生產力系統；而企業 Agent 落地，必須跨過兩道檻：
第一道檻是接入成本，市面上很多 Agent 方案要求企業換系統、遷資料、重構流程，動輒傷筋動骨，落地阻力極大。
騰訊走了務實路線：對內，企業微信、騰訊文件、樂享、ima、Ardot、騰訊網盤等全部接入同一 Agent 底座，溝通、會議、文件、知識、檔案在授權範圍內全部成為 Agent 的上下文，帳號、權限、用量統一管理；對外，支援第三方 IM 與協同平台，通過 MCP 協議和連接器接入 ERP、CRM 等企業自有業務系統。
虎嗅認為，這套平滑升級邏輯，不換系統、不搬資料、不重做流程，就能把企業沉澱多年的數位化資產直接變成 AI 生產資料，門檻被降到了最低。
第二道檻是效果衡量，不少企業試點 Agent 時反響不錯，一到規模化推廣就卡殼：老闆看不到錢花在那，管理者說不清那些場景真產生價值，IT 部門算不明 Token 消耗是否合理。
為此，WorkBuddy 上線了可觀測中心，一屏看清企業 Token 用量與成本分佈，支援按部門、按場景做成本歸因，將每一筆 Token 去向算明白，幫企業搭起發現問題、定位原因、迭代最佳化的落地閉環。
更具想像空間的是 WorkBuddy 託管智能體服務（WMA）。據虎嗅瞭解，WMA 提供統一身份認證、權限管控、7×24 小時隔離運行環境、全流程審計追溯的完整底座，企業可以把經過驗證的工作方法、業務規則、專業經驗封裝成專屬“數字員工”，像一個個生產力單元嵌入業務流程，直接對經營結果負責。
至此，WorkBuddy 的企業 AI 作業系統雛形已現：上層是各行業、各崗位的業務智能體，中層是統一的安全、帳號、調度體系，底層是算力與模型支撐，騰訊真正開始成為所有企業智能應用的公共底座。
騰訊做平台，一貫奉行把半條命交給合作夥伴，WorkBuddy 正在 Agent 時代復刻這套經典玩法。
自開放平台上線以來，WorkBuddy 已引入硬體、Buddy 應用、專家、技能、連接器五類能力，首批接入超百家企業夥伴；截至目前，匯聚 5 萬生態開發者，覆蓋 55 個行業、30 余個垂直領域。10 月 30 日，平台進一步開放生態資產商業化，支援開發者發佈付費技能與專家服務，提供資產買斷、訂閱付費兩種模式。
表面上是騰訊讓利夥伴，讓行業 Know-How 得以變現，一起把市場蛋糕做大；往深層看，這是標準的平台化邏輯：平台搭好基礎設施、定好規則，吸引開發者貢獻內容與能力，最終形成網路效應，實現贏家通吃。
對開發者來說，WorkBuddy 有高速增長的 C 端使用者與企業客戶，有現成的帳號、支付、安全、多模型適配體系，不用從零獲客、做底層技術、做合規建設，只要把專業能力封裝成技能，就能直接觸達海量使用者，是門檻極低的 AI 化路徑。
那對使用者而言，越豐富的技能生態，越能提升使用粘性與依賴度——隨著技能數量、使用者規模、開發者數量形成正向循環，生態壁壘就會越築越高，後來者再難追趕；而站在底座的騰訊，掌握的是平台控制權與規則制定權。
湯道生回答虎嗅提問時強調，“Skills 本身是文字描述，企業可以帶走”；但這話只說了一半，脫離了平台的使用者、流量、運行環境、支付體系，孤立的技能商業價值會大打折扣。就像手機 APP 可單獨安裝，但離開應用程式商店與作業系統，開發者很難獨立跑通獲客、支付、更新的完整閉環。
虎嗅追問湯道生：WorkBuddy 既與混元模型深度共建，還接入 DeepSeek、Kimi、MiniMax 等主流模型，並支援企業自部署模型，如何形成最優調度體系？
湯道生的回答頗為巧妙，他認為 WorkBuddy 接入多個模型在當下已是競爭優勢。“客戶用 Agent 不再強綁某個模型，畢竟每個模型針對不同任務的能力、價格亦有差異。所以提供多個模型給使用者選擇，是騰訊雲會持續堅持的戰略方向。”
這套策略的妙處還在於精巧的商業博弈，拆成三層看一目瞭然：
- 一是，不繫結單一模型，企業不用擔心押錯技術路線，決策門檻大幅降低；
- 二是，自研模型與第三方同台競技，使用者用腳投票，倒逼混元在效果與性價比上持續精進，避免自循環的懈怠；
- 三是，無論企業選那款模型，推理算力、運行環境、調度體系大機率都跑在騰訊雲上。模型是可替換的耗材，算力與運行底座才是剛性需求——只要大部分模型推理跑在自己的算力平台上，騰訊就能笑到最後。
有鑑於此，自研側的混元持續快速迭代，最新發佈的 Hy4 大幅擴展了預訓練與後訓練的資料規模、訓練規模，首次引入視覺理解能力，指令遵循、長文理解、長程智能體等綜合能力顯著提升；成本效率優勢更明顯：Hy4 單任務成本約 0.78 美元，同等分數區間內，比 Grok 4.7（xhigh）便宜 10 倍，比 Qwen3.8 Max 便宜 13 倍。
與此同時，WorkBuddy 已是多家頭部開源模型的首發首選平台，配合 Tokenhub 平台，企業可通過 API 呼叫混元及各類主流大模型，搭配 Token Plan 統一計費服務，在多模型間按需切換，成本極低。
這一切的背後，是騰訊雲全端 Agent 基礎設施勉力支撐：
首先，全球算力持續緊張的當下，穩定高性價比的算力是核心競爭力。騰訊雲擁有成熟的異構算力叢集，與多家晶片廠商深度合作建構國產算力生態。
據虎嗅瞭解，為承接 Hy4 發佈後的呼叫洪峰，騰訊雲與混元團隊合作，僅用兩周就將某國產晶片單卡吞吐量提升 5 倍；還助力國際頭部汽車 Tier1 落地國產千卡叢集，支撐端到端智駕大模型的規模化訓練。
其次，全新升級的 Agent Runtime 是比模型更底層的地基，圍繞上下文管理、工具呼叫、安全沙箱、評測等關鍵環節做了系統性增強，讓 Agent 運行更穩定、更可控，綜合性價比大幅提升。
除此之外，騰訊雲音視訊 AI WAND 產品家族已形成完整體系，提供主流多模態模型與 100 餘款自研媒體處理工具，覆蓋 90% 的頭部短劇、漫改內容出海客戶，日均生成 450 萬張圖片、300 萬秒視訊。
也就是說，最底層是算力與晶片生態，往上是自研混元 + 第三方模型生態，再往上是 WorkBuddy 開放平台與生態應用，最上層則是面向個人與企業的具體產品——它們逐層開放、獨立變現，最終加固了整體壁壘。
湯道生坦言，前兩年 CSIG 降本增效時，WorkBuddy 團隊險些被 “錯殺”——當初只是個不起眼的邊緣探索項目，如今卻成了騰訊 AI 落地最迅猛、商業化路徑最清晰的抓手。
虎嗅認為，WorkBuddy 最終能跑出來，核心踩中了兩個關鍵點：
- 一是切中了剛性需求。辦公提效是所有企業的共性需求，感知直接、驗證簡單，不需要複雜的市場教育；同時能帶動雲、安全、生態一整條業務線，槓桿效應極強。
- 二是找到了清晰的商業路徑。C 端的元寶搜尋還要面對激烈的同質化競爭，商業化仍在摸索；微信小微受限於隱私與成本考量，無法激進推進；只有 WorkBuddy 從第一天就有明確的付費場景，企業客戶付費意願強，還能與騰訊雲、企業微信形成業務聯動。
更關鍵的是，WorkBuddy 打通了混元大模型、騰訊雲、企業微信與辦公產品矩陣的聯動鏈路，形成產品帶客戶、客戶帶算力、算力帶生態、生態反哺產品的正向循環。
目前 WorkBuddy 已貫通程式設計（CodeBuddy）、設計（Ardot）、經營分析等專業領域，未來還將向客服、行銷、供應鏈、生產製造等業務場景滲透。
C 端與 B 端的協同也已成型：元寶搜尋沉澱了千億級索引，覆蓋權威網站、專業資料，以及微信公眾號、視訊號等騰訊獨有內容生態，既服務 C 端使用者，也能通過 API 為 WorkBuddy 提供即時外部資訊，支撐深度調研類任務。
即便 WorkBuddy 勢頭很猛，也並非沒有軟肋。Token 成本始終是懸在所有 Agent 產品頭頂的達摩克利斯之劍。複雜任務、長程任務的 Token 消耗遠高於普通對話，規模越大算力壓力越大，成本曲線也越陡峭。
CodeBuddy&WorkBuddy 負責人劉毅在回答虎嗅提問時表示，未來 Token 成本會持續下降，加上技術最佳化，預計兩三年後可以回到健康的商業軌道。
可問題是，這一判斷建立在算力成本持續下降、技術最佳化持續提效、使用者付費意願持續提升的多重假設之上。目前來看，WorkBuddy 企業版的收入更多來自安全、管理、託管等增值服務，核心 Token 消耗本身是否已經實現正向毛利，尚無明確答案。
甚至，高價值場景的付費收入長期覆蓋不了算力與營運成本，WorkBuddy 就會陷入規模越大、虧損越重的結構性困境。
所以，湯道生對虎嗅表示，目前的商業化更多是從支撐產品發展的角度考慮，沒有給團隊壓硬性數字指標。這從側面印證，WorkBuddy 的商業化模型仍處在驗證期，健康的盈利閉環還未完全跑通。兩三年的時間窗口，能否等到成本下降到盈虧平衡點，中間還要持續投入多少資源，都存在不確定性。
況且，騰訊的賽馬機制是產品創新的動力，但也常常伴生資源分散、重複造輪子的問題，AI 賽道亦不例外。目前，騰訊體系內的 AI 產品，C 端有元寶搜尋、微信小微，B 端有 WorkBuddy、企業微信，各有各的團隊、各有各的模型選型。
那過往騰訊辦公產品分散作戰的問題，會不會在 Agent 時代以新的形式重現，目前仍有待觀察。畢竟 Agent 落地的最大痛點是斷點多、資料孤島，而資料孤島從來不止是技術問題，背後藏著組織掣肘、利益錯節、部門藩籬。
眼下，WorkBuddy 的狂奔已然拉高了整個 AI 辦公的競爭水位，字節、阿里等巨頭都在奮力追趕；接下來的 AI 辦公智能體戰場，只會迎來進一步貼身肉搏——產品、價格、生態、客戶，每個維度都會硝煙瀰漫。 (虎嗅APP)