腾讯WorkBuddyはこのたび、通達信、広発証券、北大法宝などのソフトウェアパートナーおよびPlaud、Rokid、影石、科大訊飛などのハードウェアパートナーと提携し、Agent OSワークシステムを構築すると発表しました。執筆者、出典：ゲークパーカー
以前、AnthropicはModel Hardware Standardをリリースし、AIエージェントがハードウェアと通信するための共通言語を構築しようとしました。この標準に接続することで、顕微鏡やロボットアームなど、異なるメーカー、異なるインターフェースのデバイスをエージェントが発見し、理解し、呼び出すことが可能になります。
これはAI業界で起きている変化を示している。過去1年間、競争は主にモデルの推論、生成、マルチモーダル能力を巡って行われてきたが、現在ではエージェントがチャットウィンドウから離れ、研究所や工場、企業の現場へと進出している。業界の課題はそれに伴い下層へと移動している：モデルが十分に賢くなった後、誰がツール、ハードウェア、データ、タスクを接続するのか？
9月2日、腾讯WorkBuddyは、より多くのパートナーとの協力の開放を発表しました。通達信、広発証券、北大法宝、腾讯SSV教師アシスタント、微盟、北森、雲帳房、帆軟などのアプリケーションおよびソフトウェアパートナーがエコシステムに参入。また、Plaud、Rokid、影石、優籃子、科大訊飛、安克、猛瑪、京造などのハードウェアパートナーも、WorkBuddyのエコシステムを構成しています。
AI製品が専門ソフトウェア、業界サービス、複数のハードウェアに同時に接続する理由とは？このリストは、エージェントが直面する完整的な作業現場を描き出している：専門ソフトウェアは業界知識と業務アクションを提供し、スマートハードウェアは音声、画像、移動中の現場情報を提供し、エージェントはそれらを継続的に推進できるタスクチェーンに統合する。
過去1年で、AIオフィス製品は文章の作成、検索、要約だけでなく、ますます複雑なコンテンツの処理も可能になりました。しかし、実際の業務は依然として異なるソフトウェア、デバイス、アカウントシステムに分散しています。ユーザーがAIの提案を受け取った後も、情報の移動、ツールの切り替え、プロセスの連携を自ら行う必要があります。
したがって、AIが複雑な作業に参加し始めるとき、競争は実際にはエージェントにワークフローを構築する誰かにある：文脈を記憶し、タスクの状態を理解し、アプリケーションやデバイスをスケジューリングし、制御された権限の範囲内でユーザーの意図を結果に導くこと。
WorkBuddyは今回の協力開催を通じて、Agent OSという答えを提示しようとしています。
質問に答えた後、AIは仕事を完了できるようになるべきです
投資マネージャーが業界調査を準備すると仮定します。彼は過去の研究ノートや会議の議事録を振り返り、市場データ、企業の公告、業界情報を取り出します。会議終了後には、核心的な判断を整理し、検証が必要な課題をリストアップし、後続タスクを割り当て、最終的に調査レポートとしてまとめます。
各ステップにはそれぞれツールが存在します：会議の内容は録音装置に残り、市場情報は専門の金融サービスから得られ、資料はローカルファイルや企業の知識ベースに散在し、協力はドキュメント、メール、チャットアプリで行われます。AIは要約を生成する手助けはできますが、ユーザーがこれまで何を調査していたか、今回の議論でどの問題が解決されたか、どの結論がさらに検証を必要としているかを把握することはできません。
これは、エージェントが「質問に答える」から「作業を完了する」へと進む際に直面する主な障壁です。腾讯WorkBuddyのオープンエコシステム責任者である林佐露は発表会で、「エージェントが『作業をこなす』という壁はすでに越えました。真の課題は、あらゆるデバイス、あらゆるシステム、あらゆるシナリオにおいて途切れずに動作させることです。」と述べました。
エージェントは複雑なタスクを担うため、連続したコンテキストを必要とします。ユーザーがこれまでに何を行ったかを記憶し、タスクがどの段階まで進んだかを理解し、どのツールを呼び出すべきかを判断するとともに、どのデータを読み取れるか、どの操作を確認する必要があるかを把握しなければなりません。記憶、タスク状態、ツール接続、身分権限、データおよび成果物は、エージェントが作業を行うために必要な基本的な環境を構成します。
早期のPCも同様の段階を経験しました。オペレーティングシステムと統一されたインターフェースが成熟する前は、ソフトウェア間で情報がスムーズに交換できず、ユーザー自身が異なるツール間の接続役を担っていました。現在、アプリ、デバイス、エージェント間の分断が、この摩擦を新たな形で生み出しています。
Agent OS は、この層の問題を解決します。従来のオペレーティングシステムはファイル、ウィンドウ、アプリを管理しますが、Agent OS はタスク、記憶、ツール、権限も管理する必要があります。モデルは理解と推論の能力を提供し、このシステムはモデルがどの程度の作業現場を閲覧でき、タスクをどの程度進めるかを決定します。
上線から半年以内に、WorkBuddyは50以上のバージョン更新を実施し、行政、教育、小売、金融、メディア、移動など50以上の業界に導入されました。腾讯の2026年第1四半期決算報告によると、日次アクティブアカウント数に基づき、WorkBuddyは中国で最も人気のある効率AIエージェントサービスとなっています。第三者機関の易観のデータによると、6月のPC端末における月間アクセス数は2,000万を超え、市場首位を維持しています。
他のAIオフィス製品が単一のシナリオを検証している段階で、WorkBuddyはすでに多様な実際のタスクタイプを蓄積しており、これがOSとしての構想の前提である——OSは単一のアプリケーションのために設計されるものではない。
Buddyアプリからスマートハードウェアまで、どのように作業チェーンをつなぐか
WorkBuddyのオープンエコシステムは、まずAgentの「手」と「目」を補完することから始まります。
通達信、広発証券、北大法宝、微盟、北森、雲帳房、帆軟などのアプリケーションおよびソフトウェアパートナーは、金融、法律、ビジネス運営、人材資源、税務会計、データ分析などの専門シーンに接続しています。それらがもたらす価値は、アプリケーションの入口だけでなく、Agentが専門タスクを実行する際に必要な業界知識、ビジネスデータ、実行可能なツールです。
金融投資研究を例に挙げます。通達信は、30年にわたる専門的な投資研究能力をWorkBuddyに統合し、ユーザーが1つの質問を入力するだけで、数分以内に構造化され、追跡可能なレポートレベルのコンテンツを生成します。このアプリケーションには26人のエキスパートと14のSkillが内蔵されており、実行時にはMCPプロトコルを通じて通達信のリアルタイム価格データ、財務データ、業種情報などを自律的に呼び出し、呼び出し中に標準化されたデータカードが自動的に表示されます。また、データに欠落がある場合、システムは勝手に埋めることなく、「未補完」と明確に表示します。
これは、プロフェッショナルな場面におけるAIの厳格な制約です。汎用的大規模モデルは、完全に見える分析を生成できますが、投資調査、法律、医療などの分野では、「見た目が正しい」と「追跡可能で検証可能」は別物です。
Buddyアプリは、WorkBuddyのベースに搭載される垂直型作業モードと見なせます。業界のパートナーが自身の知識、ツール、プロセス、ブランド形态をこれに接続することで、ユーザーは職業ニーズにより密接したワークステーションを得られます。投資マネージャー、教師、弁護士、コンテンツクリエイター、商人など、それぞれ異なるBuddyを持つ可能性があります。
画像提供：WorkBuddy
ハードウェアパートナーの参画により、ワークフローがさらに画面の外へ広がりました。Plaud、Rokid、影石、科大訊飛、優籃子などのデバイスは、音声、画像、空間インタラクション、モバイルオフィスシーンの情報をエージェントに提供します。一方、Anker、マンモス、京造などのパートナーは、オフィスおよびクリエイティブ現場のエンドポイントを補完します。
ハードウェア接続のロジックは、本質的にAgent OSに「ドライバー」を書くことである——ハードウェアは感知、起動、表示、インタラクションを担当し（I/Oデバイスに相当）、WorkBuddyは理解、計画、スケジューリングを担当する（カーネルに相当）。メーカーはAIを自社で構築する必要もなく、製品の形態を変更する必要もなく、一度接続するだけでハードウェア、App、PC、Webの複数端末を連携させ、アカウント、タスク、記憶、成果物をデバイス間でシームレスに移動可能にする。
たとえば、ユーザーが録音装置やスマートグラスを携帯して会議室に入ると、現場での発言がタスクの入力となる。会議終了後、内容は文字起こしされアーカイブされ、タスクが抽出され、関連資料が呼び出され、その後のメールや協業タスクが対応するシステムに送信される。ユーザーがハードウェアからスマートフォンやPCに切り替えても、タスク、記憶、成果物は同じリンクに沿って継続される。
ユーランズのコラボレーションキーボードマイクは、別の入力形態を提供します。この製品はマイクと小鍵盤を一体化し、キーを押すだけで話しかけることができ、WorkBuddyにタスクを割り当てることができます。ソフトウェアウィンドウを切り替える必要はありません。
画像提供：優籃子公众号
この製品の典型的な使用シナリオはVibe Codingです——開発者が音声で要件を説明すると、エージェントが自動的にコードスニペットを生成し、手はコードエディターから離さずに済みます。コンテンツクリエイターや日常のオフィスユーザーにとっても、これは「常時オン」の音声インターフェースとなります：インスピレーションが湧いたらすぐに話すだけで、一時的なタスクを口頭で指示し、断片的なアイデアを自動的に構造化されたタスクリストや下書きに変換できます。
ハードウェアメーカーにとっては、より現実的なAIの道筋が得られた。モデルの選択、メモリ管理、タスク計画、ツール呼び出し、権限制御をゼロから構築するには膨大なエンジニアリングリソースが必要だ。ハードウェアが感知、起動、表示、インタラクションを担当し、エージェントプラットフォームが理解、計画、スケジューリングを担えば、メーカーは自社の得意分野である製品体験に集中できる。
WorkBuddyが担うのは、まさにこのミドルレイヤーの役割である。ユーザーが見るのはBuddyアプリ、専門家、Skills、コネクター、ハードウェアであり、その下ではタスクを中心にコンテキストと能力を編成するスケジューリングシステムが動作している。
参加者が増えるほど、プラットフォームはより完全な作業コンテキストを把握できるようになります——これはエコシステムの価値であり、Agent OSが成り立つかどうかの鍵となる変数です。
一つのワークシステムが、どのようにして製品からエコシステムへと成長するのか？
どのOSも、その機能だけではなく、開発者に安定したインターフェースを提供し、パートナーに持続可能なビジネス空間を確保し、ユーザーが異なるアプリやデバイス間で一貫した体験を得られるようにすることが重要です。Agent OSもこのロジックに従っています。
金融、法律、税務、教育、コンテンツ制作にはそれぞれ独自の知識、データ、ワークフローがあり、ハードウェアも異なる感知とインタラクションの役割を担っています。一つの企業がこのような複雑な作業現場を単独でカバーするのは困難です。WorkBuddyが今回開放する意義は、記憶、タスク、ツール呼び出し、身份権限、成果物管理などの共通機能をプラットフォームに委ね、パートナーが業界知識、専用ソフトウェア、エンドポイントを補完することにあります。
これは、WorkBuddyが1つの製品からエコシステムへと進化しなければならない理由も説明しています。単一のエージェントが見られるコンテキストは、通常1つのアプリに限定されます。接続される業界やツールが増えるほど、仕事の実行プロセスを理解する機会が高まります。
オープンプラットフォームの技術アーキテクチャもこの点を裏付けています。ハードウェアとBuddyアプリに加え、プラットフォームはSkill（スキル）、Expert（エキスパート）、Connector（コネクター）の3つのモジュールを同時に開放しています。開発者は業界の方法論やワークフローをSkillとして記述し、分野別の知識と判断方法をExpertとしてカプセル化し、Connectorを通じて独自のAPIやツールを接続できます。
この接続は双方向です。外部のAI能力がBuddyマーケットを通じてユーザーに提供され、ハードウェアパートナーもプラットフォームを通じて認可を受け、WorkBuddyのエコシステム機能を自社デバイスに統合できます。プラットフォームの支払い機能と配信チャネルの構築が加速しています。OSの歴史は繰り返し示していますが、経済システムの設計が、技術アーキテクチャよりもエコシステムの長期的な方向性を決定づけます。開発者が収益を上げられるか、パートナーが持続的なリターンを得られるかが、このオープンなシステムを生きたエコシステムにするか、単なる一時的な協力のデモにとどめるかを直接左右します。
さらに視点を高めると、最新の四半期決算でテンセントはAI戦略を「インテリジェンス」「アプリケーション」「インフラストラクチャー」の3つの層にまとめている。混元がモデル能力を構成し、WorkBuddyやCodeBuddyなどの製品が実際のタスクを担い、計算リソースとクラウドインフラがモデルのトレーニングとアプリケーションの推論を支えている。テンセントの経営陣は、WorkBuddyをタスクに応じて異なるモデルとスキルをスケジューリングできる柔軟なエージェントワークスペースと位置づけている。
この位置づけは、WorkBuddyが腾讯のエコシステム内で混元を単にオフィス製品としてパッケージングする以上の役割を担っていることを意味する。WorkBuddyは、下層で混元およびその他のモデルの機能を受け入れ、上層で具体的な生産性シナリオと接続し、実際のタスクを通じてモデルやAgentエンジニアリングの実用性を検証する接続層のような存在である。
最近リリースされたHy4 Previewにより、このワークフローがより具体的になりました。テンセントは、このツールをコード作成、オフィス業務、科学研究などの生産性タスクに位置づけ、WorkBuddy、CodeBuddy、元宝、imaと連携しました。Hy4 Previewは、WorkBuddyなどの製品と共同で設計され、ファイル間のコラボレーション、データ分析、情報処理からドキュメント、スプレッドシート、プレゼンテーションへの成果物提供までの全体プロセスの最適化に重点を置いています。
過去、大規模モデルの開発と製品の実装は、しばしば比較的独立した2つのプロセスだった：モデルチームはベンチマークテストで能力を向上させ、製品チームは適切な使用シナリオを探した。WorkBuddyと混元の関係は、別のアプローチを示している。モデルはまずリアルな生産性タスクに導入され、製品側の評価、ツール呼び出しの結果、シナリオからのフィードバックが開発段階に戻り、モデルとAgentエンジニアリングの継続的なイテレーションを支援する。
これはテンセントが構築しようとしているデータの飛輪を形作っている。モデルの能力が向上すると、WorkBuddyはより複雑で長距離のタスクを処理できるようになる。タスクの種類が増えることで、計画、ツールの呼び出し、結果の提供におけるモデルの実際の課題が明らかになる。アプリケーション、ハードウェア、Skills、専門家がさらに接続されると、プラットフォームのコンテキスト密度がさらに高まる。製品、モデル、エコシステムはこのプロセスの中で互いに促進し合う。
データの飛輪にも明確な境界が必要である。企業ユーザーにとって、タスクのメモリの保存方法、ビジネスデータの隔離方法、重要な操作の認可とログ記録の方法は、プラットフォームがどの程度のワークフローに深く入り込むかを決定する。WorkBuddyはより多くのコンテキストを得る一方で、より重いガバナンス責任を負う。この信頼性の基盤が欠けていると、エコシステムの規模が大きくなるほど、潜在的なリスクも増大する。
この観点から見ると、オープンなエコシステム自体がAgent OSが成立する条件である。腾讯内部には混元、会議、ドキュメント、メール、企業微信、クラウドサービスがすでに存在し、外部パートナーは専門知識、業界ソフトウェア、ハードウェアのエントリーポイントをもたらす。これらの能力がタスクを中心に統合的に呼び出されれば、WorkBuddyは腾讯内部のAIオフィス製品から、より多くの業界や開発者を対象としたワークプラットフォームへと成長する可能性がある。
OSは1回のリリースで完成することはできない。オープンエコシステムが、エージェントを各ユーザーのワークフローに十分な密度で浸透させ、モデルが最適化するためのリアルなシグナルを提供し、パートナーに継続的な報酬を与え、留まろうという意欲を生み出すことができるかどうか——これは技術アーキテクチャよりも本質的な問題である。
WorkBuddyはAgent OSの方向性を先導できるが、このシステムが真に成立するかどうかは、腾讯のモデル、製品、および接続能力を持続可能なエコシステムの秩序に変換できるかどうかにかかっている。