腾讯、字节这次加快争夺电梯间

过去几个月，大厂几乎已经完成一轮桌面办公Agent的排兵布阵。阿里推出千问办公，腾讯主推WorkBuddy，百度上线百度搭子（DuMate）；字节旗下既有正在与飞书进一步整合的豆包办公，也有正向通用办公场景扩张的TRAE Work。 千问办公以自有模型体系为能力锚点，豆包办公背后同样有字节自有模型和飞书工作流作为支撑；TRAE Work和WorkBuddy则更突出多模型聚合，希望把不同模型的能力装进同一个桌面工作台。 自有模型路线仍然要持续向训练要能力，模型本身越强，Agent能够处理的任务上限也越高；聚合路线面对的则是另一道题，即当手里同时有多个模型，什么时候该用谁？ 此前，飞书作为字节独立BU运行，负责人谢欣直接向字节CEO梁汝波汇报。此次调整后，飞书产品团队与豆包产品团队整合，谢欣改为向豆包负责人赵祺汇报；飞书GTM团队则与火山引擎相关团队进一步整合。 调整完成后，由飞书团队深度参与开发的豆包企业版已经开始在部分飞书客户中内测。飞书原有的文档、表格、会议和群聊等办公能力，也成为豆包进一步进入企业工作流的基础。 TRAE最初从AI编程工具切入。今年6月，TRAE SOLO正式升级为TRAE Work，产品边界也从代码生成进一步扩展至研究、写作、数据分析、方案制定和跨团队协作等通用办公场景。 易观统计显示，今年6月WorkBuddy桌面端月访问量达到2097万次；同期TRAE IDE国内版月访问量达到1279万次，排名第二。6月升级后的TRAE Work已经与TRAE IDE实现账号互通和项目资源流转。 千问办公目前更以千问模型作为能力锚点。阿里官方将其定义为“基于千问系列大模型”，模型选择器目前提供基础、高级、经济以及Qwen3.8-Max等不同档位； 从当前产品提供的模型选择来看，WorkBuddy的默认模型池中没有阿里的千问和字节Seed；TRAE Work目前可见的模型选择中则没有腾讯混元，却内置了千问的3.7版本。 从模型池的边界可以嗅得腾讯和字节的竞争硝烟：一方面，WorkBuddy和TRAE Work希望接入更多模型，把自己做成通用工作台；另一方面，腾讯和字节又分别拥有混元和Seed，自家的基础模型本身也在争夺调用量和用户使用。 这也留下了一个新的问题：当办公Agent开始承接越来越多真实任务，它会不会成为新的模型分发渠道？桌面入口之争背后是否还会进一步演变成模型调用量之争？ 这种差异到了Agent场景会被进一步放大。一项复杂任务往往需要连续调用模型数十次，不同环节使用什么模型会直接影响任务完成效果、耗时和成本。 理想状态下，用户只需要提出任务，后台自动完成模型选择：简单的信息提取交给速度更快、价格更低的模型，复杂推理和代码任务再调用能力更强的模型。 每一次真实任务都会留下关于模型表现的反馈：什么任务交给哪个模型成功率更高，需要多久、消耗多少Token，又在哪些情况下容易失败。 对模型厂商来说，进入路由层也就意味着进入更多真实任务。如果某个模型在代码、搜索、推理等特定任务上形成明显优势，就可能获得更多调用。 用户需要路由管理模型选择和算力开支，模型厂商则需要借助这一层触达更多真实任务，路由层由此站到了模型供给和用户需求之间。 腾讯混元与中国科学院大学研究者提出的DecoR，更关注单次请求，将Query拆成技能、知识和难度等能力需求，再结合历史表现寻找更匹配的模型。 腾讯微信团队与上海交大的另一项研究则把时间尺度拉长，认为当前一步表现更好的模型未必能带来整段任务的最优结果，模型切换还会影响缓存复用和累计成本。 但对于聚合型Agent来说，商业问题已经相当具体。谁能够更准确地把真实任务分配给合适的模型，同时把算力成本降下来，谁就更有机会把多模型真正变成产品能力。

📕作者： 张武撰 · 更新于 2026-08-12 17:45:25

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📸 记者 孙文丽 摄 · 更新于 2026-08-12 17:45:25