把「豆包工作」扔进真实办公场景，我们发现它真准备上班了

■豆包工作发布，与飞书深度打通

■一轮深度测评，比预想的更有意思

■终于能听懂工作了，看看究竟能改变什么？

作者|杨璇、赵继伟

编辑|陈秋

另镜ID：DMS-012

这两天，AI办公又开始热闹起来了。

大厂们一边改组织架构，一边收缩资源，一边把自家的Agent往办公桌上塞。

如果把时间拨回两年前，这场面多少有点“百模大战”的既视感。只不过这一次，企业争的不是谁家的模型更大，而是谁能先坐上你的办公桌。

8月25日，继飞书并入豆包后，字节的豆包工作终于正式登场。根据官方介绍，作为豆包面向生产力场景推出的全新 Agent 产品与品牌，豆包工作能围绕用户目标自主拆解任务、调用工具、持续推进复杂工作流程。

更重要的是，豆包工作还和飞书进行了深度打通。文档、群聊、会议、任务、日程……这些原本散落在飞书里的信息，成为了Agent可以调用的工作记忆。

最近，另镜也对「豆包工作」进行了一次全方位实测。

我们没有只让它写写文章、做做总结，而是把它扔进了更接近真实办公的任务里，看看这个刚刚登场的AI 办公产品，在读懂一家公司的上下文后，究竟能改变什么？

一轮深度实测下来，结果比我们预想中更有意思。

不论是任务执行还是打通飞书深入企业，豆包工作都担得起AI办公领域的六边形战士。

能查、能做、能操作

豆包工作什么活都能接

一款合格的AI 办公，起码得具备两项能力——能帮个人干活，能把组织效率提高。

先说第一项。

首先，打开电脑端的豆包工作，第一感觉是换了LOGO后，界面看上去清爽太多了。整体依然是经典的三栏布局，左边是任务功能栏，可以给豆包设置定时任务、连接技能，还能直接打开“手机遥控电脑”。中间用来查看任务的执行过程。右边则可以检索网页、打开文档和终端。

该有的都有。

但对一个办公软件来说，界面长啥样其实不是最重要。重要的是你交代一句话后，它到底能不能把活儿干完。

我们决定先给它上点开胃菜，让它来总结下另镜昨天的头条内容。不过这次，我们只跟它下了一句话指令。剩下的就看它自己发挥了。

大概十分钟后，豆包工作完成了网页检索、文章整理、PPT生成的所有工作。期间我们什么都没干。噢，也不是。我们在旁边继续写稿。

等我们再点进豆包工作，PPT已经弄完了，并且可以继续编辑，或者一键分享给其他人。这对于每天都要写方案、做汇报、赶PPT的人来说，体验还是相当对胃口的。

毕竟PPT最烦的不是不会做，而是知道该做什么，但是不想做。

紧接着，我们决定给豆包工作上点压力。

先来让豆包整理一下桌面上五花八门的发票截图，按“日期+用途+金额”的格式统一重命名。

三分钟后，两排排列整齐的文档就出现在了电脑桌面上。这让一个两个月就攒了几十张报销发票的人，直呼Magic。

整理前发票文档页面

「豆包工作」整理后发票文档页面

「豆包工作」整理后发票文档页面

而且在整个运行过程中，豆包工作没有简单地根据文件名猜，而是逐一解析PDF发票内容，提取开票日期、用途、金额等关键信息。

中间还碰到了两个小麻烦。一个文件名乱码了。另一个是扫描件PDF，本身没有可直接读取的文本。

豆包工作自己判断后，先处理了乱码文件名，再把扫描件里的图像提取出来进行识别。

最后，10张发票全部完成读取，并按照要求的格式重新命名。

改完发票后，我们给豆包工作出了更难的题：打开豆瓣电影，搜索《流浪地球2》，看看评分怎么样，再把排名前3的热门短评捞出来。

指令发出去后，豆包工作自动开始在右侧工作台操作浏览器。

接下来就没我们什么事了。它自己打开了豆瓣，点进了《流浪地球2》详情页，像人一样找页面、翻内容。

喝了口水的功夫，结果已经整理好了。评分、星级分布、以及前3条评论，豆包工作一次性打包交了上来。

我们继续加码。这次再让豆包工作来写一个20张办公椅，预算3000内的采购方案，并且最后要输出一个交互网页。

不到五分钟，结果就返回了——

在这个交互网页里，可以自动筛选产品类型、价格和评分排序。还能把最多3款产品加入一次性对比。

还顺手贴了一份避坑指南——

其实测到这里，豆包工作的表现已经比较令人满意了。

查资料、做 PPT、整理文件、筛选商品，甚至直接操作虚拟电脑，前面这些任务，它都能自己跑完整套流程。

而且最关键的是，它不是干一件活儿，需要你盯一件活儿。在它操控虚拟电脑的同时，我还在同步写稿。AI和我各干各的，无意间就让每个人拥有了多线程处理工作的能力。

除了这些基本功，我们还发现了豆包工作一个比较特别、甚至可以说是最能和其他办公 Agent 拉开差距的能力——手机远程操控。

前面的体验，解决的是一个问题，人坐在电脑前，有什么活儿可以甩给AI？

而手机操控解决的是，人不在电脑前，AI还能不能继续干？

答案显而易见。只要在电脑端打开左侧的“手机遥控电脑”，再在手机豆包APP中选择在线电脑，就能实现你在手机上动动嘴，电脑那边接着跑。

我们让豆包工作远程整理一下电脑桌面的图片试试——

接收到指令后，它先在桌面创建了一个名为“图片”的文件夹，接着识别了桌面上的图片文件。最后，把大约 20 张图片全部移动了进去，其他文件夹里的内容没有受到任何影响。

整个过程，我们没坐在电脑前。甚至连电脑都没碰。

多轮测下来，在个人工作提效的能力考核上，我们对于豆包工作的表现，确实可以拍着桌子说一句，这活它真能替你干，而且干得比你想象中更利索。

AI办公终于“听懂”工作了

会干活，只是第一步。毕竟查资料、写报告、做PPT，大不了多换几个AI也能干。

进入AI办公下半场，竞争焦点已经变成了，谁最能读懂企业上下文？

这听起来有点抽象。

举个简单的例子，你让AI总结最近写的一篇稿子，一个普通Agent会说，“好的，把稿子发给我”。但真正进入组织的AI，应该自己知道稿子在哪，讨论在哪个群，谁提过什么意见，之前改过哪些版本，复盘完后应该交给谁继续推进。

深入组织的程度，才是AI办公能拉开差距的地方。

好巧不巧，飞书靠的就是组织起家。 QuestMobile数据显示，飞书月活当下约3000万，企业用户遍布互联网、新能源汽车、AI大模型、制造工业和零售消费等行业。

当一家公司的文档、群聊、业务数据和组织关系都积攒在飞书，那么豆包工作进入飞书，相当于原本就存在于这里的企业身份和权限关系，可以直接延续给AI。

所以它不再只是一个临时请来的外包，更像是一个真正进入组织体系的数字同事。

为了验证这一点，我们给豆包工作出了一个题，让它复盘一下我们最近发的一篇《欢迎来到龙餐馆》的影评稿。

很快，豆包工作就找到了相关内容，开始顺着这些线索往下翻。最后，它不仅整理出了完整的复盘内容，还做成了一个多维表格，梳理出后续值得继续写的角度，并且给不同选题做了价值评级。

最舒服的是，豆包工作直接把结果同步到了我们编辑组的群聊里。

到这里，豆包工作交付给我的，不再只是一个回答，而是一个可以被下一个人继续使用的工作节点。同时，这些内容依然继承原本的飞书身份和权限体系。谁能看、谁能改、谁不能碰，不会因为多了一个AI，就重新搭一套权限系统。

除了已有的企业上下文，豆包工作还能继续接入各种技能、连接器和工作伙伴。比如我们最近计划写一条宇树科技的稿件，就可以直接接入Wind金融数据，让豆包工作去拉取近半年关于宇树科技的相关研报。

测评到最后，我们突然发现，豆包工作真正厉害的地方，不在于它懂得更多，而在于它开始知道，我为什么要让它去做这件事。

因为有了飞书里的上下文，AI看到的是指令背后的人和关系，豆包工作也就从听懂指令，进化到了听懂工作。

竞争下半场

字节迅速亮牌

AI办公成为兵家必争之地，并不让人意外。

和曾经的微信支付宝一样，AI办公是目前少见的一个既能承接AI入口，应用和商业闭环又最清晰的场景。

IDC预计，2026年中国AI办公市场规模将达到449亿元。易观数据则显示，今年6月，17款主流桌面端AI原生办公智能体合计月访问量已经超过6000万次。

赛道越来越膨胀，竞争也越来越步入深水区。换句话说，AI办公产品越往企业里走，越不能只靠一身纯粹的AI基本功。

它还得找到自己的工作场域，让AI发挥最大价值。

这恰好是字节的一张牌。模型能力、产品能力、Agent能力，再叠加飞书长期积累的企业场景，他的手里已经凑齐了让AI深入组织，最重要的几块拼图。

与此同时，8月的字节全员会上，管理层明确了AI战略重心将进一步转向ToB生产力。大模型部门Seed重新整合成四个一级部门，其中Product Posttrain-Work专门面向B端，Product Posttrain-Chat则继续负责C端对话模型。

把Work和Chat从模型层面拆开，意味着字节开始为ToB场景单独搭建一套AI能力体系，用以应对更加激烈的竞争。

而打头阵的豆包工作，看来要为字节赢下第一局了。