WorkBuddy 之後，騰訊 AI 重回主幹道

如果只看最新一份半年報，很容易把騰訊的 AI 投入理解成一場越來越昂貴的豪賭。

淨現金流從 Q1 的 1469 億驟降至 Q2 的 582 億，自由現金流首度轉負。騰訊正在用遊戲、廣告這些堅挺的「老本」補貼 AI。

但錢燒下去，到底燒出了什麼？

一個戲劇性對比是，年初「高舉高打」的元寶，花了 150 億加入紅包大戰，DAU（日活指數）數據並不理想；

而公司一個 10 人團隊用兩個通宵趕出來的 WorkBuddy，卻在四個月內跑出超 2000 萬月活，登頂國內辦公智能體第一。

為什麼 150 億的元寶沒成為答案，10 個人做的 WorkBuddy，卻跑出來了？

二者的分野，恰好勾勒出騰訊 AI 從「慣性衝鋒」到「理性歸位」的路徑變遷。

1、一場「自下而上」的需求捕獲

嚴格而言，WorkBuddy 並不是騰訊自上而下的戰略級產品，它更像是自下而上的「意外信號」被捕捉後的產物。

時間往回撥三年，騰訊順着 Agent 浪潮的方向，選擇把資源押注在 AI 編程工具 CodeBuddy 上。

CodeBuddy 為 Agent 能力打下地基，但一個關鍵信號在此期間浮現，超過 1 萬名非開發崗位的員工，同樣在用 CodeBuddy 處理非代碼任務。

兩股暗流的交匯加快了 WorkBuddy 的問世。

一是真實的「非代碼」需求亟待解決。

今年 1 月，CodeBuddy 負責人汪晟傑與幾位核心人員，做出了一個面向非技術用户的版本，技術內核不變，但交互邏輯重寫，WorkBuddy 的雛形由此誕生。

二是「龍蝦」熱潮的催化。

3 月，OpenClaw 掀起的「部署龍蝦」風潮讓騰訊大樓門口排起長隊，也將水面下的項目提前推到台前。WorkBuddy 是其中之一。

乍看之下，騰訊的「龍蝦軍團」像是大廠賽馬的又一註腳。

但賽馬是同一賽道上的資源搶奪，而「龍蝦」矩陣實則是不同路徑的戰略試探，將這幾款產品攤開來看，更貼切的概括是騰訊在「多點卡位」。

騰訊「AIl in AI」的戰略決心下，是「AI in AIl」的執行落點，即讓 AI 像水電一樣，流進騰訊的每一個產品。

WorkBuddy 瞄準辦公生產力，QClaw 押注開源生態入口，Marvis 卡位操作系統層級。三者分屬不同戰場，在同一片無人區裏分頭探路。

在 AI Agent 這個不確定性極高的新賽道，騰訊選擇用多路徑、多場景的快速試錯，來尋找自身生態的最優解，然後毫不猶豫鎖定「正確答案」。

WorkBuddy 上線當月，PC 端月訪問量就達到 885 萬，騰訊立刻果斷、大規模加註。

據《晚點》報道，5 月份，CodeBuddy 與 WorkBuddy 團隊升格為騰訊云云產品六部；

6 月，騰訊為其打通了騰訊文檔、騰訊網盤、騰訊樂享等業務，並將 QClaw 業務及部分團隊劃入其中。

半年報中，WorkBuddy 的戰略地位再次躍升。騰訊明確將 WorkBuddy 的推理算力列為資本開支的第二重要用途，僅次於混元大模型訓練。

從「意外」到「戰略級」，WorkBuddy 只用了不到四個月。

騰訊為什麼敢讓這樣一個邊緣生長出來的產品迅速獲得資源傾注？

答案在於，它同時擊中了騰訊的三個核心偏好。

技術上，它繼承了「原生」的技術血脈。

WorkBuddy 將 CodeBuddy 為程序員服務的「任務編排、工具調用和執行機制」，重新封裝後服務於更廣泛的辦公人羣。

這代表着 Agent 能力從專業領域向通用場景的「正統進化」。

戰略上，WorkBuddy 完美契合了騰訊骨子裏「連接」的基因。

作為「騰訊雲 AI Agent 的統一智能體入口和平台」，WorkBuddy 目標是整合代碼、辦公、設計等高頻場景，成為用户與所有 AI 能力交互的第一站。

此外，它還能與騰訊文檔、企業微信等內部產品打通，從一個應用，變成一個承載其他應用和服務的底層平台。

商業化上，WorkBuddy 天然適合打開變現通道。

與 CodeX 只能調用自有模型不同，WorkBuddy 同時支持包括混元在內的多個主流大模型自由切換，這一開放性帶來了雙重商業收益，既可通過 Token 調用向用户收費，也可向接入的模型廠商抽取分成。

據財報電話會披露，目前 WorkBuddy 付費用户的毛利率、模型服務（MaaS）的毛利率，已能與騰訊雲整體毛利率比肩。

而透過 Workbuddy 這道窗口，你也能清晰看到 AI 時代的產品思維迎來逆轉。

過去互聯網一貫的流量邏輯失效。元寶像是騰訊 AI 的「奧德賽」時期，沿用一貫的「先做再想」邏輯，卻沒看清產品價值和商業模式，所以很難跑出來。

而 WorkBuddy 截然不同，它的成長軌跡更像是騰訊「邊做邊想」塑造的確定性產物，能在反饋中不斷收斂。

這種方法論轉變的背後，是對用户需求認知的根本變化。

用户需求不再是等挖掘的顯性礦藏，而是需要產品去塑形的黏土。AI 時代，用户往往不知道自己真正需要什麼，直到產品把答案遞到眼前。

但用户反饋依然是不可跳過的閉環，AI 產品的本質，是模型參數、產品定義與用户需求之間一場高頻的三角校準。而校準的節奏，遠比以往任何一個技術週期都要快。

這就極其考驗團隊隨機應變的靈敏度，騰訊顯然擅長這件事。

沿襲「小步快跑，快速迭代」的歷史方法論，WorkBuddy 上線 4 個月期間，更新了 52 個版本，幾乎每兩天就推出一版。

而能做到這一切的根本，還在於騰訊內部對於 Co-Design（協同設計）的深刻理解與執行，即產品與模型、算法與場景，都需要共同進化。

2、Co-Design 落地，騰訊 AI 擰成一股繩

6 月份，騰訊雲與智慧產業事業羣 CEO 湯道生與姚順雨的對談在行業出了次圈。出圈的核心一點是，兩人毫不避諱地談論起「騰訊 AI 落後」的質疑。

以騰訊一貫務實的氣質看，敢於公開談論「短板」，大概率意味着 AI 進展已經有了足以被拿到枱面上檢驗的底氣。

對談內容本身，實際是一次成果覆盤。

而姚順雨這位從 OpenAI 空降而來的年輕科學家，正是覆盤中最核心的變量。

如果 WorkBuddy 的崛起是一條明線，那麼騰訊 AI 內部從組織到模型的進化，構成了一條暗線。

姚順雨加入後，騰訊 AI 的組織架構在不到八個月內完成了從分散到集中的全線收口，以他為軸心，研發體系被重新擰成一股繩。

這與阿里的節奏形成對照：

阿里以吳泳銘為最高決策軸心，將 AI 戰略、技術協調與商業化全線收歸 CEO 直管；而騰訊的選擇是，把一位年輕科學家推到齒輪咬合的中心，讓技術判斷直接驅動資源配置。

嵌合辦公 Agent 產品發佈節奏，這也印證了業內一道共識，阿里傾向於「組織先行」，通過頻繁的組織調整來適配 AI 戰略。而騰訊擅長「產品先行」，產品設計、組織變化、模型成長緊密耦合。

落到辦公 Agent 這一站，WorkBuddy 跑出了一個明確的時間差，在阿里還在反覆畫組織線時，騰訊已經完成了產品驗證和市場卡位。

敢於「產品先行」的作戰能力，正是騰訊「Co-Design」方法論的精髓所在。湯道生和姚順雨對談中，這個詞被高頻提及、深度闡釋。

但 Co-Design 在科技產品設計中只是一個公開的秘密，難就難在，如何把它實施透徹。

看懂這點，才算真正看懂 Workbuddy 坐穩辦公 Agent 第一位的真正原因。

姚順雨上任後着手推進了三件事：

第一件事，給模型糾偏。

他推翻了混元此前過度追逐榜單的研發路徑，主導重建了混元的預訓練和強化學習基礎設施體系，把衡量標準從「刷榜」拉回到真實用户體驗。

此前混元為打榜把相關語料混入訓練集，導致模型「很會考試，真實場景一塌糊塗」。

姚順雨到任後，要求團隊「不要盯着榜單做事」，轉而建立以產品實際表現為導向的評估體系。

第二件事，打通模型與產品的閉環。

在 WorkBuddy 之前，元寶作為 C 端應用每天接收大量真實用户指令，這些來自真實場景的上下文數據成為混元訓練最寶貴的素材。

經過元寶場景驗證的混元能力，又直接賦能給 WorkBuddy，Hy3 接入後，WorkBuddy 任務解決率從 72% 提升至 90%，耗時縮減 34%。

反過來，WorkBuddy 產生的任務數據又回流成為混元的迭代養料。

每件事都在回答同一個問題：模型如何服務產品，產品如何反哺模型。

值得一提的是，姚順雨甚至還建議過搭建一套集團層面的強化學習平台，讓不同業務都能在上面訓練自己的模型，同時把真實業務產生的數據回流給混元，相當於，集全公司之力做產品。

這是一個很瘋狂，但也很正確的想法。

而 WorkBuddy 的爆發，正在逐步驗證了這條路徑的可行性。騰訊第一次把模型、產品、數據和組織真正擰成了一股繩。

這也就註定，WorkBuddy 面向大眾辦公需求，會是一個足夠好用的產品。

WorkBuddy 身上清晰可見兩種底色：

它既是辦公 Agent 工具能力的集大成者，也延續了騰訊做產品一貫的細膩，説兩個細節。

WorkBuddy 集合了海量 Skills，除了用户能自行搭建專屬 Skill，也能直接調用官方預設的技能庫，讓普通用户無需從零開始，打開就能用。

以及，任何模型在響應時都會實時展示扣除的積分明細，甚至在模型「思考」過程中會伴有趣味化的等待提示，讓每一次調用都變得可感知、可預期。

沒錯，這種熟悉的產品設計，你大概率會在騰訊遊戲等諸多產品中體驗到，屬於騰訊做產品最典型的手感。

3、不會只有一張好牌

WorkBuddy 站在了騰訊內部的聚光燈下，算力、技術和市場資源大多能快速獲批，一路綠燈。

甚至有消息稱，這將是繼 QQ、微信之後的騰訊第三大戰略級產品。

但一個 AI 賦能的全新騰訊，一定不止於此。

實際上，大廠在 AI 這條線上一直是兩條路並進：

一邊是獨立的新產品在探索 AI 的邊界，另一邊是核心業務在各自摸索 AI 化的路徑。

WorkBuddy 屬於前者，新質生產力走到台前。而後者的擔子，正逐步落到微信主導的 Agent——「小微」身上。

小微是騰訊內部從 2025 年上半年就孵化的絕密項目，但與 WorkBuddy 直接調用集團 AI 資源不同，小微歸屬於微信內部，基座模型是微信自研的中文大語言模型 WeLM，部分複雜任務會調用 DeepSeek 等模型進行補充。

它的定位，可以理解為微信生態的「全能管家」——嵌在 14 億月活中，打通微信的社交、內容、服務與支付，完成從需求到交易的閉環。

目前，小微已開啓灰度測試。在微信主頁左上角，這一含金量極高的位置，已經開通了小微入口。用户可以通過與其調用微信各類功能，如總結羣聊、公眾號內容，打開小程序完成點單等。

值得注意的是，此前騰訊元寶在功能開發中也試圖打通微信邊界，但功能更多活躍在公眾號評論區。

微信在騰訊內部一直是一塊相對獨立的領地。團隊獨立之外，微信有自己的產品哲學，如格外注重平台聲譽和用户體驗，不希望廣告和消息滋擾用户。

現在，同樣的邏輯延伸到 AI Agent 能力上，能開發到什麼程度、能開放哪些邊界，微信更想基於「自治權」來保證絕對的確定性。

無論如何，「小微」依然是騰訊探索 AI 轉型的另一張王牌。

一個可能的分工是：WorkBuddy 主導「生產力」路徑，幫用户完成辦公任務；微信則主導「生活」路徑，讓 AI 幫用户完成社交、出行等日常事務。

不過，相較於年初推廣元寶時的高舉高打，騰訊在小微的投入策略上明顯更為審慎。

劉熾平在財報電話會上明確表示，小微的成本投入規模將低於此前在元寶上的投入，整體成本「完全可控」。

小微更像是微信內部的一場有節奏的 AI 實驗，既遵循微信一貫的戰略剋制，也映射出騰訊當下「場景驅動、漸進投入」的務實特點。

綜合騰訊在 AI 業態上的探索與行動，可以清晰地感受到一種「進可攻，退可守」的戰略哲學。

最顯而易見的是資本開支層面的攻守設計。表面上看，騰訊二季度 527.8 億的資本開支讓自由現金流首次轉負，給人一種「激進燒錢」的印象。

但劉熾平在電話會上同時亮出了兩張底牌：

一是優先自用，賺取長期訂閲與 Token 收入，二是保底，閒置算力也能對外租賃，創造不錯的投資回報。

產品打法上，元寶落入下風，WorkBuddy 便立刻從辦公 Agent 中突圍；WorkBuddy 剛剛站穩，小微已在微信生態內蓄勢。

騰訊不會讓自己手裏沒有好牌，也不會只剩一張好牌。

所以，為什麼騰訊總能保持從容？

實際上，從騰訊敢直接引進年輕科學家姚順雨，並賦予他調動集團龐大資源的權限，這一動作本身就已經説明問題。

姚順雨在與湯道生對談中表示，騰訊總體上是基於信任（trust）而非指標（metric）運轉的公司，組織文化中具備低自我（low ego）特質，有極其務實（solid）的一面。

這些看似柔軟的文化基因，恰恰是做 AI 最需要的東西。

翻譯成大白話大概就是，騰訊不端着，能在錯誤面前快速低頭，然後快速掉頭。

拉長時間軸來看，大廠近三十餘載浮沉，始終圍繞「互聯網 +」這一宏大前綴展開。

AI 浪潮來襲後，科技第一次擺脱「工具人」的從屬角色，重歸產業變革的主幹道。

競爭的焦點從流量分配轉向了底層算力、基礎模型、前沿算法等硬核實力的正面交鋒。

過往在長期商戰中沉澱下來的產品洞察、生態構建能力與組織韌性，依然是寶貴的資產。

只是如今，它們必須被重新編碼，與「AI 本位」的新邏輯深度耦合。

WorkBuddy 的意義，不在於騰訊做出了一個 AI 爆款，更在於騰訊可以快速改變產品和組織慣性，建立起一套 AI 時代新的增長機制，可以快速響應，不會輕易失序。

這是騰訊駛向下一個時代的出口，也是它必須持續轉動的方向。