作者：lyric / 数智猿

责编：陆易斯 / 数智猿

10月29—30日，深圳，2026腾讯全球数字生态大会现场。围绕AI的讨论，已经不再局限于模型能力和对话体验。越来越多的展示和讨论开始指向一个更具体的问题：当AI不只是回答问题，而是要进入企业的工作流程，调用系统、处理数据、完成任务，它究竟需要具备什么能力？

腾讯WorkBuddy给出了自己的阶段性答案。

会上，腾讯披露了一组数据：自今年3月上线以来，WorkBuddy已经迭代100多个重大版本，累计完成90亿次用户任务请求，Token消耗量较上线初期增长50倍。企业版已落地50多个行业，覆盖中国企业500强的50%、企业100强的60%。

从个人办公提效到企业级应用，WorkBuddy的增长轨迹，某种程度上也折射出企业AI需求的变化：企业需要的已经不只是一个更聪明的对话助手，而是一个能够理解业务、连接系统、执行任务，并且可以被管理和持续运营的Agent平台。

来源：腾讯全球数字生态大会

从对话框走进业务系统

让Agent真正接上企业工作流

企业并不缺少数字化系统。ERP、CRM、OA以及各类办公协同软件，经过多年建设，已经沉淀了大量业务数据和流程。但这些系统往往相互独立，数据分散在不同平台，员工需要在多个界面之间切换，完成查询、分析、审批和信息录入。

AI要真正进入企业，首先要解决的不是再增加一个应用入口，而是如何连接这些已有系统。

WorkBuddy采取的思路，是在企业原有系统之上增加一个智能体层。企业不必更换历史系统，也不需要推倒重建原有流程，而是通过MCP和连接器等方式，将ERP、CRM等业务系统接入WorkBuddy，再通过Skills让Agent理解不同系统的功能、数据结构和操作方式。

这样一来，员工无需逐个打开系统查找数据，可以直接用自然语言提出任务，由Agent拆解步骤、调用相应工具，跨系统获取信息并完成处理。

来源：腾讯全球数字生态大会

例如，在腾讯内部，经营服务智能体“磐石小O”已经将ERP系统中的9个业务、300多个接口接入WorkBuddy。员工可以直接通过对话查询经营数据、了解销售业绩和业务情况，或者发起审批。每次调用都会继承员工本人的身份和权限，并保留审计记录。

这改变的不只是查询数据的方式，更是员工与企业系统之间的关系。过去，人需要知道数据在哪里、应该打开哪个系统、经过哪些操作才能拿到结果；现在，员工可以直接描述任务，由Agent负责调用系统和推进流程。

WorkBuddy与企业微信的深度融合，则进一步把这种能力带入日常办公。企业微信中的沟通、邮件、文档、会议记录等信息，在获得授权后都可以成为Agent理解业务的上下文。员工可以通过企业微信账号登录WorkBuddy，让AI以企业组织身份参与工作，相关身份、权限、日志和用量由企业统一管理。

这意味着，企业多年积累的数字化资产，不必经过大规模迁移和改造，就有机会转化为AI可以理解和调用的生产资料。

不绑定模型和工具

WorkBuddy向开放Agent平台演进

由于业务的复杂性，决定了企业很难依靠一个通用模型或单一智能体解决所有问题。

不同企业有不同的系统架构、业务流程和管理要求，即使是同一行业，不同企业对模型、工具和协作平台的选择也可能完全不同。因此WorkBuddy没有把自己限定为一个封闭的AI办公应用，而是进一步向开放平台演进。

在模型层面，WorkBuddy与腾讯混元保持Co-Design，同时以Day0的速度接入国内主流开源模型，包括DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax等，也支持企业部署自己的模型。企业可以根据任务需求、成本和数据安全要求选择不同模型，而不必被绑定在单一模型体系中。

在工具和应用层面，WorkBuddy既向内连接腾讯办公生态，也向外兼容第三方IM、企业内部系统和自研Agent。企业可以保留原有的办公协同工具，将已有业务Agent接入WorkBuddy，由平台承担统一的任务入口和调度角色。

来源：腾讯WorkBuddy公众号

这种开放性也延伸到了企业业务执行环节。

例如，腾讯企点营销云MAGIC AI已经通过Buddy应用接入WorkBuddy。员工可以从WorkBuddy整理商品清单，再调用营销云连接客户数据、圈选目标人群，进一步执行营销活动、推动成交并开展复盘。原本分散在不同工具中的营销环节，由此有机会通过一个入口串联起来。

企业也可以通过腾讯云智能体开发平台ADP定制业务Agent，再接入WorkBuddy，供员工在日常工作中调用。

与此同时，WorkBuddy的开放平台已经汇聚超过5万家伙伴及开发者，上架Skills超过20万个。今年，WorkBuddy合作伙伴已超过2000家，其中超过60%是首次与腾讯合作的伙伴。

从这个角度看，WorkBuddy所构建的并不只是一个功能越来越丰富的办公助手，而是一个允许不同模型、工具、Agent和企业业务系统共同参与的开放环境。企业可以根据自身需求组合能力，也可以随着业务变化持续调整，不必重新建设整套系统。

从能用到可托付

企业Agent还需要安全与运营能力

当Agent开始调用企业系统、访问业务数据，甚至直接执行审批和其他操作，企业关注的重点也随之变化。

个人使用AI，更看重回答是否准确、操作是否便捷；企业使用AI，则必须进一步考虑权限是否清晰、操作能否追溯、数据是否安全，以及投入是否真正产生了效果。

这也是WorkBuddy此次企业版升级的重点。

在安全方面，WorkBuddy企业版推出了覆盖身份治理、权限管控、执行防护、数据安全和全流程审计的企业级安全解决方案。每个Agent拥有独立身份，其权限不超出授权人的范围；企业可以统一配置文件、命令和网络访问规则，对高风险操作进行拦截，并保留完整审计记录。敏感信息则可以按照策略脱敏，或阻止进入模型上下文。

对于数据安全要求更高的企业，WorkBuddy还支持自部署模型、AICC机密计算、VPC专享版及私有化部署等方式，满足不同场景下的数据管理需求。

这套安全能力已经在广东省政数局、深圳航空、深圳通等单位落地。WorkBuddy也是国内首批通过中国信通院“可信AI”相关评估的产品之一，并获得中国网络安全产业联盟（CCIA）相关个人信息保护高级别认证。

来源：腾讯WorkBuddy公众号

安全解决的是企业敢不敢把任务交给Agent的问题，另一个现实问题则是：企业能不能看清Agent究竟做得怎么样。

过去，企业部署AI工具后，往往难以摸清实际使用情况：哪些部门在使用、具体用在什么场景、消耗了多少Token、任务在哪个环节出现问题。WorkBuddy此次上线可观测中心，正是为了让Agent的运行过程变得可衡量、可分析和可优化。

通过实时观测、会话追踪和轨迹详情，管理者可以查看模型调用、积分消耗、响应耗时和具体任务执行过程，从整体使用情况逐步定位到单个任务的具体问题。

例如，新华三员工每天与WorkBuddy的对话达到130万次。接入可观测中心后，管理团队可以了解不同团队的使用情况，据此调整Token资源分配和激励策略。苏宁易购则通过任务轨迹定位异常耗时的对话，调整提示词、模型和工具配置，将Token消耗降低了10%。

除了看清运行情况，如何将经过验证的个人经验转化为组织能力，也是企业Agent规模化应用需要解决的问题。

为此，WorkBuddy企业版推出托管智能体（WMA）。企业可以把员工的工作经验沉淀为Skills，进一步构建专属Agent，由云端统一托管，再通过API嵌入业务系统或接入协作频道，实现7×24小时运行。WMA与WorkBuddy桌面端内核同源，可以复用工具调用、安全和可观测等能力，企业无需自行建设平台，也不必持续维护底层版本。

这意味着，一个员工或团队验证有效的工作方法，不再只留存于个人经验之中，能通过Skills、Agent沉淀下来，复制到更多部门和业务场景中。

从个人提效到组织进化

企业AI进入下一阶段

回看WorkBuddy从今年3月上线到现在的发展，其产品演进呈现出一条比较清晰的路径：先解决个人办公效率问题，再连接企业已有系统和业务数据，继而通过开放平台、安全治理、可观测和托管智能体等能力，让Agent能够进入更复杂的组织环境。

这背后反映的是企业AI落地逻辑的变化。

模型能力决定了Agent能够理解和处理多复杂的任务，但企业真正需要的，还包括业务上下文、系统连接、权限管理、任务执行和持续运营。单纯增加一个AI入口，并不能自动解决企业原有的数据孤岛和流程割裂问题。

WorkBuddy选择的方向，是不要求企业放弃已有系统，而是在原有数字化基础上增加一层能够理解、连接和调度业务的Agent能力。企业可以自主选择模型和工具，把不同的业务Agent接入统一平台，再将有效的工作经验沉淀为可复用的组织能力。

目前，90亿次任务请求和覆盖半数中国企业500强，说明WorkBuddy已经进入规模化应用阶段。但规模化落地只是起点，复杂企业业务面前，打通前后台技术架构，并不等同于跑通Agent工作流、验证可持续的商业模式。从办公AI助手，到能深度嵌入业务、持续创造业务价值的企业生产力平台，WorkBuddy仍要接受真实业务场景的长期检验。