1300万人都在用的WorkBuddy，正在重塑未来的工作模式

周三下午，一家消费品公司的供应链办公室里，电脑屏幕上鼠标自己动了起来。

没有人坐在工位前。但屏幕上，Excel文件一个接一个被打开，数据被提取、清洗、合并，然后自动生成了一张蝴蝶图和一份可视化仪表盘。

整个过程没有任何人工干预，十几分钟后，一份完整的月度物流对账分析报告已经躺在桌面上，等着第二天开会用。

操作这台电脑的人当时正在跟客户开会，只发了一条消息，执行任务的是一个叫WorkBuddy的桌面AI智能体，腾讯云推出的产品，上线不到半年，跨平台月活跃用户已经冲到2000万，日活突破1300万，PC端日活超过200万，DAU/MAU比值稳定在65%到75%之间，花旗在研报里直接把它和Slack的用户黏性做对比。

一个上线不到半年的办公工具，凭什么让上千万人每天离不开它？

它不跟你聊天，它替你干活

过去两年，职场人对AI的期待从“帮我写一段话”进化到了“帮我做一件事”。但大多数AI工具只能停在第一步。

你打开对话框说“帮我整理桌面上的文件”，它给你一份操作指南；你说“帮我合并这几个表格”，它给你一段Python代码，然后你自己去跑。AI负责“想”，你负责“干”。

这个模式用久了，人会疲惫——你觉得AI挺聪明，但活还是自己在干。

WorkBuddy走的是另一条路，它直接装在你电脑里，获得授权后可以读写本地文件、操作Excel和PPT、执行代码，最后把做完的成品放在你桌面上。

你丢一句指令，它自己规划步骤、自己执行、自己交付；感知、规划、执行、交付，一个完整闭环，中间不需要你插手。

这就是它跟聊天机器人的本质区别：后者告诉你“怎么做”，它直接告诉你“做完了”。

把一个人从重复劳动里捞出来，

到底值多少钱

这种“替你干完”的能力，落到真实业务里，最能说明问题的不是省了多少分钟，是省掉的那些事本来有多折磨人。

一家日化公司的供应链部门，B2C业务覆盖多个电商平台，仓储费、操作费、快递费分散在七类账单里，过去十八个月累计约六千万行数据。

以前整个月度分析要五到六个人天，几个人对着屏幕一行行对，对到眼睛发酸。

现在月度账单分析从两人天压缩到十五分钟，可视化仪表盘从一点五人天缩到三分钟，单项任务提效最高一百五十倍，整套月度工作二十分钟内跑完。

一家乳企的奶源部门，一线员工用WorkBuddy把奶牛常见病症的判断逻辑和诊疗方案整理成技能，让AI辅助牧场做初步诊断，奶牛诊疗从一天半缩短到两小时。

电商物料的批量制图、订单处理、行业信息整理，一线员工自己就能搞定，不用等IT部门排期。

一家券商的投顾团队，把资深投顾的经验封装成八个技能，上线到技能市场。

一线投顾秒级生成客户简报，AI财富管家实时在线。一个干了十五年的老投顾的判断逻辑，正在变成全公司新人都能调用的能力。

这些事情有一个共同点：它们本来都需要“一个人坐在电脑前，花几个小时，做一堆重复动作”，WorkBuddy把这个人从椅子上解放了出来。

让一线员工自己造工具，

这件事比省时间更值钱

WorkBuddy最有商业价值的地方，可能不是它替员工省了多少时间，而是它让“造工具”这件事从技术部门的专属权利，变成了每个业务岗位都能干的事。

一家乳企办了一场AI应用大赛，四十五件参赛作品，来自奶源、低温、新零售、供应链、研发等一线业务部门，大部分参赛选手没有编程背景。

他们做的事情是：把自己岗位上真实存在的痛点，用WorkBuddy做成了可复用的AI技能。

一个奶源员工把奶牛病症的判断逻辑整理成技能，一个电商运营把商品主图的制作规范固化成模板，一个供应链员工把月度对账的步骤拆解清楚交给WorkBuddy，再用历史数据反复验证，最后把流程沉淀成公司内部可复用的资产。

这件事的意义比“省时间”大得多。

过去企业想做一个内部工具，流程是：业务提需求，技术排期，开发，测试，上线。周期长、成本高，很多“只有一两个人用得上”的小需求根本排不上。

现在一线员工自己就能做，做完还能分享给同事用。把一个人的经验，变成一个组织可以复用的资产。

你不在电脑前，它也能把活干了

有一个场景，几乎所有职场人都经历过：

周五下午六点，你已经在回家的地铁上，突然想起来周一要给客户发的数据报告还没跑。以前这种情况只能两种选择——要么掉头回公司，要么周末在家加班。

WorkBuddy的远程控制功能，把这个问题解决了。

2026年8月，WorkBuddy上线了多端同步功能，PC、App、小程序三端实现任务、对话记录与产物的实时同步。

你只需要在手机和电脑上登录同一个账号，系统会自动开启桌面端的“允许移动端连接”功能，不需要扫码，也不需要额外配对。

这意味着一件很具体的事：你在地铁上打开手机，能看到电脑上的Agent正在读取哪个文件、下一步准备执行什么操作，可以远程授权或终止任务。

如果任务比较复杂，你甚至可以直接通过手机拍张发票或者上传文档，电脑端的Agent收到后自动完成内容识别、分类归档和表格录入。

还有一个细节设计，挺能说明产品团队在想什么。

很多人担心远程控制的时候电脑会休眠、任务会中断，WorkBuddy加了一个“锁屏远程”开关。开启之后，电脑不会自动休眠，屏幕也不会自动关闭，同时手机即使锁屏，远程连接依然保持。

你不需要让手机一直亮着，也不用让电脑屏幕一直开着，该干的事照样在干。

把“怎么做”变成“自动怎么做”

WorkBuddy有一个功能叫Skill，技能。你不用每次都跟AI啰嗦一遍同样的要求，它能把你的工作流打包成一个“上岗培训手册”，装一次，以后自动按你的标准执行。

举个例子：你每个月都要做一次供应商对账，流程固定——先合并三个表格，再筛选出金额超过10万的条目，然后按供应商分类汇总，最后输出一个带图表的Excel。

以前你每个月都要把这段话重复说一遍，现在你可以把这套流程保存成一个技能，下次直接说“跑一下供应商对账”，它自动按你之前设定的规则执行。

WorkBuddy的技能系统里有一个调度机制。你发一个任务，调度器会自动匹配最合适的技能来执行，匹配逻辑包括关键词触发和场景推断。

如果你装了“PDF处理”技能，下次你传一个扫描版合同上去，它会自动识别并触发处理流程，不需要你手动指定。

技能和插件是两回事：技能是让AI“更擅长怎么做”，比如更懂财务分析、更懂法务审查；插件是让AI“能做什么”，比如连上数据库、操控浏览器。两者配合起来，一个负责专业度，一个负责执行力。

目前WorkBuddy接入了腾讯云SkillHub技能社区，平台收录超过8万个技能，安装方式就是在对话框里说一句“装这个”，系统自动下载到本地目录。

一个人，一支团队

还有一个功能，我觉得特别适合那种“手上同时压着好几件事”的人。

WorkBuddy支持多智能体并行协作，你可以在一个任务里让多个Agent同时工作，各干各的，最后汇总成一个交付物。

具体怎么用？比如你要做一份行业分析报告，以前你只能一个模型串行处理——先搜资料，再写大纲，再填内容，再排版。

现在你可以说一句“帮我同时做市场调研、竞品分析和报告初稿”，WorkBuddy会自动派几个子Agent分头行动。一个负责抓取公开数据，一个负责整理你上传的报告，一个负责组装成PPT。

有一个用户用这套框架搭了一个“虚拟公司”，主Agent当CEO负责拆解任务，八个子Agent分别负责市场调研、产品设计、代码实现、内容营销等不同角色，并行推进。

他说了一句话挺有意思：“这和公司里CEO派活、各部门配合完成项目的逻辑一模一样。”

对于内容创作者来说，这个功能更实用。

你可以让一个Agent搜集资料，一个Agent列大纲，一个Agent写正文，一个Agent生成配图，四个“人”同时干活，你当监工。

以前写一篇深度稿子可能要折腾一整天，现在可能两三个小时就搞定了。

让它自己“值班”

最后一个功能，可能是WorkBuddy最被低估的能力。

它内置了定时自动化任务，支持一次性任务、每日循环、每周循环、每月循环。你设置一次，它按时间表自己跑、自己交付，不需要你在线。

听起来好像很简单，但用起来会发现场景特别多。

你每天早上到公司的时候，一份自动汇总的行业动态已经躺在桌面上了；你每周一打开电脑的时候，上周的销售数据周报已经生成好了；你每个月月初的时候，上个月的财务报表已经整理完了。

设置方式也很简单，直接用自然语言告诉它就行。

你在对话框里说“帮我创建一个每天早上9点执行的任务，汇总我关注的五个行业网站的最新动态，生成一份简报”，它就会引导你完成配置。客户端左侧菜单栏有“自动化”入口，也可以手动去那里新建。

有个用户分享过一个用法，特别接地气。

他设置了一个每天早上8点自动提醒的任务，内容就一句话：“提醒我点击WorkBuddy左下角头像里的‘今日礼包’按钮签到领积分”。

连领积分这种事都能交给它自动提醒，你说这东西是不是把“懒人经济”玩明白了。

结语

回到那个周三下午，供应链的那个人开完会回来，报告已经放在桌面上了。他没有跟任何人说这是AI干的。

但那天下午他省下了两个小时，一周下来省下了半天，一个月下来省下了两天。

这两个小时能干什么？可以陪孩子搭完一整套乐高，可以安安静静看完半本书，可以在楼下多跑两圈，不是多大的事，但就是这些“多出来的时间”，让一个人从被工作推着走，变成了能稍微停下来喘口气。

WorkBuddy上线半年，日活一千三百万，迭代五十多个版本。

这些数字背后，是一千三百万人每天把一些不想干、干不完、干得烦的事，交给了一个坐在电脑里的“同事”。

它不跟你寒暄，不跟你客套，你把活丢过去，它把结果交回来。

一个工具真正的价值，不是让人惊叹它有多聪明，而是让人在某天突然发现——那些以前不得不做的重复劳动，好像很久没有做过了。

这大概就是一千三百万人每天在用它的原因，不是因为它多会聊天，是因为它真的在干活。（完）

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