Tencent WorkBuddy a récemment annoncé l'ouverture de son écosystème de partenariats, intégrant des partenaires logiciels tels que Tongda Xin, Guangfa Securities et Beida Fabao, ainsi que des partenaires matériels comme Plaud, Rokid, Insta360 et iFlytek, pour construire le système de travail Agent OS.

Auteur et source de l'article : GeekPark

Récemment, Anthropic a lancé le Model Hardware Standard, visant à établir un langage universel permettant aux agents IA de communiquer avec le matériel. Une fois intégré, ce standard permet aux agents de détecter, comprendre et contrôler des appareils provenant de différents fabricants et dotés de différentes interfaces, tels que des microscopes ou des bras mécaniques.

Cela indique un changement en cours dans l'industrie de l'IA. Au cours de la dernière année, la concurrence portait principalement sur les capacités d'inférence, de génération et multimodales des modèles ; aujourd'hui, les agents commencent à sortir des fenêtres de discussion pour entrer dans les laboratoires, les usines et les sites d'entreprise. La question de l'industrie s'est déplacée vers le bas : une fois que les modèles sont suffisamment intelligents, qui va connecter les outils, le matériel, les données et les tâches ?

Le 2 septembre, Tencent WorkBuddy a annoncé l'ouverture de ses collaborations à davantage de partenaires. Des partenaires logiciels tels que Tongda Xin, Guangfa Securities, Beida法宝, Tencent SSV Teacher Assistant, Weimeng, Beisen, Yunzhangfang et Fanruan ont rejoint l'écosystème ; des partenaires matériels comme Plaud, Rokid, Insta360, Youlanzi, iFlytek, Anker, Mammoth et Jingzao complètent également la carte de l'écosystème WorkBuddy.

Pourquoi un produit IA doit-il se connecter simultanément à des logiciels professionnels, des services sectoriels et divers appareils matériels ? Cette liste dessine en réalité l’environnement de travail complet auquel l’Agent sera confronté : les logiciels professionnels fournissent les connaissances sectorielles et les actions métier, les appareils intelligents fournissent des informations en temps réel via le son, l’image et la mobilité, et l’Agent doit les organiser en une chaîne de tâches pouvant être poursuivie de manière continue.

Au cours de la dernière année, les produits d'IA bureautique ont su écrire, rechercher, résumer et traiter des contenus de plus en plus complexes. Toutefois, le travail réel reste dispersé entre différents logiciels, appareils et systèmes de comptes. Après avoir reçu des suggestions de l'IA, les utilisateurs doivent souvent effectuer eux-mêmes le transfert d'informations, le changement d'outils et la connexion des processus.

Ainsi, lorsque l’IA commence à participer à des tâches complexes, la véritable compétition réside dans la création d’un système de travail pour l’agent : lui permettre de mémoriser le contexte, de comprendre l’état de la tâche, d’ordonnancer les applications et les appareils, et de transformer les intentions de l’utilisateur en résultats dans des limites de permissions contrôlées.

WorkBuddy, lors de cette ouverture de collaboration, tente de proposer comme réponse l'Agent OS.

Après avoir su répondre aux questions, l'IA doit apprendre à accomplir les tâches.

Prenez l'exemple d'un gestionnaire d'investissement préparant une étude sectorielle. Il doit revoir ses notes de recherche précédentes et les procès-verbaux de réunions, récupérer des données de marché, des communiqués d'entreprise et des informations sectorielles ; après la réunion, il doit synthétiser ses jugements clés, établir une liste de questions à vérifier, répartir les tâches suivantes, et finalement produire un rapport d'étude.

Chaque étape dispose de ses propres outils : les contenus de réunion peuvent rester dans les enregistreurs, les informations de marché proviennent de services financiers professionnels, les documents sont dispersés entre fichiers locaux et bases de connaissances d'entreprise, et la collaboration se déroule dans des documents, des e-mails et des logiciels de messagerie instantanée. L'IA peut aider à générer un résumé, mais ne sait pas nécessairement ce que l'utilisateur a déjà étudié auparavant, quels problèmes ont été résolus lors de cette discussion, ou quelles conclusions nécessitent encore une vérification.

C'est précisément le principal obstacle auquel les agents font face lorsqu'ils passent de « répondre aux questions » à « accomplir des tâches ». Lin Zuolu, responsable de l'écosystème ouvert de Tencent WorkBuddy, a également mentionné lors de la conférence de lancement : « Nous avons déjà franchi la barrière de la capacité des agents à “faire des choses”. Le véritable défi consiste à leur permettre de fonctionner sans interruption sur n'importe quel appareil, n'importe quel système et dans n'importe quel scénario. »

L'agent doit assumer des tâches complexes et nécessite un contexte continu. Il doit se souvenir de ce que l'utilisateur a déjà fait, comprendre à quelle étape la tâche en est, déterminer quel outil appeler, et savoir quelles données peuvent être consultées et quelles opérations nécessitent une confirmation. La mémoire, l'état de la tâche, la connexion aux outils, les permissions d'identité, les données et les résultats constituent l'environnement de base nécessaire au fonctionnement de l'agent.

Les anciens PC ont également traversé une phase similaire. Avant que les systèmes d'exploitation et les interfaces unifiées ne soient matures, les logiciels avaient du mal à échanger des informations en toute fluidité, et les utilisateurs devaient servir eux-mêmes de connecteurs entre différents outils. Aujourd'hui, la séparation entre applications, appareils et agents fait réapparaître cette friction sous une nouvelle forme.

L'Agent OS résout précisément ce niveau de problème. Alors que les systèmes d'exploitation traditionnels gèrent les fichiers, les fenêtres et les applications, l'Agent OS doit également gérer les tâches, la mémoire, les outils et les autorisations. Le modèle fournit la capacité de compréhension et de raisonnement ; ce système détermine à quel point le modèle peut voir le terrain de travail et faire avancer les tâches.

En moins de six mois après son lancement, WorkBuddy a effectué plus de 50 itérations de versions et été déployé dans plus de 50 secteurs, notamment l'administration publique, l'éducation, la vente au détail, la finance, les médias et les transports. Selon le rapport financier du premier trimestre 2026 de Tencent, WorkBuddy est devenu le service d'agent intelligent d'efficacité le plus populaire en Chine en termes de nombre d'utilisateurs actifs quotidiens. Selon les données de l'institution tierce Analysys, le volume d'accès mensuel sur PC en juin a dépassé 20 millions, conservant ainsi la première place sur le marché.

Alors que certains produits d'IA pour le bureau sont encore en phase de validation de scénarios uniques, WorkBuddy a déjà accumulé un nombre suffisant de types de tâches réelles variées — ce qui constitue la base de son ambition de devenir un OS : un OS n'a jamais été conçu pour une seule application.

Comment relier une chaîne de travail, de l'application Buddy aux appareils intelligents

L'écosystème ouvert de WorkBuddy commence par compléter les « mains » et les « yeux » des agents.

Les applications et partenaires logiciels tels que Tongda Xin, Guangfa Securities, Beida法宝, Weimeng, Beisen, Yunzhangfang et Fanruan se connectent à des scénarios professionnels spécifiques tels que la finance, le droit, la gestion commerciale, les ressources humaines, la comptabilité et l'analyse de données. La valeur qu'ils apportent va au-delà des points d'entrée d'application : elle inclut également les connaissances sectorielles, les données opérationnelles et les outils exécutables nécessaires aux Agents pour accomplir des tâches professionnelles.

Prenez l'exemple de la recherche financière. Tongdaxin a intégré ses 30 ans d'expertise en recherche et analyse dans WorkBuddy : un utilisateur pose une question en une phrase et reçoit en quelques minutes un contenu structuré et traçable, au niveau d'un rapport d'analyse. Cette application intègre 26 experts et 14 compétences, qui, en temps réel, orchestrent automatiquement via le protocole MCP les cours en direct, les données financières et les informations sectorielles de Tongdaxin ; pendant l'appel, des cartes de données standardisées s'affichent automatiquement. De plus, lorsque des données sont manquantes, le système indique clairement « À compléter », sans les remplir automatiquement.

C'est précisément la contrainte rigoureuse imposée à l'IA dans les contextes professionnels. Les grands modèles généraux peuvent générer une analyse qui semble complète, mais dans des domaines tels que la recherche et l'investissement, le droit ou la médecine, « sembler correct » et « traçable, vérifiable » sont deux choses différentes.

L'application Buddy peut être considérée comme un mode de travail vertical installé sur la base WorkBuddy. Les partenaires industriels y intègrent leurs connaissances, outils, processus et identité de marque, offrant aux utilisateurs un poste de travail plus aligné sur leurs besoins professionnels. Les gestionnaires d'investissement, les enseignants, les avocats, les créateurs de contenu et les commerçants peuvent tous avoir des Buddy différents.

Source de l’image : WorkBuddy

L'ajout de partenaires matériels permet de faire sortir le flux de travail au-delà de l'écran. Des appareils tels que Plaud, Rokid, Insta360, iFlytek et YouLanZi transmettent des informations issues de la voix, de l'image, de l'interaction spatiale et des scénarios de travail mobile vers l'Agent ; des partenaires comme Anker, Mammoth et JingZao complètent les points d'entrée terminaux sur les lieux de travail et de création.

La logique d'intégration matérielle revient essentiellement à écrire des « pilotes » pour l'Agent OS — le matériel gère la perception, le déclenchement, l'affichage et l'interaction (équivalent aux périphériques E/S), tandis que WorkBuddy assure la compréhension, la planification et l'ordonnancement (équivalent au noyau). Les fabricants n'ont pas besoin de développer leur propre IA ni de modifier la forme de leurs produits ; une seule intégration permet de connecter le matériel, l'application, le PC et le Web, assurant un transfert fluide des comptes, tâches, mémoires et résultats entre les appareils.

Par exemple, lorsqu’un utilisateur entre en réunion avec un appareil d’enregistrement ou des lunettes intelligentes, les propos prononcés en direct deviennent une entrée de tâche ; après la réunion, le contenu est transcrit et archivé, les tâches à accomplir sont extraites, les documents pertinents sont appelés, et les e-mails et tâches de collaboration suivantes sont envoyés aux systèmes correspondants. Lorsque l’utilisateur passe d’un appareil matériel à un téléphone ou un PC, les tâches, les souvenirs et les produits persistent le long de la même chaîne.

Le clavier en édition limitée de YouLanzi offre une autre forme d'entrée. Il intègre le microphone et le pavé numérique, permettant d'assigner des tâches à WorkBuddy en appuyant sur une touche et en parlant, sans avoir à basculer vers la fenêtre de l'application.

Source de l'image : le compte officiel YouLanZi

Le scénario classique de ce produit est le Vibe Coding — les développeurs décrivent leurs besoins par la voix, et l’agent génère automatiquement des extraits de code sans qu’ils aient à quitter leur éditeur. Pour les créateurs de contenu et les utilisateurs du quotidien, il s’agit également d’une entrée vocale « always-on » : quand une idée surgit, dites-le simplement ; pour les tâches temporaires, donnez vos instructions à voix haute ; vos idées éparses sont automatiquement transformées en tâches structurées ou en brouillons.

Pour les fabricants de matériel, ils disposent désormais d’un chemin plus réaliste vers l’IA. Construire dès le départ un modèle de sélection, de gestion de la mémoire, de planification des tâches, d’appel d’outils et de contrôle des autorisations nécessite un investissement considérable en ingénierie. Si le matériel se charge de la perception, de l’activation, de l’affichage et de l’interaction, tandis que la plateforme Agent gère la compréhension, la planification et l’ordonnancement, les fabricants peuvent concentrer leurs efforts sur l’expérience produit qu’ils maîtrisent déjà.

WorkBuddy souhaite assumer ce rôle de couche intermédiaire. L'utilisateur voit l'application Buddy, les experts, les compétences, les connecteurs et le matériel, tandis qu'en arrière-plan fonctionne un système d'ordonnancement organisé autour des tâches, des contextes et des capacités.

Plus il y a de partenaires connectés, plus la plateforme peut voir le contexte de travail de manière complète — c'est à la fois la valeur de l'écosystème et la variable clé pour la viabilité d'Agent OS.

Un système de travail : comment faire évoluer un produit en écosystème ?

La valeur de n'importe quel système d'exploitation ne provient pas uniquement de ses fonctionnalités propres. Il doit offrir aux développeurs une interface stable, laisser aux partenaires un espace pour une exploitation durable, et garantir aux utilisateurs une expérience cohérente à travers différentes applications et appareils. Agent OS suit également cette logique.

La finance, le droit, la fiscalité, l'éducation et la création de contenu possèdent chacun leurs propres connaissances, données et processus de travail, tandis que les équipements assument des tâches de perception et d'interaction distinctes. Il est difficile pour une seule entreprise de couvrir un tel écosystème complexe. L'ouverture de WorkBuddy vise à confier au plateau des capacités communes telles que la mémoire, la gestion des tâches, l'appel d'outils, les autorisations d'identité et la gestion des produits, tout en laissant aux partenaires le soin d'apporter les connaissances sectorielles, les logiciels spécialisés et les points d'accès terminaux.

Cela explique également pourquoi WorkBuddy passe d’un produit à une écosystème. Le contexte qu’un seul Agent peut percevoir est généralement limité à une application ; plus il intègre d’industries et d’outils, plus il a de chances de comprendre comment un travail se déroule.

L'architecture technique de la plateforme ouverte confirme également cela. En plus du matériel et de l'application Buddy, la plateforme ouvre simultanément trois modules : Skill (compétence), Expert (expert) et Connector (connecteur). Les développeurs peuvent écrire une méthode ou un flux de travail industriel sous forme de Skill, encapsuler les connaissances de domaine et les méthodes de jugement dans un Expert, et se connecter à leurs propres API ou outils via un Connector.

Cette intégration est bidirectionnelle : les capacités externes d'IA entrent sur le marché Buddy pour servir les utilisateurs, tandis que les partenaires matériels peuvent également obtenir une autorisation via la plateforme pour intégrer les capacités de l'écosystème WorkBuddy dans leurs propres appareils. Les capacités de paiement et les canaux de distribution de la plateforme sont en cours d'accélération — l'histoire des systèmes d'exploitation a constamment démontré que la conception du système économique détermine davantage l'évolution à long terme d'un écosystème que l'architecture technique. La capacité des développeurs à générer des revenus et des partenaires à obtenir des retours durables détermine directement si ce système ouvert est un écosystème vivant ou simplement une démonstration ponctuelle de collaboration.

En élargissant encore le cadre, on constate que, dans son dernier rapport trimestriel, Tencent a résumé son déploiement de l'IA en trois niveaux : intelligent, application et infrastructure. Mixtral fournit les capacités modélisées, des produits comme WorkBuddy et CodeBuddy prennent en charge des tâches réelles, tandis que les ressources de calcul et l'infrastructure cloud soutiennent l'entraînement des modèles et l'inférence des applications. La direction de Tencent décrit également WorkBuddy comme un espace de travail agent flexible, capable d'orchestrer différents modèles et compétences en fonction des tâches.

Ce positionnement signifie que WorkBuddy ne se limite pas à présenter Hunyuan comme un produit de bureau au sein de l'écosystème Tencent. Il agit plutôt comme une couche de connexion entre les modèles, les outils et les tâches des utilisateurs : il intègre en aval les capacités de Hunyuan et d'autres modèles, et les relie en amont à des scénarios de productivité concrets, tout en vérifiant la faisabilité des modèles et de l'ingénierie des agents à travers des tâches réelles.

La version Hy4 Preview récemment publiée rend cette chaîne plus concrète. Tencent la positionne pour des tâches de productivité telles que le codage, le bureau et la recherche, tout en intégrant simultanément WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao et ima. Hy4 Preview est également co-conçue avec des produits comme WorkBuddy, en mettant l'accent sur l'optimisation de la collaboration entre fichiers, l'analyse de données et le processus complet allant du traitement de l'information à la livraison de documents, tableaux et présentations.

Par le passé, le développement de grands modèles et leur mise en production étaient souvent deux chaînes relativement indépendantes : l'équipe modèle améliorait ses performances sur des tests de référence, puis l'équipe produit identifiait des scénarios d'utilisation adaptés. La relation entre WorkBuddy et Hunyuan suit une autre approche. Le modèle est d'abord intégré à des tâches de productivité réelles ; les évaluations, les résultats d'appel d'outils et les retours des scénarios provenant de la côté produit sont ensuite réintégrés dans le processus de développement pour aider à itérer continuellement le modèle et l'ingénierie des agents.

Cela constitue la boucle de données que Tencent souhaite établir. Une fois que les capacités du modèle s'améliorent, WorkBuddy peut gérer des tâches plus complexes et à chaînes plus longues ; l'augmentation des types de tâches révèle à son tour les problèmes réels du modèle en matière de planification, d'appel d'outils et de livraison des résultats ; l'intégration continue des applications, du matériel, des Skills et des experts augmente encore la densité contextuelle de la plateforme. Le produit, le modèle et l'écosystème se stimulent mutuellement tout au long de ce processus.

La roue de données nécessite également des limites claires. Pour les utilisateurs professionnels, la manière dont les mémoires de tâches sont sauvegardées, les données commerciales sont isolées, et les opérations critiques sont autorisées et traçables déterminera la profondeur avec laquelle la plateforme pourra s'intégrer aux flux de travail. Tout en acquérant davantage de contexte, WorkBuddy assume également une responsabilité de gouvernance plus lourde. En l'absence de cette base de confiance, plus l'écosystème s'élargit, plus les risques potentiels augmentent.

Du point de vue de l’écosystème ouvert, celui-ci constitue lui-même une condition fondamentale pour l’existence d’Agent OS. Tencent dispose déjà au sein de son organisation de Hunyuan, de services de réunion, de documents, de courriel, de WeCom et de services cloud, tandis que ses partenaires externes apportent des expertises spécialisées, des logiciels et des points d’entrée matériels sectoriels. Si ces capacités peuvent être unifiées et appelées en fonction des tâches, WorkBuddy pourra évoluer d’un produit d’IA pour le bureau interne à Tencent vers une plateforme de travail destinée à davantage d’industries et de développeurs.

OS ne peut pas être accompli en une seule mise à jour. L'écosystème ouvert peut-il permettre aux agents d'accumuler un contexte suffisamment dense dans le flux de travail de chaque utilisateur, afin que le modèle dispose de signaux réels pour s'optimiser et que les partenaires reçoivent des retours continus leur permettant de rester ? Voilà une question plus fondamentale que l'architecture technique.

WorkBuddy peut initier la direction d'un Agent OS, mais la validité réelle de ce système dépendra finalement de sa capacité à transformer les modèles, produits et capacités de connexion de Tencent en un ordre écologique durable.