大厂又盯上办公桌，「豆包工作」开始让 Agent 接管一整天的工作

豆包也正式有了自己的办公 Agent。8 月 25 日，豆包发布面向生产力场景的独立 Agent 产品「豆包工作电脑版」。QuestMobile 数据显示，今年 7 月，AI 效率办公赛道月活跃用户已经达到 1.02 亿，AI 办公正在进入更大规模的真实使用场景。

过去很长一段时间 AI 办公产品的竞争主要集中在单点能力：搜索资料、生成文档、制作 PPT。但随着 Agent 开始进入真实工作场景，新的问题正在出现：个人使用 AI 产生的结果，能否继续进入团队流程；个人形成的方法，能否被组织复用。

前不久，我们体验过豆包 PC 版里的「工作任务模式」。这一次，豆包将这套能力单独做成「豆包工作电脑版」。功能本身与 PC 版基本一致，但产品形态发生变化：原本隐藏在电脑助手中的工作能力，被独立成一个面向生产力场景的入口。相比需要用户在不同工具或 Agent 之间切换的方式，「豆包工作」更强调围绕具体工作任务展开，让搜索、整理和创作等环节能够在同一入口中连续推进。

这次豆包工作电脑版带来的变化，也可以放在一条更长的工作链中观察：个人每天积累的信息如何被 Agent 承接，这些结果如何进入团队工作流，以及企业长期沉淀的知识如何重新成为 Agent 可以调用的上下文。

电脑关了，Agent 依然酷酷干活

办公 Agent 最先改变的，往往不是复杂任务，更多的是那些每天重复发生、又高度依赖个人经验的工作。以每天追踪海内外科技资讯为例，真正消耗时间的不只是搜索，还有长期积累的信息源、筛选标准和判断方法。此前在豆包 app 中建立的一项定时任务，每天固定收集海内外科技资讯。进入「豆包工作电脑版」后，这项任务也同步保留下来。

对于这类需要持续运行的任务，最大的挑战能否在不同时间和设备之间保持连续。过去，当电脑关闭或用户离开办公环境，任务往往也会随之中断。「豆包工作」通过本地电脑和云电脑结合，让任务可以跨设备继续执行：电脑前发起任务，离开后可以通过手机查看进度和追加要求，之后再回到电脑或 Web 继续处理，真正实现多端同步干活。

收集完成后，下一步是将非结构化资讯整理成结构化数据。每天收集的信息按照标题、分类、来源、日期、涉及公司主体等字段拆分，去除重复内容，并同步到飞书多维表格。「豆包工作」生成的多维表格直接同步到个人飞书云盘。

对资讯整理而言，真正需要复用的并不是一次结果，更重要的是背后的筛选规则。Skill 的作用，是把过去依赖个人经验完成的信息处理方法固定下来。这个 Skill 会读取当天的科技资讯 HTML，完成解析、分类、去重和筛选，再将结构化结果批量写入飞书。同一批资讯最终保留为两种形态：一份适合直接阅读的 HTML 日报，以及一份可以继续筛选、统计和协作的数据表。

写入飞书后，这些每日积累的信息不再只是一次性日报，还可以进一步沉淀为团队后续使用的信息库。通过多维表格的仪表盘，可以进一步搭配柱状图、词云、指标卡、折线图等组件。比如通过词云查看近期高频出现的公司和机构发生的事件，指标卡可以统计累计收录量，设定折线图可以观察每日资讯数量的变化。后续在进行行业研究时，也可以基于这些结构化数据，对不同公司或同一赛道的发展动态进行横向比较。

到这里，原本依赖个人经验完成的信息搜集工作，已经变成一套可以重复执行、持续积累的流程。「豆包工作」在这里对应的也不只是把多个功能放进同一个客户端，更为重要的让前一步产生的结果可以继续成为下一步工作的输入。

对于内容生产而言，信息整理只是开始。当资料完成搜集和筛选后，后续还需要进一步转化为图文、视频等不同形式的传播内容。基于这一场景，测试进一步调用 Seedance 2.5，将一个科技主题转化为视频内容。以「Cybercab 接到乘客，在城市中穿行」为场景，先拆解时长、景别、景深、镜头运动等镜头语言，再生成对应 Prompt 并完成视频创作。

从最终生成结果看，Seedance 2.5 能够根据前置设定还原赛博朋克雨夜、未来城市和车辆运动等视觉元素，并保持不同镜头之间的风格一致性。对于内容生产场景而言，视频生成也成为信息整理之后可以继续衔接的一环。

▍一条任务，从搜索跑到周会

每日积累的信息，价值并不只停留在个人使用阶段。当这些内容进入周会分享、专题报告或后续研究时，还需要进一步筛选、整理和加工。

基于此前持续积累的飞书「科技资讯日报库」，对最近一周与模型发布、产品变化和产业动态相关的内容进行了重新检索和整理。一共 167 条记录进入初步筛选，其中包括模型发布 12 条、产品变化 27 条、产业动态 33 条，以及趋势判断 5 条。

但对于一次周会而言，这个信息量仍然偏大。因此对内容进行二次筛选提取重点事件，作为制作 PPT的素材。过去使用多个工具时，信息搜索、文档整理、内容总结和 PPT 制作通常分别进行。每切换一次工具，前一个环节形成的上下文、数据和筛选标准，都需要重新输入。

这一次，PPT 制作直接承接前面的周度整理结果继续进行。「豆包工作」针对整理后的五个板块创建 SuperDoubaoAgent，来完整执行 PPT 制作，包括读取 PPT Skill、创建空白幻灯片、处理图片、逐页写入和校验，最后输出在线链接和 PPTX 文件。

整个制作过程持续几分钟，期间程序可以在后台继续执行任务，用户无需停下当前电脑上的其他工作；如果中途有新的信息，也可以继续补充要求，对内容进行调整。

如果团队原本已经有固定模板，还可以继续进行模板还原和内容填充。更重要的是，前面的信息整理结果没有停留在一次性的个人输出，还可以作为素材继续进入团队后续的周会、报告和内容生产流程。

Agent 从个人走进团队

当 Agent 开始进入团队工作场景，新的问题也随之出现：过去长期沉淀在企业内部的资料，能否重新成为 Agent 可以调用的工作上下文。

「豆包工作」提供最简单的方式，可以通过问答方式检索飞书中已有资料，并返回对应文档链接和内容摘要。同时，用户也可以通过分享对话链接的方式，让不同成员继续查看和参与同一任务，整合不同对话中的信息，支持多人协作场景。

以准备一篇「具身赛道半年复盘」为例，测试进一步引入近半年积累的行业资料。「豆包工作」首先完成资料归纳，输出一份较长的复盘文档；随后继续将内容转化为 HTML 页面。

随后将使用「可视化 Skill」，要求通过加入图片、数据展示和交互元素，原本分散的资料被重新组织成更适合阅读和分享的内容。

更重要的是，这类结果并不会随着一次任务结束而消失。随着新的资料进入，生成的 HTML、PPT 等内容仍可以继续补充和修改，过去一次性的个人产出开始具备持续沉淀和复用的可能。

从每天的信息搜集，到工作材料，再到行业复盘，这条路径体现出办公 Agent 正在从个人效率工具进一步走向企业级 Agent。对于企业而言，Agent 的竞争也不再只是模型能力，还有能否连接已有的数据、知识和工作流程。

当 Agent 开始进入组织环境，资料调用范围、成员访问权限和协作方式也需要被纳入工作流程管理。不同成员能够访问哪些内容、哪些资料可以被 Agent 调用，将成为企业采用 Agent 时需要解决的问题。

未来，办公 Agent 的竞争也将进一步延伸到组织经验的沉淀和复用。如何让企业过去积累的知识、流程和工作方法更好地被 AI 理解和调用，将成为企业级 Agent 持续发展的重要方向。

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