Après la popularité soudaine d'OpenClaw en mars de cette année, les grandes entreprises nationales ont lancé des produits similaires, entraînant une construction redondante et une superposition des fonctions dans le secteur des agents d'entreprise. En juillet, Alibaba a intégré QoderWork, Wukong et MuleRun pour lancer Qwen Office, placé sous la direction du PDG de DingTalk, Chen Yusen ; Tencent a réorganisé les activités liées à QClaw au sein du sixième département des produits cloud. Dans le même temps, les applications principales telles que DouBao, Tongyi Qianwen et Tencent Yuanbao ont presque simultanément désactivé leurs places d'agents intelligents. Les grandes entreprises passent d'une stratégie d'expansion à une approche de concentration, et l'intégration des points d'entrée de trafic et des agents IA est devenue un consensus industriel, mais la question de la monétisation pour les utilisateurs reste un défi.

Auteur et source de l'article : Shixiang

« Avant, le plus grand risque pour les agents était de parier sur la mauvaise direction ; maintenant, c’est la duplication des efforts. » a déclaré une personne proche de l’industrie de l’IA à « Shixiang » : « Les fonds et la puissance de calcul sont trop importants ; la course de chevaux ne peut pas être une solution durable. »

Par le passé, les grands acteurs nationaux, face à la vague OpenClaw, ont rapidement lancé sur le marché un ensemble d'agents relookés.

Aujourd'hui, face à des milliers d'« coquilles d'Agent », les grandes entreprises préparent à capturer.

Le 2 juillet, Alibaba a annoncé la fusion de QoderWork, Wukong et MuleRun pour lancer le nouveau produit Qianwen Office, sous la direction du PDG de DingTalk, Chen Yusen.

Le 20 juillet, Tencent a transféré les activités et l'équipe du centre de produits QClaw au département six des produits cloud, auquel appartient WorkBuddy.

Ces deux changements ont également marqué la fin de la vague OpenClaw.

La matrice d'agents intelligents pour les grands groupes est une réaction de panique suite à la montée en flèche d'OpenClaw. En mars de cette année, après qu'OpenClaw ait rapidement atteint la première place du classement historique des étoiles sur GitHub, Tencent Qclaw, ByteDance ArkClaw et Alibaba JVS Claw ont rapidement suivi. En peu de temps, de nombreux agents « coquilles » basés sur OpenClaw, soit encapsulés, soit compatibles, ont été produits en série.

Le prix d’un lancement précipité est une forte redondance des fonctionnalités au sein de l’entreprise, toutes concentrées sur le scénario de bureau pour cadres, avec uniquement des points d’entrée et des flux de trafic différents. Par exemple, MuleRun entre par Alibaba Cloud, QoderWork par le bureau de bureau, et Wukong par la collaboration DingTalk.

Chez Tencent, WorkBuddy est développé par Tencent Cloud, tandis que Qclaw est développé par Tencent Computer Manager ; même les utilisateurs ont du mal à les distinguer.

Chez ByteDance, au moins quatre agents internes ont été développés — Feishu MiaoDa OpenClaw, Volcano Engine ArkClaw, Koi OpenClaw et Trae Work, avec plusieurs équipes effectuant séparément des adaptations produit pour OpenClaw.

La stratégie de plusieurs lignes de produits présente l'avantage d'une grande quantité d'idées et de créativité, mais l'inconvénient d'une répartition trop dispersée des ressources ; elle convient uniquement à la défense et ne permet pas de mener de grandes batailles. OpenClaw a réussi à itérer trois versions en trois jours, brisant les défenses des grandes entreprises avec un projet de week-end d'un programmeur à la retraite.

L'intégration de Tencent WorkBuddy avec Qclaw, ainsi que celle d'Alibaba avec Qwen Office, comportent tous deux une dimension de limitation des pertes.

Au début juillet, un événement industriel plus symbolique s'est produit simultanément : les principales applications de grands modèles, telles que ByteDance Doubao, Alibaba Tongyi Qianwen et Tencent Yuanbao, ont presque en même temps désactivé entièrement les espaces d'agents intelligents et les entrées de création d'agents personnalisés.

Les grandes entreprises ont passés d'une expansion massive à une concentration stratégique dans l'application de l'IA, ce qui constitue désormais un consensus industriel.

La ère de Wukong sur DingTalk touche à sa fin

L'explosion de WorkBuddy de Tencent Cloud illustre indirectement le problème de Xiao Mo, responsable de Volcano Engine : dès le début de l'année, il a consacré tous ses efforts et ressources à OpenClaw, ce qui a retardé la sortie de Trae Work de plusieurs mois par rapport à ses concurrents ; le marché a été largement occupé par WorkBuddy, et une fois l'accès perdu, les opportunités deviennent de plus en plus rares.

Cette déclaration provient d'un employé de ByteDance. La conclusion est claire : les grandes entreprises intègrent des produits d'agents dispersés sur des plateformes de travail, ce qui devient une tendance pour s'emparer de l'entrée centrale du futur.

L'intégration de Qwen Office suit un schéma similaire. Apparemment, il s'agit de la fusion de trois produits Agent, mais en arrière-plan, cela prolonge l'intégration du groupe ATH depuis mars. En parallèle, DingTalk utilise également Qwen Office pour redéfinir son propre positionnement.

Sur le plan temporel, le 16 mars, les cinq entités — le groupe ATH d'Alibaba, le laboratoire Tongyi, la ligne d'affaires MaaS, le département Qianwen, le département Wukong et le département d'innovation IA — ont été fusionnées. Seulement 24 heures plus tard, Alibaba a lancé la plateforme de travail native IA Wukong, établissant ainsi sa stratégie combinant point d'entrée流量 et plateforme d'agents intelligents.

Les changements organisationnels de juin ont accéléré le processus d'intégration : Chen Yusen, fondateur de MuleRun, a remplacé Wu Zhao en tant que PDG de DingTalk. Précédemment, il avait mené une initiative entrepreneuriale au sein d'Alibaba Cloud, en lançant le seul produit interne d'Alibaba à avoir réellement généré des données commerciales dans le domaine des agents.

Faire diriger DingTalk par Chen Yusen est également interprété comme Alibaba confiant la direction de la bataille à la personne ayant le meilleur produit IA.

À peine une semaine après sa prise de fonction, Chen Yusen a annoncé la reconstruction collective de cinq départements : Wukong et MuleRun ont fusionné pour former une nouvelle équipe Wukong. Shu Junliang, ancien CTO de MuleRun, en prend la direction, ce qui équivaut à une prise en charge de l'ensemble de la ligne de produits Agent par l'équipe technique de MuleRun. La précédente équipe Wukong, sous la gestion de Wu Zhao, prend fin.

En même temps, les six canaux — vente directe, vente téléphonique, prestataires de services, pré-vente, livraison et succès client — ont été regroupés au sein d’un seul département de développement client, mettant fin à la séparation des départements de vente et de livraison de Wukong, DingTalk et MuleRun.

À l'annonce tripartite du 2 juillet, basée sur QoderWork, intégrant Wukong et MuleRun, Qianwen Office est organisationnellement plus proche de la ligne de produits DingTalk.

La position de l'application AI de DingTalk est encore renforcée.

Le rapport d'analyse d'Yi Guan « Perspectives du marché des plateformes d'agents intelligents pour le bureau en Chine au T2 2026 » indique qu'au mois de juin de cette année, le nombre de visites mensuelles de Tencent WorkBuddy s'est élevé à 20,97 millions, se classant en tête du secteur, tandis que QoderWork d'Alibaba enregistre 7,88 millions.

Alibaba manque de capacité de croissance sociale et d'acquisition de clients grand public ; ByteDance dispose de Douyin et Feishu, Tencent de WeChat et QQ ; le cœur du avantage concurrentiel d'Alibaba se trouve sur le segment B, avec DingTalk.

La base de plus de 26 millions d'organisations DingTalk détermine la stratégie produit de Qwen Office. Contrairement à WorkBuddy, conçu pour les utilisateurs natifs d'Internet, Qwen Office se concentrera davantage sur la vente de résultats en termes de productivité et d'efficacité, afin de conquérir rapidement le marché B2B. En combinant la vente groupée avec Alibaba Cloud, Qwen Office associé aux serveurs cloud et aux services de modèle permet à Alibaba de lancer une stratégie combinée difficile à reproduire pour ses concurrents.

Pour DingTalk, le département a à plusieurs reprises tenté d'intégrer les capacités d'Agent au produit. Après cette intégration, DingTalk passera d'un outil IA à un système d'exploitation, permettant aux employés d'entreprise d'appeler directement Qwen Office et d'intégrer l'IA à leurs processus de travail.

Intégrer DingTalk, c’est aussi gagner du temps. Pour les utilisateurs, intégrer en profondeur des outils d’IA tels que WorkBuddy, Alibaba Tongyi et Coze dans les systèmes CRM des entreprises, les processus DingTalk/Feishu ou les dépôts de code implique un coût de remplacement très élevé. Les données, les habitudes et les chaînes de relations des utilisateurs y sont toutes consolidées.

C’est aussi la raison pour laquelle Qwen Office doit être intégré. Faire en sorte que DingTalk déclenche directement Qwen Office pour rédiger des rapports hebdomadaires et appeler des graphiques de données afin de créer un réflexe musculaire chez les utilisateurs et conquérir l’accès au bureau de bureau.

WeChat Work n'est pas devenu le partenaire de Tencent Agent

Ce tour de force collectif des grandes entreprises sur le segment des agents d'entreprise intelligentes a établi une méthode standardisée : intégration de l'IA, des points d'entrée de trafic et de l'organisation.

Alibaba, ByteDance et Baidu ont tous choisi le modèle d'attaque combinée « entrée de trafic + agent IA ». GenFlow Agent de Baidu est directement intégré au stockage en ligne et à la bibliothèque de documents, tandis que Qwen Office est profondément intégré à DingTalk.

ByteDance est plus agressif, avec ses quatre produits d'agents entièrement centrés sur Feishu.

Liao Ding Miao Da OpenClaw est intégré directement dans Liao Ding ; ArkClaw est intégré de manière transparente via les canaux ou les canaux de messages de Liao Ding ; Koi OpenClaw est connecté à l'écosystème de Liao Ding via un plugin ; Trae Work établit un lien entre les documents Liao Ding et les tableaux multidimensionnels via un lien d'autorisation d'application externe. Liao Ding constitue la destination commune et le centre de trafic de tous les produits Agent de ByteDance.

Tencent a emprunté un autre chemin.

WorkBuddy n'est pas étroitement intégré à WeChat Work et active même l'interopérabilité avec Feishu et DingTalk ; les utilisateurs peuvent contrôler à distance WorkBuddy via des plateformes de messagerie telles que WeChat, WeChat Work, QQ, Feishu et DingTalk.

Pour Tencent, les agents devraient viser une faible barrière d'entrée plutôt qu'un contrôle, en devenant des points d'entrée de travail indépendants. La croissance naturelle sur WeChat et les plateformes sociales constitue le véritable moteur de trafic ; l'effet de rétention des clients sur WeCom est facultatif.

Grâce à la intégration de plus de dix modèles principaux tels que HunYuan, DeepSeek, GLM, Kimi et MiniMax, ainsi qu'à la connexion interplateforme avec des logiciels de productivité, WorkBuddy permet aux utilisateurs de contrôler à distance leur ordinateur pour accomplir leurs tâches.

En ce qui concerne la position de WeCom, elle est plus proche d’un canal d’écosystème que d’une entrée principale.

L'intégration ou non de l'organisation constitue une autre ligne de démarcation importante.

Alibaba confie à Chen Yusen la direction de la matrice de produits Agent de bureau, tandis que Tencent attribue QClaw à WorkBuddy ; tous les deux optent pour une fusion, regroupant les capacités dispersées en un seul poing.

L'exemple de Baidu est très éloquent. Depuis 2026, Baidu a changé sa stratégie de la dispersion à l'intégration, en créant le groupe d'activités intelligentes personnelles PSIG, y intégrant les points d'entrée de trafic tels que Baidu Wenku et Baidu Netdisk, et en lançant par le PSIG la plateforme d'agents universels multi-plateformes GenFlow Agent.

L'objectif est clair : augmenter la pondération des activités en créant un groupe d'exploitation indépendant, en séparant les actifs B2C de MEG pour en faire un moteur de croissance. Toutes les actions visent à intégrer les actifs validés et à garantir la création d'une super-entrée IA.

Les agents ne sont pas un produit technologique unique ; ils nécessitent des compétences complètes sur toute la chaîne, y compris les capacités de modèle, l'ingénierie, la conception produit, les canaux de distribution et la vente client. La répartition de ces compétences entre différentes unités commerciales signifie que la volonté de la direction peine à être appliquée uniformément et que les ressources sont difficiles à prioriser.

Les données de rétention des utilisateurs des produits de la catégorie OpenClaw démontrent, d'un autre point de vue, la nécessité de l'intégration. Selon Growthbox, près de 70 % des utilisateurs décident d'abandonner l'Agent dans les deux semaines suivant leur expérience.

Mais Byte est une exception.

Quatre de ses agents appartiennent respectivement aux BU Volcano Engine, Flow et Feishu, partagent la base Seed, mais chaque BU opère de manière indépendante.

En arrière-plan, Feishu et Volcano Engine sont tous deux des BU de premier niveau comptant des milliers de personnes, chacun ayant son propre核算, ses propres décisions et son propre rapport direct au PDG. Cela diffère complètement de la situation chez Alibaba et Tencent, où de petites équipes d'agents de quelques centaines de personnes sont intégrées.

Une approche équilibrée a été adoptée pour ce byte : une base unifiée, avec des applications divergentes. Le framework d'entraînement DouBao est utilisé de manière uniforme, tandis que chaque produit capture des positions distinctes. Feishu Miaoda est un cadeau produit, ArkClaw est un SaaS indépendant, Koi est une plateforme d'écosystème, et Trae Work est un assistant IA conçu pour s'installer sur le bureau des utilisateurs, chacun ayant sa propre mission stratégique.

AICoding devient un espace payant

Le problème délicat actuel des agents de bureau des grandes entreprises est de savoir si les utilisateurs les accepteront.

Prenons l’exemple de Qwen Office. Bien qu’il soit soutenu par DingTalk, qui dispose d’une base de clients énorme, son taux de conversion payante reste faible. Lors de la célébration du 10e anniversaire de DingTalk en 2025, Wu Zhao a révélé que DingTalk compte plus de 26 millions d’organisations entreprises, et que 79 % des 5 191 sociétés cotées sur le marché A utilisent DingTalk, mais le nombre d’organisations payantes ne dépasse pas 200 000, soit un taux de conversion inférieur à 1 %.

Autrement dit, le marché de base de DingTalk est précisément constitué de petites et moyennes entreprises dont l'adoption de l'IA et la volonté de payer sont faibles, ce qui entre en contradiction avec la logique produit des agents IA, qui exige une intégration approfondie dans les flux de travail, une utilisation à long terme et l'accumulation de données.

Dans le segment Coding de la ligne directrice IA, les grandes entreprises nationales ne disposent pas non plus d'un avantage.

Dans le classement tiers de programmation de l'Code Arena pour mai 2026, Qwen3.7-Max d'Alibaba a obtenu un score de 1541, dépassant des modèles tels que GPT-5.5, Gemini-3.5-Flash, GLM-5.1 et Kimi-K2.6, et se classant deuxième derrière la série Claude parmi les fabricants mondiaux de grands modèles.

WorkBuddy de Tencent a déjà mis en place le paiement pour la version individuelle. La version professionnelle individuelle coûte 58 yuans par mois et offre un quota de 2 000 points par mois, sans limite de fréquence d'utilisation. Selon le rapport financier du premier trimestre de Tencent, le taux de rétention des utilisateurs payants de WorkBuddy dépasse 80 %.

Mais d'autre part, les utilisateurs de codage principaux préfèrent payer entre 100 et 200 dollars par mois pour un abonnement à l'API Claude Code, en passant par des proxies et des paiements transfrontaliers, plutôt que d'utiliser gratuitement les agents nationaux.

« L’écart de performance entre les modèles est trop grand ; Qwen écrit un code trop verbeux : pour le même besoin, Claude en fait 400 lignes, tandis que Qwen en produit 1000. » Un utilisateur a commenté sur « Shixiang » que, bien que les produits étrangers soient chers, leurs performances justifient leur prix.

Ce n'est pas un problème de score du modèle, mais une énorme lacune entre les capacités du modèle et celles du produit Agent. Les utilisateurs principaux ont besoin des capacités approfondies de l'Agent, telles que la重构 d'architecture entre fichiers, l'inférence contextuelle sur le code hérité, l'analyse des erreurs de tests, l'examen des traces de pile et la modification du code.

Des professionnels du secteur de l'IA ont déclaré que le marché observe Anthropic non pas pour ses conversations ordinaires, mais pour sa fiabilité supérieure, son taux d'accomplissement de tâches plus élevé et une plus grande volonté de payer dans les flux de travail entreprises.

Actuellement, les modèles nationaux manquent de code open source de haute qualité et de pointe en matière de codage ; leurs produits visent principalement à réduire les coûts et à améliorer l'efficacité des programmeurs, et non à remplacer complètement les utilisateurs finals, ce qui fait que les ingénieurs expérimentés ne veulent pas perdre leur temps à souscrire à des services payants.

La réponse des grandes entreprises consiste en une interdiction interne.

Au début de juillet, Alibaba a demandé à tous ses employés de désinstaller tous les produits d'Anthropic avant le 10 juillet, couvrant les modèles Claude Code, Sonnet, Opus, Fable et d'autres séries, en les remplaçant uniformément par la plateforme de programmation d'agents internes Qoder.

Bien que cette notification soit motivée par des considérations de sécurité, la logique sous-jacente réside dans le fait que les entreprises doivent créer de la demande pour leurs produits par des moyens administratifs.

Pour Qwen Office, le produit doit répondre aux entreprises non pas par la intelligence de l'IA, mais par la somme d'argent qu'elle permet d'économiser. Ces données doivent être intégrées dans des présentations PPT pour montrer aux décideurs la réduction des coûts en main-d'œuvre et le raccourcissement des délais de livraison.

Le prochain cycle de l'IA ne sera plus déterminé par le nombre d'agents intelligents créés, mais par quel produit rend les utilisateurs dépendants.