Recientemente, Tencent WorkBuddy anunció la apertura de su ecosistema de colaboración, integrándose con socios de software como Tongda Xin, Guangfa Securities y Beida Fabao, así como con socios de hardware como Plaud, Rokid, Insta360 y iFlytek, para construir el sistema de trabajo Agent OS.

Autor del artículo, fuente: GeekPark

Hace algún tiempo, Anthropic lanzó el Model Hardware Standard, intentando establecer un lenguaje universal para que los Agentes de IA se comuniquen con el hardware. Tras integrar este estándar, dispositivos de diferentes fabricantes y con distintas interfaces, como microscopios y brazos mecánicos, pueden ser descubiertos, comprendidos y controlados por el Agente.

Esto apunta a un cambio que está ocurriendo en la industria de la IA. Durante el último año, la competencia se centró principalmente en las capacidades de inferencia, generación y multimodalidad de los modelos; hoy en día, los Agentes comienzan a salir de las ventanas de chat para entrar en laboratorios, fábricas y sitios empresariales. El problema de la industria ha descendido: una vez que los modelos son lo suficientemente inteligentes, ¿quién conectará las herramientas, el hardware, los datos y las tareas?

El 2 de septiembre, Tencent WorkBuddy anunció la apertura de colaboraciones a más socios. Aplicaciones y software como Tongda Xin, Guangfa Securities, Beida Fabao, Tencent SSV Teacher Assistant, Weimeng, Beisen, Yunzhangfang y Fanruan se integraron al ecosistema; además, socios de hardware como Plaud, Rokid, Insta360, Youlanzi, iFlytek, Anker, Mammoth y Jingzao también forman parte del ecosistema de WorkBuddy.

¿Por qué un producto de IA debe conectarse simultáneamente a software profesional, servicios de la industria y múltiples dispositivos? Esta lista describe el entorno de trabajo completo que el Agente enfrentará: el software profesional proporciona conocimientos industriales y acciones comerciales, los dispositivos inteligentes aportan información en tiempo real sobre sonido, imagen y movimiento, y el Agente debe organizarlos en una cadena de tareas que pueda avanzar continuamente.

Durante el último año, los productos de IA para oficina ya pueden escribir, buscar, resumir y manejar contenido cada vez más complejo. Sin embargo, el trabajo real aún está disperso en distintos software, dispositivos y sistemas de cuentas. Después de recibir sugerencias de la IA, los usuarios a menudo aún deben realizar manualmente la transferencia de información, el cambio de herramientas y la conexión de procesos.

Entonces, cuando la IA comienza a participar en tareas complejas, la competencia real es quién establece un sistema de trabajo para el agente: que recuerde el contexto, comprenda el estado de la tarea, ordene aplicaciones y dispositivos, y convierta la intención del usuario en resultados dentro de límites de permisos controlados.

WorkBuddy, en esta apertura de colaboración, intenta ofrecer como respuesta el Agent OS.

Después de poder responder preguntas, la IA debe aprender a completar tareas.

Tomemos como ejemplo a un gerente de inversión que se prepara para una investigación de la industria. Necesita revisar sus notas de investigación y actas de reuniones anteriores, acceder a datos del mercado, anuncios de empresas e información industrial; después de la reunión, debe organizar sus juicios clave, enumerar preguntas pendientes de verificación y asignar tareas posteriores, finalmente consolidando todo en un informe de investigación.

Cada paso tiene sus herramientas correspondientes: el contenido de la reunión puede quedar almacenado en el dispositivo de grabación, la información del mercado proviene de servicios financieros profesionales, los documentos están dispersos en archivos locales y bases de conocimiento empresarial, y la colaboración ocurre en documentos, correos electrónicos y aplicaciones de mensajería instantánea. La IA puede ayudar a generar un resumen, pero quizás no sepa qué ha investigado previamente el usuario, qué problemas se resolvieron en esta discusión o qué conclusiones aún necesitan verificación.

Este es precisamente el principal obstáculo al que se enfrenta el agente al pasar de «responder preguntas» a «completar tareas». Lin Zuolu, responsable del ecosistema abierto de Tencent WorkBuddy, también mencionó en el lanzamiento: «Ya hemos superado la barrera de que el agente ‘pueda hacer cosas’. El verdadero desafío es garantizar que funcione sin interrupciones en cualquier dispositivo, cualquier sistema y cualquier escenario».

El agente debe asumir tareas complejas y requerir contexto continuo. Debe recordar qué ha hecho el usuario, comprender en qué paso se encuentra la tarea, determinar qué herramienta debe llamar, y saber qué datos puede leer y qué operaciones requieren confirmación. La memoria, el estado de la tarea, la conexión con herramientas, los permisos de identidad, los datos y los productos constituyen el entorno básico necesario para el funcionamiento del agente.

Las PC tempranas también pasaron por una etapa similar. Antes de que los sistemas operativos y las interfaces unificadas maduraran, era difícil que los software intercambiaran información sin problemas, y los usuarios actuaban como conectores entre diferentes herramientas. Hoy en día, la desconexión entre aplicaciones, dispositivos y Agentes hace que esta fricción aparezca en nuevas formas.

Lo que aborda el llamado Agent OS es precisamente este nivel de problema. Mientras que los sistemas operativos tradicionales gestionan archivos, ventanas y aplicaciones, el Agent OS también debe gestionar tareas, memoria, herramientas y permisos. El modelo proporciona capacidad de comprensión y razonamiento; este sistema determina cuánto del entorno de trabajo puede ver el modelo y hasta dónde puede avanzar las tareas.

En los seis meses desde su lanzamiento, WorkBuddy ha realizado más de 50 iteraciones de versión y se ha implementado en más de 50 industrias, incluyendo gobierno, educación, retail, finanzas, medios de comunicación y transporte. Según el informe financiero del primer trimestre de 2026 de Tencent, WorkBuddy es el servicio de agente de inteligencia artificial para productividad más popular en China según el número de cuentas activas diarias; según datos de la institución independiente Analysys, el volumen de accesos mensuales en PC superó los 20 millones en junio, manteniéndose en el primer lugar del mercado.

Mientras algunos productos de IA para oficina aún validan escenarios únicos, WorkBuddy ya ha acumulado una suficiente variedad de tipos de tareas reales, lo que constituye la base de su intento por crear un sistema operativo: un OS nunca se diseñó para una sola aplicación.

Cómo conectar una cadena de trabajo desde la aplicación Buddy hasta el hardware inteligente

El ecosistema abierto de WorkBuddy primero complementa la «mano» y el «ojo» del Agente.

Aplicaciones y socios de software como Tongda Xin, Guangfa Securities, Beida法宝, Weimeng, Beisen, Yunzhangfang y Fanruan se conectan a escenarios profesionales como finanzas, derecho, gestión de negocios, recursos humanos, fiscalidad y análisis de datos. El valor que aportan, además de las entradas de aplicación, incluye el conocimiento industrial, los datos empresariales y las herramientas ejecutables necesarios para que los Agentes completen tareas profesionales.

Tomemos como ejemplo la investigación y análisis financiero. Tongdaxin ha encapsulado sus 30 años de capacidad profesional en investigación y análisis en WorkBuddy: el usuario hace una pregunta con una sola frase y, en minutos, obtiene contenido estructurado y rastreable de nivel informe de investigación. Esta aplicación incorpora 26 expertos y 14 habilidades; en tiempo real, mediante el protocolo MCP, coordina automáticamente los datos de mercado en vivo, los datos financieros y la información de sectores de Tongdaxin, y durante el proceso de llamada, se muestran automáticamente tarjetas de datos estandarizadas. Además, cuando existen lagunas en los datos, el sistema marca explícitamente «pendiente de completar», en lugar de rellenarlos por sí mismo.

Esto es precisamente la restricción estricta que los escenarios profesionales imponen a la IA. Los modelos generales grandes pueden generar un análisis que parece completo, pero en campos como investigación y análisis de inversiones, derecho y medicina, "parecer correcto" y "ser rastreable y verificable" son dos cosas distintas.

La aplicación Buddy se puede considerar como un modo de trabajo vertical cargado sobre la base de WorkBuddy. Los socios del sector conectan su conocimiento, herramientas, procesos y forma de marca a ella, y los usuarios obtienen una plataforma más alineada con sus necesidades profesionales. Los gestores de inversión, profesores, abogados, creadores de contenido y comerciantes pueden cada uno tener su propio Buddy.

Fuente de la imagen: WorkBuddy

La incorporación de socios de hardware permite que el flujo de trabajo trascienda aún más la pantalla. Dispositivos como Plaud, Rokid, Insta360, iFlytek y YouLanZi pueden llevar información de voz, imagen, interacción espacial y escenarios de trabajo móvil al Agente; socios como Anker, Mammoth y JingZao completan los puntos de entrada finales en entornos de oficina y creación.

La lógica de integración de hardware es esencialmente escribir un "controlador" para el Agent OS: el hardware se encarga de percibir, activar, mostrar e interactuar (equivalente a un dispositivo de E/S), mientras que WorkBuddy se encarga de comprender, planificar y programar (equivalente al núcleo). Los fabricantes no necesitan construir su propio AI ni modificar la forma de sus productos; con una sola integración, conectan hardware, App, PC y Web, permitiendo que las cuentas, tareas, memorias y productos fluyan sin interrupciones entre dispositivos.

Por ejemplo, cuando un usuario ingresa a una reunión con un dispositivo de grabación o gafas inteligentes, las intervenciones en vivo se convierten en entradas de tareas; después de la reunión, el contenido se transcribe y archiva, se extraen tareas pendientes, se recuperan los materiales relacionados y se envían correos electrónicos y tareas de colaboración posteriores a los sistemas correspondientes. Cuando el usuario cambia de hardware a un teléfono o PC, las tareas, los recuerdos y los productos continúan a lo largo de la misma cadena.

El teclado colaborativo de You Lanzi ofrece otra forma de entrada. Integra el micrófono y el teclado numérico en un solo dispositivo: al presionar una tecla y hablar, puedes asignar tareas a WorkBuddy sin necesidad de cambiar a la ventana de la aplicación.

Foto cortesía del公众号 de YouLanzi

El escenario clásico de este producto es Vibe Coding: los desarrolladores describen sus requisitos por voz, y el agente genera automáticamente fragmentos de código sin necesidad de alejar las manos del editor de código. Para creadores de contenido y usuarios de oficina diaria, también es una entrada de voz "siempre activa": cuando surja una inspiración, simplemente dilo; cuando haya una tarea temporal, asígnala verbalmente; y las ideas fragmentadas se convierten automáticamente en tareas estructuradas o borradores.

Para los fabricantes de hardware, ahora tienen una ruta más realista hacia la IA. Construir desde cero la selección de modelos, la gestión de memoria, la planificación de tareas, la llamada a herramientas y el control de permisos requiere una gran inversión de ingeniería. Si el hardware se encarga de la percepción, el despertar, la visualización y la interacción, mientras que la plataforma de Agentes se ocupa de la comprensión, la planificación y la programación, los fabricantes pueden concentrarse en su experiencia de producto fortaleza.

WorkBuddy busca asumir precisamente este papel de capa intermedia. El usuario ve la aplicación Buddy, los expertos, las Skills, los conectores y el hardware, mientras que en segundo plano funciona un sistema de programación organizado en torno a tareas, contexto y capacidades.

Cuanto más socios se integren, más completo será el contexto de trabajo que la plataforma pueda ver: esto es tanto el valor del ecosistema como la variable clave para la viabilidad de Agent OS.

¿Cómo evoluciona un sistema de trabajo desde un producto hasta un ecosistema?

El valor de cualquier sistema operativo no proviene solo de sus funciones propias. Necesita ofrecer interfaces estables para desarrolladores, espacio para que los socios operen de manera sostenible, y también garantizar a los usuarios una experiencia consistente entre diferentes aplicaciones y dispositivos. Agent OS sigue igualmente esta lógica.

Finanzas, derecho, impuestos, educación y creación de contenido tienen sus propios conocimientos, datos y flujos de trabajo, y los dispositivos hardware asumen distintas tareas de percepción e interacción. Es difícil para una sola empresa cubrir por sí sola un entorno de trabajo tan complejo. La apertura de WorkBuddy tiene como objetivo asignar al plataforma capacidades comunes como memoria, tareas, llamadas a herramientas, permisos de identidad y gestión de productos, mientras que los socios aportan conocimientos industriales, software profesional y puntos de entrada terminales.

Esto también explica por qué WorkBuddy debe pasar de ser un solo producto a convertirse en un ecosistema. El contexto que un solo agente puede ver generalmente está limitado a una sola aplicación; cuantos más sectores y herramientas se integren, mayor será la oportunidad de comprender cómo ocurre un trabajo.

La arquitectura técnica de la plataforma abierta también respalda esto. Además del hardware y la aplicación Buddy, la plataforma ha abierto simultáneamente tres módulos: Skill (habilidad), Expert (experto) y Connector (conector). Los desarrolladores pueden escribir un conjunto de métodos o flujos de trabajo industriales como un Skill, encapsular conocimientos y formas de juicio del dominio como un Expert, y conectar sus propias API o herramientas mediante el Connector.

Esta integración es bidireccional: las capacidades externas de IA ingresan al mercado de Buddy para servir a los usuarios, y los socios de hardware también pueden obtener autorización a través de la plataforma para integrar las capacidades del ecosistema WorkBuddy en sus propios dispositivos. Las capacidades de pago y los canales de distribución de la plataforma se están desarrollando aceleradamente: la historia de los sistemas operativos ha demostrado repetidamente que el diseño del sistema económico determina más que la arquitectura técnica el rumbo a largo plazo del ecosistema. Si los desarrolladores pueden ganar dinero y los socios pueden obtener retornos sostenibles, esto determina directamente si este sistema abierto es un ecosistema vivo o simplemente una exhibición de colaboración puntual.

Al elevar aún más la perspectiva, se puede ver que, en el último informe trimestral, Tencent resumió su estrategia de IA en tres niveles: inteligencia, aplicaciones e infraestructura: Hunyuan proporciona la capacidad de modelos, productos como WorkBuddy y CodeBuddy asumen tareas reales, y la infraestructura de cómputo y nube respalda el entrenamiento de modelos y la inferencia de aplicaciones. La administración de Tencent describió además a WorkBuddy como un espacio de trabajo flexible de Agent que puede programar diferentes modelos y habilidades según las tareas.

Esta posición significa que WorkBuddy no solo se limita a presentar HunYuan como un producto de oficina dentro del ecosistema de Tencent. Más bien, actúa como una capa de conexión entre los modelos, las herramientas y las tareas de los usuarios: recibe las capacidades de HunYuan y otros modelos en la parte inferior, se conecta con escenarios específicos de productividad en la parte superior, y valida la utilidad de los modelos y la ingeniería de Agentes a través de tareas reales.

El reciente Hy4 Preview ha hecho que esta cadena sea más específica. Tencent lo posiciona para tareas de productividad como código, oficina e investigación científica, y lo integra simultáneamente con WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao e ima. Hy4 Preview también se diseñó en colaboración con productos como WorkBuddy, centrándose en optimizar la colaboración entre archivos, el análisis de datos y el flujo completo desde el procesamiento de información hasta la entrega de documentos, hojas de cálculo y presentaciones.

Anteriormente, el desarrollo de grandes modelos y su implementación en productos solían ser dos cadenas relativamente independientes: el equipo de modelos mejoraba su capacidad en pruebas de referencia, y luego el equipo de productos buscaba escenarios de uso adecuados. La relación entre WorkBuddy y Hunyuan presenta un enfoque diferente. El modelo entra primero en tareas reales de productividad, y la evaluación del lado del producto, los resultados de la llamada a herramientas y los comentarios de los escenarios se retroalimentan al proceso de investigación y desarrollo, ayudando a iterar continuamente el modelo y el agente.

Esto constituye el ciclo de datos que Tencent busca establecer. Después de mejorar las capacidades del modelo, WorkBuddy puede manejar tareas más complejas y con cadenas más largas; al aumentar los tipos de tareas, se revelan problemas reales del modelo en planificación, llamada a herramientas y entrega de resultados; la continua integración de aplicaciones, hardware, Skills y expertos aumenta aún más la densidad de contexto de la plataforma. Producto, modelo y ecosistema se impulsan mutuamente durante este proceso.

El volante de datos también requiere límites claros. Para los usuarios empresariales, cómo se guardan los recuerdos de tareas, cómo se aíslan los datos empresariales y cómo se autorizan y registran las operaciones clave determinarán hasta qué punto la plataforma puede integrarse en los flujos de trabajo. Mientras WorkBuddy obtiene más contexto, también asume una mayor responsabilidad de gobernanza. Sin esta base de confianza, cuanto mayor sea la escala del ecosistema, mayores serán los riesgos potenciales.

Desde este punto de vista, el ecosistema abierto es en sí mismo una condición para la existencia de Agent OS. Tencent ya cuenta internamente con Hunyuan, reuniones, documentos, correo electrónico, WeCom y servicios en la nube, mientras que los socios externos aportan conocimientos especializados, software y hardware de industria. Si estas capacidades pueden ser invocadas de manera unificada en torno a tareas, WorkBuddy podría evolucionar desde un producto de IA para oficina interno de Tencent hasta convertirse en una plataforma de trabajo orientada a más industrias y desarrolladores.

OS no puede lograrse con un solo lanzamiento. ¿Podrá el ecosistema abierto permitir que los Agentes acumulen suficiente densidad de contexto dentro del flujo de trabajo de cada usuario, para que el modelo tenga señales reales que optimizar y que los socios reciban recompensas continuas que los incentiven a quedarse? Esta es una pregunta más fundamental que la arquitectura técnica.

WorkBuddy puede liderar la dirección del Agent OS, pero si este sistema realmente funciona dependerá finalmente de su capacidad para transformar los modelos, productos y capacidades de conexión de Tencent en un orden ecológico sostenible.