После всплеска популярности OpenClaw в марте этого года крупные китайские компании запустили аналогичные продукты, что привело к серьезной дублирующейся разработке и перекрытию функций в сегменте офисных агентов. В июле Alibaba объединила QoderWork, Укон и MuleRun в центр «Цяньвэнь для офиса» под управлением генерального директора DingTalk Чэнь Юйсэна; Tencent перераспределила связанные с QClaw бизнес-направления в шестой отдел облачных продуктов. В то же время основные приложения, такие как DouBao, Tongyi Qianwen и Tencent Yuanbao, почти одновременно отключили площадку агентов. Крупные компании переходят от расширения к концентрации усилий: интеграция точек входа и ИИ-агентов стала отраслевым консенсусом, однако вопрос о том, как заставить пользователей платить, остается нерешенным.

Автор статьи, источник: Shixiang

«Раньше наибольшим риском (агентов) было неправильное направление, теперь — дублирование усилий», — сказал источник, близкий к индустрии ИИ, изданию «Шисян»: «Денег и вычислительных мощностей слишком много, и гонки не могут быть долгосрочной стратегией».

Раньше крупные отечественные компании, столкнувшись с волной OpenClaw, быстро запустили на рынок ряд переупакованных агентов.

Сейчас,面对满地“Agent壳”，大厂准备收网。

2 июля Alibaba объявила о объединении QoderWork, Укоун и MuleRun в новый продукт — Qianwen Office, которым будет управлять генеральный директор DingTalk Чэнь Юйсин.

20 июля Tencent перевел связанные с продуктом QClaw бизнес и команду в шестой отдел облачных продуктов, к которому относится WorkBuddy.

Эти два изменения также стали завершением волны OpenClaw.

Матрица интеллектуальных агентов для крупных корпораций — это паническая реакция после резкого роста OpenClaw. В марте этого года, сразу после того как OpenClaw стремительно возглавил рейтинг звёзд GitHub, Tencent Qclaw, ByteDance火山 ArkClaw и Alibaba JVS Claw быстро последовали за ним. За короткий промежуток времени было массово создано множество обёрток агентов, основанных на OpenClaw или совместимых с ним.

Цена поспешного запуска заключается в том, что функции различных продуктов внутри компании сильно пересекаются и сосредоточены исключительно на сценариях офисной работы для офисных сотрудников, различаясь лишь точками входа и источниками трафика. Например, MuleRun вышел через Alibaba Cloud, QoderWork — через настольную версию, а Wukong — через интеграцию с DingTalk.

В Tencent WorkBuddy и Qclaw созданы разными командами — один — Tencent Cloud, другой — Tencent PC Manager, и даже пользователи с трудом могут их различить.

В ByteDance было разработано как минимум четыре агента: Feishu MiaoDa OpenClaw, Volcano Engine ArkClaw, Koushi OpenClaw и Trae Work, при этом несколько команд отдельно провели продуктизацию OpenClaw.

Множество продуктовых линеек — плюс в том, что много идей и креативов, минус в том, что ресурсы слишком разбросаны, подходит только для обороны, но не для крупных сражений. OpenClaw за три дня выпустил три версии, и с проектом выходца на пенсию за выходные пробил оборону крупных компаний.

Интеграция Tencent WorkBuddy и Qclaw, а также интеграция Alibaba с Qwen Office, по сути, несут в себе смысл ограничения убытков.

В начале июля произошло еще одно более символичное отраслевое событие: основные приложения крупных моделей, такие как ByteDance Doubao, Alibaba Tongyi Qianwen и Tencent Yuanbao, практически одновременно полностью отключили входы в площадку агентов и создание пользовательских агентов.

Крупные компании резко перешли от расширения применения ИИ к сосредоточению усилий — это стало отраслевым консенсусом.

Эпоха Вукун в DingTalk подошла к концу

Взрывной рост WorkBuddy от Tencent Cloud косвенно подтверждает проблему Сяо Мо, руководителя Volcano Engine: увидев OpenClaw в начале года, он направил все усилия и ресурсы именно на него; Trae Work вышел на рынок на несколько месяцев позже конкурентов, и рынок уже был захвачен WorkBuddy — после потери входной точки возможности становятся все меньше.

Это заявление исходит от сотрудника ByteDance. Вывод однозначен: крупные компании объединяют распределенные агентские продукты на рабочих столах — это становится трендом для захвата ключевых входных точек будущего.

Интеграция Qwen Office аналогична. На поверхности это объединение трех продуктов-агентов, но за этим стоит продолжение интеграции подразделения ATH, начавшейся в марте. В то же время DingTalk использует Qwen Office для переопределения собственной сущности.

С точки зрения временной шкалы, 16 марта пять подразделений — подразделение ATH Alibaba, лаборатория Tongyi, линейка бизнеса MaaS, подразделение Qwen, подразделение Wukong и подразделение инноваций в области ИИ — были объединены в одно целое. Через всего 24 часа Alibaba выпустила платформу для работы, нативно созданную на основе ИИ — Wukong, что закрепило стратегию использования входных точек трафика и платформы для интеллектуальных агентов.

В июне этого года изменения в персонале ускорили процесс интеграции: Чэнь Юйсин, основатель MuleRun, сменил У Чжао на посту генерального директора DingTalk. Ранее он занимался внутренним предпринимательством в Alibaba Cloud и возглавил единственный продукт внутри Alibaba, который действительно добился коммерческих результатов в сегменте агентов.

Чэнь Юсэнь возглавляет DingTalk, что также воспринимается как то, что Alibaba поручает лучшему специалисту по продуктам ИИ управлять всей ситуацией.

Проработав всего неделю, Чэнь Юйсин объявил о полной реконструкции пяти отделов: Укон и MuleRun объединились в новую команду Укон. Руководителем назначен бывший CTO MuleRun Шу Цзюньлян, что означает, что техническая команда MuleRun взяла на себя всю линейку продуктов Agent. Команда Укон, ранее находившаяся под управлением Учжао, завершила свою работу.

В то же время шесть каналов — прямые продажи, телепродажи, сервисные провайдеры, предпродажная поддержка, доставка и успех клиента — объединены в один отдел развития клиентов, положив конец прежней ситуации, при которой отделы продаж и доставки Wukong, DingTalk и MuleRun работали независимо.

К официальному анонсу 2 июля, основанному на QoderWork, с интеграцией Укун и MuleRun, Qianwen Office в организационной структуре ближе к продуктовой линейке DingTalk.

Позиционирование AI-приложения DingTalk было дополнительно усилено.

Согласно отчету «Обзор рынка платформ для офисных агентов в Китае за Q2 2026», опубликованному Analysys, на июнь этого года месячная посещаемость Tencent WorkBuddy составила 20,97 млн, что занимает первое место в отрасли, а QoderWork от Alibaba — 7,88 млн.

Алибаба не обладает способностью к социальной вирусной экспансии и привлечению конечных пользователей, в то время как ByteDance имеет Douyin и Feishu, а Tencent — WeChat и QQ. Основное конкурентное преимущество Алибабы сосредоточено на B2B-сегменте через DingTalk.

База более 26 миллионов корпоративных организаций в DingTalk определяет стратегию развития продукта Qwen Office. В отличие от WorkBuddy, ориентированного на пользователей, родившихся в интернете, Qwen Office будет больше сосредоточен на продаже результатов производительности и эффективности, стремительно захватывая B2B-рынок. В сочетании с пакетной продажей через Alibaba Cloud — Qwen Office + облачные серверы + услуги модели — Alibaba может нанести серию ударов, которые конкурентам будет сложно повторить.

Для DingTalk несколько отделов пытались интегрировать возможности агентов в продукт. После этой интеграции DingTalk перейдет от инструмента ИИ к операционной системе, и сотрудники компаний смогут напрямую запускать Qwen для офиса, встроив ИИ в рабочие процессы.

Интеграция через DingTalk также позволяет экономить время. Для пользователей замена на глубоко интегрированные AI-инструменты, такие как WorkBuddy, Alibaba Tongyi и Coze, в CRM-системы, процессы DingTalk/Feishu и репозитории кода сопряжена с чрезвычайно высокими затратами. Данные пользователей, их привычки и цепочки взаимосвязей уже накоплены здесь.

Вот почему интеграция Qwen Office является обязательной. Позвольте DingTalk напрямую запускать Qwen Office для написания еженедельных отчетов и извлечения данных и графиков, чтобы сформировать мышечную память у пользователей и завоевать доступ к рабочему столу.

WeChat Work didn't become Tencent's agent partner

На этом цикле крупные компании совместно перестраивают свои рабочие агенты, и интеграция ИИ + точек входа для трафика + организационной структуры стала стандартной стратегией.

Алибаба, ByteDance и Baidu выбрали модель совместных действий: вход в поток пользователей + AI-агенты. Байду GenFlow Agent напрямую интегрирован в облачное хранилище и библиотеку документов, а Qwen Office глубоко интегрирован в DingTalk.

Байтданс проявил более решительный подход: все четыре продукта-агента полностью сосредоточены на Feishu.

Lark Miaoda OpenClaw встроен непосредственно в Lark, ArkClaw бесшовно интегрирован через каналы или каналы сообщений Lark, Kozhi OpenClaw подключен к экосистеме Lark через плагины, Trae Work обеспечивает связь с документами Lark и многомерными таблицами через внешние ссылки авторизации. Lark является общим пунктом назначения и центром трафика для всех агентских продуктов ByteDance.

Тенсент пошел другим путем.

WorkBuddy не тесно интегрирован с WeCom, а наоборот, активно подключен к Feishu и DingTalk. Пользователи могут удаленно управлять WorkBuddy через такие IM-платформы, как WeChat, WeCom, QQ, Feishu и DingTalk.

По мнению Tencent, агенты должны стремиться к низкому порогу входа, а не к контролю, становясь независимыми входными точками для работы. Естественный вирусный рост в WeChat и социальных платформах — это настоящий двигатель трафика; эффект удержания клиентов в Enterprise WeChat не является обязательным.

WorkBuddy поддерживает удалённое управление компьютером с помощью более чем десяти популярных моделей, включая HunYuan, DeepSeek, GLM, Kimi и MiniMax, а также через интеграцию с офисными приложениями на разных платформах.

Что касается позиционирования WeChat for Business, оно ближе к экосистемному каналу, а не к основному входу.

Является ли организация интегрированной, — это еще одна важная граница.

Али назначила Чэнь Юйсэня руководить продуктовой матрицей офисных агентов, Тенсент передала QClaw WorkBuddy — все выбирают объединение, консолидируя разрозненные возможности в кулак.

Кейс Baidu очень хорошо это иллюстрирует. С 2026 года стратегия Baidu сместилась от диверсификации к интеграции: был создан отдельный бизнес-подразделение PSIG для персональных суперинтеллектуальных услуг, в которое были включены точки входа для трафика — Baidu Wenku и Baidu Netdisk — а также платформа GenFlow Agent для универсальных агентов на всех платформах, выпущенная PSIG.

Цель четко определена: повышение значимости бизнеса за счет отдельного бизнес-подразделения, выделение потребительских активов из MEG в качестве двигателя роста; все действия направлены на интеграцию уже проверенных активов и обеспечение создания супер-входа в ИИ.

Агенты — это не единичный технологический продукт; им требуются полный цикл компетенций: способности моделей, инженерные навыки, продуктовый дизайн, каналы распространения, продажи клиентам. Распределение компетенций между различными бизнес-подразделениями означает, что трудно обеспечить единое руководство и сложно приоритизировать распределение ресурсов.

Данные по удержанию пользователей продуктов класса OpenClaw с другой стороны подтверждают необходимость интеграции. Данные Growthbox показывают, что почти семьдесят процентов пользователей решили отказаться от агента в течение двух недель его использования.

Но байт — это исключение.

Четыре агента принадлежат BU Volcano Engine, Flow и BU Feishu, используют общую базу Seed, но каждый BU работает независимо.

За кулисами Feishu и Volcano Engine являются крупными бизнес-подразделениями с численностью в десятки тысяч человек, каждое из которых ведет самостоятельный учет, принимает независимые решения и напрямую отчитывается перед генеральным директором. Это совершенно отличается от ситуации в Alibaba и Tencent, где агентские команды численностью в сотни человек интегрированы.

Для этого байта была выбрана компромиссная стратегия: единая база, но разнообразные приложения. Используется единая платформа обучения Бэйбао, а каждый продукт фокусируется на своей нише. Летучая книга Miaoda — это дополнение к продукту, ArkClaw — независимый SaaS, Koushi — экосистемная платформа, Trae Work — AI-ассистент, нацеленный на захват рабочего стола пользователей, каждый из них имеет свою стратегическую миссию.

AICoding становится платной высотой

Сейчас ключевая проблема для офисных агентов крупных компаний — готовы ли пользователи заплатить.

Возьмем, к примеру, Qwen Office. Он опирается на DingTalk, который имеет огромную базу клиентов, но уровень платящих пользователей невысок. На праздничном мероприятии, посвященном 10-летию DingTalk в 2025 году, У Чжао сообщил, что DingTalk обслуживает более 26 миллионов корпоративных организаций, и 79% из 5191 компании, котирующихся на A-рынке, используют DingTalk, однако количество платящих организаций не превышает 200 000, а коэффициент конверсии ниже 1%.

Другими словами, основная база DingTalk как раз состоит из малых и средних предприятий с низкой степенью принятия ИИ и низкой готовностью платить, что противоречит логике продукта AI Agent, требующей глубокой интеграции в рабочие процессы, длительного использования и накопления данных.

В сегменте кодирования по основной линии ИИ крупные китайские компании также не имеют преимущества.

В рейтинге сторонних программных решений Code Arena за май 2026 года Qwen3.7-Max от Alibaba набрал 1541 балл, обогнав такие модели, как GPT-5.5, Gemini-3.5-Flash, GLM-5.1 и Kimi-K2.6, и заняв второе место среди производителей крупных моделей, уступая только серии Claude.

腾讯WorkBuddy уже успешно запустил платную версию для частных лиц. Ежемесячная подписка на профессиональную версию составляет 58 юаней и включает 2000 баллов в месяц без ограничений на частоту использования. Согласно квартальному отчету Tencent, коэффициент удержания платящих пользователей WorkBuddy превышает 80%.

Но с другой стороны, основные пользователи Coding предпочитают подписываться на Claude Code за 100–200 долларов в месяц через прокси и跨境 платежи, а не бесплатно использовать отечественные агенты.

«Разрыв в способностях моделей слишком велик: Qwen пишет код слишком многословно; при тех же требованиях Claude пишет 400 строк, а Qwen — целых 1000». Пользователь отметил, что зарубежные продукты, несмотря на высокую цену, оправдывают свою стоимость своими возможностями.

Это не проблема оценки модели, а огромный разрыв между возможностями модели и возможностями продукта Agent. Основные пользователи нуждаются в глубоких задачах, которые выполняет Agent, таких как рефакторинг архитектуры через несколько файлов, контекстное рассуждение для устаревшего кода, самостоятельный запуск тестов, анализ ошибок, просмотр стека журналов и исправление кода.

Соответствующие специалисты из сферы ИИ заявили о «рыночной тенденции», что рынок обращает внимание на Anthropic не просто благодаря обычному диалогу, а благодаря более высокой надежности, большей эффективности выполнения задач и более высокой готовности платить в корпоративных рабочих процессах.

В настоящее время отечественные модели недостаточно оснащены высококачественными открытыми кодами для программирования; их продукты ориентированы в первую очередь на снижение затрат и повышение эффективности для программистов, а не на полную замену конечного пользователя, что заставляет опытных инженеров не желать тратить время на подписку на платные услуги.

Реакция крупных компаний заключается во внутреннем запрете.

В начале июля Alibaba потребовала от всех сотрудников удалить все продукты Anthropic до 10 июля, включая модели Claude Code, Sonnet, Opus, Fable и другие, заменив их единым собственным платформой для программирования агентов Qoder.

Несмотря на то, что это уведомление связано с соображениями безопасности, более глубокая логика заключается в том, что компании должны использовать административные меры для создания спроса на свои продукты.

Для Qwen Office продукт должен отвечать компаниям не на вопрос, насколько умен ИИ, а на вопрос, сколько денег ИИ может сэкономить компании. Эти данные необходимо зафиксировать в презентации, чтобы руководители увидели сокращение затрат на персонал и сокращение сроков выполнения.

Следующий цикл ИИ будет определяться не тем, сколько агентов было создано, а тем, какой продукт сделает пользователей зависимыми.