AI办公，正在告别返工

百度把一场发布会的内容制作彻底交给了百度搭子。

发布会现场展示的百度搭子内容生产结果。图片来源：发布会直播。

在今天百度搭子的发布会上，有一个PR人很熟悉的工作流：工作人员把发布计划，直播链接、演讲PPT和现场材料这些素材会接入搭子，它就持续记录发布会内容，识别产品升级和嘉宾观点，再制作发布会回顾视频、产品升级长图、嘉宾金句海报、现场高光切片和新闻稿。

本来这是一场活动传播的标准流程，且是需要多方配合的复杂工作：有人盯直播整理速记、记金句，有人核对PPT，有人剪视频，最后再把各路材料合成一组可以发布的内容、匹配渠道发布。但百度搭子这次展示的，是一个Agent能否连续完成这些环节，并交出可编辑、可复核、可继续发布的文件。

不出所料，在发布会的即将结束的时候，搭子已经可以交付之前所有的嘉宾演讲和发布内容的传播物料，且样样可用。

三个月前，百度创始人、CEO李彦宏在Create大会上提出DAA——日活智能体数。DAU计算每天使用产品的人数，DAA则想计算每天有多少智能体进入实际场景、完成具体任务。而今天这场百度搭子发布会，正是具象展示了这个理念：一个Agent一旦匹配上场景，就可以连续工作几个小时，一口气交付多种可以直接使用的成果。

百度搭子产品架构师李景秋将在会上把这套标准概括为“交付即惊艳”。按照百度提供的解释，“惊艳”包含三项要求：内容专业，呈现接近成品，离开生成界面后仍能继续使用。

AI生成一些基本的物料不难，难的是数字能改、来源可溯、文件能继续流转。

如果说AI办公的前一个篇章，是OPC或者企业通过接入足够好用的办公套件，激活agent协助工作流程中的步骤，那么仅仅在这三个月期间，办公范式就再次发生了进一步的加深。

DAA仍旧重要，但DAA*T（任务持续时间）*CQR（Completion Quality Rate，完成质量率）可能是百度搭子在下一步所追求的，agent的长时工作，良好的结果完成。或许还有更重要的一点：产物在企业工作流程中流转的能力。

交付，不只有一次

现在的办公室里，有一种情况越来越常见：有人用AI做完报告、表格或PPT，发给下一位同事或提交审阅。看上去已经齐全，接手的人却还要去AI味、重核数字、补出处、调结构、统一格式。生成者省下的时间，被转移到了审核和修改环节，整个工作流反而更长了。

AI产品榜AICPB的2026年7月PC端榜单中，WorkBuddy以1115.23万月活居首，百度搭子以674.30万居第二，环比增长1063.79%、位列增速榜首。

这份基于网络公开数据的榜单说明，用户开始向头部办公Agent集中，却无法回答企业有没有少返工。竞争最终还要落到任持续时间、完成质量和产物流转。

所以，有了智能体替我们工作之后，恐怕还得多问一句：Agent交出的东西，下一位同事能不能直接使用。文件能继续编辑、核对和发布，任务才算真正进入工作流；否则，它仍是一份需要返工的半成品。

这种现象在海外被称为：workslop。BetterUp Labs与斯坦福社交媒体实验室调查1150名美国全职办公室员工，40%称过去一个月收到过这类材料，每次平均处理1小时56分钟。这造成了办公流里的一个致命问题：AI省下的时间，可能只是转移给同事。

百度搭子这次发布会没有回避这笔返工税。产品架构师李景秋把资料搜集、表格整理、数据汇总、格式调整和汇报修改放在同一张问题清单里：办公工具越来越多，人仍在不同软件之间搬运信息。于是，文件离开生成界面后还能继续使用，被写进了“交付即惊艳”的标准。

百度搭子把“交付即惊艳”拆分成了几组具体的能力：专业工作台连接Office和网页设计，行业套件覆盖自媒体、金融、教培和设计，企业版则强调知识沉淀、权限与安全。它们能不能减少生成后的搬运和返工，还要放回真实任务里检验。

这条思路也能从迭代顺序里看出来。3月22日推出MVP后，百度搭子一度保持“1天1版”的更新频率；6月先用Harness引擎处理长任务中的上下文、规划和调用，按百度口径将Token和积分消耗降低75%；随后上线自媒体和企业版，8月补入设计、金融套件和秒哒工作台。百度先处理任务跑不久和成本高，再补职业流程和可编辑产物。

用户增长也跟了上来。数据显示，7月日均提问次数较上线初期增长20倍，到8月12日升至60倍。几组数据口径不同，不能拼成一条增长曲线，却说明尝试把完整工作交给Agent的人正在增加。

这检验的是融入工作流的交付能力。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖在现场表示，百度搭子今年3月发布以来，5个月内已完成150次迭代，过去一个月用户增长近9倍。用户规模增长快，说明产品命中了用户需求，但产品体验是否做到极致、交付结果是否做到惊艳，决定用户是否愿意留下。

在企业应用场景里，只有交给下一位使用者后还能继续编辑、复核和发布，才算跨过了交付关。至于任务本身能不能完整做完、做得专业，还要看另外两类案例。

AI办公开始比三种能力

要回答任务能不能做完，先去看看老万的100TB视频素材。

70岁的长白山野生动物摄影师老万，已经被筛素材拖累了很久。红外相机和野外监控设备一天到晚回传画面，拍摄结束，工作才刚开始。他说：“我现在看素材比拍摄都累，一个一个看可不是简单的事，70岁了眼神不行。”

老万没有写任务说明书，只对百度搭子说：把有野生动物的画面挑出来，建个新文件夹，再按我的习惯整理监测日志。搭子接下来要识别视频、截取片段、分类归档，再把记录写进文档。四个动作少一个，老万都得回到素材里重来。这检验的是长程任务的完整能力：人只说目标，Agent把中间的活连续做完。

百度搭子5月在PinchBench中取得93.3%的总成绩。这个评测包含23个真实工作场景和147项任务，同时计算成功率、速度和成本。分数说明它具备多步推理和工具调用的基础；老万的100TB素材则把分数翻译成了工作：视频、文件夹和日志能不能沿着同一个目标连续往下走。

任务完整做完之后，还有专业性问题。栗噔噔原来是腾讯产品经理，现在一边经营雪服品牌，一边做自媒体。她不缺选题和表达经验，麻烦在于一篇内容写完，还要排版、做封面、同步后台，再改成短视频。

她把本地Obsidian知识库接入百度搭子。搭子先调用过去的选题、素材和表达习惯，再沿着她原来的流程完成公众号排版、封面、后台同步和短视频改编。按栗噔噔自述，这套流程5分钟可以完成主要的发布准备。落到产品上的变化，是她过去积累的素材、风格和内容节奏，开始成为Agent下一次工作的依据。这检验的是agent扎根行业的专业能力。

放在一起，三组案例对应了AI办公的三种能力：老万对应长程任务的完整能力，栗噔噔对应扎根行业的专业能力。

完整能力决定一件事能不能收口，专业能力决定结果是不是内行，交付能力决定下一位同事能不能继续使用。三种能力在个人工作流里跑通以后，企业接下来要解决的，是怎么把它们放进多人协作，并稳定重复。

企业要把个人能力变成组织能力

个人用户需要一次有效交付，企业需要同一套方法反复运行。不同员工调用后，结果不能差别过大；新人接手时，也不能全靠熟练员工手把手教。知识更新后，Agent还要知道哪些旧规则已经失效。行业套件、Skill和知识库的作用，是把工作步骤、经验和标准固定下来。

微软《2026工作趋势指数》披露，2025年3月至2026年3月，Microsoft 365中的活跃Agent使用量同比增长15倍，大型企业达到18倍；但在报告所称的中国“前沿企业”中，建立文档化、可复用Agent工作流的组织只有31%。两项数据口径不同，却指向同一个落差：使用Agent的人增加很快，能把方法交给团队重复运行的企业仍是少数。

百度搭子企业端负责人在会上提醒，把AI加入现有工作流，本身就可能会增加一个节点；一旦更换产品、模型或负责人，企业原有的AI流程就需要被重构。最后，员工多维护一套与原系统脱节的数据，原有记录依然沉睡。

搭子的工单流程展现了这个问题的解法：搭子通过ERP API拉取工单，从历史记录中寻找相似处理方案，再自动完成当前工单。数据不用先搬进一套独立的AI系统，Agent直接沿着“接单—查历史—处理—回填”的原流程工作。沉淀好的系统，减少了AI变量延伸出来的节点问题。

福建蓝海黑石新材料科技有限公司把这条路径扩展到采购和生产。他们让Agent连接SAP、WMS和PLM，读取库存、生产和产品数据，再加入外部原材料行情，生成趋势判断、风险提示和分期采购建议；会议录音中的待办进入项目管理，供应商评分表汇总校验后，继续进入工厂规划文档和测算表。

从SAP数据、外部行情到采购建议，百度搭子展示的物资采购分析流程。

方法被复制，风险也会跟着复制。错误规则做成Skill，团队可能反复得到同一个错误；过期文档进入知识库，旧经验会被持续调用；权限扩大以后，一次误判还可能触发业务系统操作。VPC、数据隔离、角色权限、安全沙箱、操作审计和高危动作人工确认，决定Agent能进入多深的业务流程。安全能力直接限定了工作流的边界。

百度搭子企业版展示的权限、审计、Agent安全和数据部署能力。

对百度而言，商业化是百度搭子必须走的一步。近期百度财报公布的AI收入已经同时覆盖基础设施和应用两个层面，百度搭子则是把上游能力继续推向办公场景和企业付费的一种产品形态。

百度搭子已经积累了一批用户和真实任务：5月月访问量达到116万，日均提问次数到8月12日较上线初期增长60倍。企业版进一步把个人使用扩展到组织部署，把知识、权限、安全和业务系统接入变成可以在公司内部复制的能力。用户规模提供起点，企业工作流提供付费场景。从DAA到企业部署，百度搭子的商业化路径已经逐渐清楚：先让更多人把任务交给Agent，再让企业为可重复的组织能力付费。

发布会的五类产物把这套变化嵌入了具体的工作环境：人给出目标和材料，Agent连续处理不同软件和内容形态，留下可以编辑、复核和发布的结果。AI办公也由此进入第二次定义。上一轮，用户为Word、Excel和PPT里的生成能力付费；这一轮，用户开始为一项完成的工作付费。

流量和分发决定用户先打开谁，长程、专业和交付能力决定任务能否完成，知识、权限和审计决定这套方法能否进入企业。AI办公下一轮竞争，预期说是增加渗透率，不如说是谁少让用户返工。