Доубао интегрировал модели Kimi, GLM, DeepSeek и настроил коэффициенты лимитов для конкуренции с WorkBuddy; конкуренция в области офисных агентов переходит от интеграции моделей к соревнованию в области маршрутизации и архитектурных возможностей.Автор статьи, источник: AllWeatherTech
DouBao, принадлежащий ByteDance, начал позволять пользователям использовать крупные модели других конкурентов.
12 ноября豆包 Work объявил о обновлении состава моделей: помимо уже существующих собственных моделей DouBao 2.1 Lite и Pro, были официально интегрированы сторонние модели Kimi K3.1 Pro, GLM 5.3, DeepSeek V4.1 Flash.
Это обновление также сопровождается серией корректировок цен.
На странице выбора модели работа Добао будет отмечать коэффициенты потребления квот для различных моделей. Пользователи могут самостоятельно выбирать модель в зависимости от сложности задачи, скорости ответа и стоимости использования. Кроме того, платформа запускает ограниченную по времени акцию, снижающую коэффициенты потребления квот для моделей Добао 2.1 Lite и DeepSeek V4.1 Flash, а также предоставляет новым пользователям бесплатную подписку на 30 дней.
Фактически, сервис DouBao Work уже с 29 октября открыл доступ к услугам сторонних моделей для команд и корпоративных подписчиков. Это дальнейшее обновление состава моделей и механизма скидок также превращает стратегию использования нескольких моделей в важный инструмент привлечения пользователей для DouBao Work.
Изменение в работе Доуба, возможно, связано с давлением конкуренции на рынке.
Ранее Tencent WorkBuddy уже интегрировал продукты от нескольких поставщиков моделей, включая HunYuan, GLM, MiniMax, Kimi и DeepSeek, и с помощью режима Auto автоматически выбирает подходящую модель в соответствии с политикой маршрутизации.
WorkBuddy действительно создал значительное лидерство. Согласно отчету об рынке офисных агентов за третий квартал 2026 года, опубликованному Analysys, в сентябре этого года месячный объем посещений WorkBuddy составил 85,34 миллиона, а DouBao Work — 30,39 миллиона, что примерно в 2,8 раза больше.
На фоне постоянного расширения базы пользователей WorkBuddy и захвата входной точки для офисных агентов, DouBao Work стал сталкиваться с все более прямой конкуренцией.
На самом деле, ByteDance не лишена опыта в работе с многомодельными продуктами. Еще до открытия DouBao для сторонних моделей, TRAE, инструмент для AI-программирования, принадлежащий ByteDance, уже применял многомодельную стратегию: TRAE Work предлагает выбор моделей от различных производителей, таких как Seed, GLM, DeepSeek, Kimi и MiniMax, а также поддерживает самостоятельное подключение пользовательских сервисов моделей.
В контексте отрасли Baidu также приняла аналогичную открытую стратегию. В августе этого года Baidu официально переименовала общий агент GenFlow, совместно разработанный с Wenku и Netdisk, в Kuku AI и выпустила отдельный рабочий клиент и корпоративную версию.
В списке выбора моделей KuCoin AI, помимо собственной модели Wenxin, также представлены сторонние модели: DeepSeek, GLM, Kimi, MiniMax.
Также и Qoder, принадлежащий Alibaba, в апреле этого года официально открыл возможность подключения собственных API-ключей, поддерживая множество поставщиков моделей, таких как Alibaba Cloud Bailian, Zhipu, DeepSeek, Kimi и MiniMax, однако Qoder Office до сих пор не открывает сторонние модели.
Разница между стратегиями с несколькими моделями и с одной моделью заключается в различии между продуктами Agent и традиционными AI-чат-инструментами.
Для обычных чат-продуктов знания модели, ее способность к рассуждению и качество генерации часто напрямую влияют на пользовательский опыт. Однако агенты должны выполнять более сложные задачи, одна из которых может включать сбор информации, анализ документов, написание кода, обработку данных, а также генерацию и проверку конечного результата.
Разные модели показывают разные результаты на этих этапах, а также имеют разную стоимость использования.
Для платформы офисных агентов важно, можно ли подключить самые мощные модели, но выбор подходящей модели для различных задач становится новым конкурентным фактором.
Более важным, чем интеграция моделей с длинными позициями, является развитие технологии маршрутизации моделей.
В настоящее время это обновление豆包 в основном решает проблему самостоятельного выбора пользователем модели. Пользователи могут решить, кому поручить задачу, исходя из особенностей различных моделей и коэффициентов потребления лимита.
Однако ручной выбор модели пользователем не является концом архитектуры с несколькими моделями.
Например, сотрудник поручает агенту подготовить отраслевое исследование, что может включать сбор публичной информации, обработку финансовых данных, анализ отраслевых тенденций и создание презентации.
В частности, для сбора базовой информации может потребоваться модель с более высокой скоростью ответа и более низкой стоимостью; при проведении сложного финансового анализа или многоэтапных рассуждений необходимо использовать более мощную модель; а на этапе форматирования можно снова переключиться на модель с более низкой стоимостью.
Постоянное использование самых дорогих моделей для всего процесса может привести к ненужному потреблению вычислительных ресурсов; однако чрезмерное стремление к снижению затрат может увеличить количество ошибок и необходимость переделки из-за недостаточной мощности модели.
Маршрутизация моделей решает именно задачу поиска баланса между качеством выполнения задач, скоростью обработки и стоимостью использования.
Эта функция уже внедрена в архитектуру продуктов для офисных агентов.
Режим Auto в Tencent WorkBuddy поддерживает автоматическое распределение моделей в соответствии с политиками маршрутизации. Кроме того, Tencent Cloud выпустила отдельную службу маршрутизации моделей, которая распределяет задачи между различными моделями на основе намерений запроса, нагрузки на модель и задержки ответа.
Всесторонние технологии отметили, что в этом выпуске Auto-режима DouBao также реализован бесплатный формат с небольшими суммами.
Снижение порога входа для использования режима Auto позволяет Добао дать пользователям возможность попробовать автоматический выбор моделей, постепенно переходя от самостоятельного выбора моделей к прямой постановке задач и ожиданию результатов.
Для платформы выполнение большего количества реальных задач также помогает постоянно оценивать способности, стоимость и эффективность выполнения задач различных моделей, что предоставляет основу для оптимизации стратегии маршрутизации.
С этой точки зрения, Доубао, возможно, стремится не только к привлечению большего числа пользователей и объема задач, но и к праву управления моделями будущих рабочих агентов.
С тем как ByteDance, Tencent и Baidu последовательно открыли доступ к сторонним моделям, набор моделей, доступных для рабочих агентов каждой компании, становится все более похожим. Простое подключение большего количества моделей уже трудно может обеспечить долгосрочное конкурентное преимущество.
Это также означает, что конкуренция среди офисных агентов все больше смещается в сторону технологических архитектур, расположенных поверх моделей.
Одной из ключевых возможностей является маршрутизация моделей, то есть распределение подходящих моделей для различных задач на основе сложности задачи, эффективности выполнения и стоимости токенов. Однако с точки зрения более полной архитектуры технологии агентов маршрутизация моделей является лишь одним из звеньев.
Agent Harness, который в последние годы привлекает внимание отрасли, дополнительно включает в себя планирование задач, вызов инструментов, управление контекстом, поддержание состояния выполнения и восстановление после ошибок, определяя, сможет ли агент преобразовать возможности модели в стабильные результаты выполнения задач.
Оба фактора совместно влияют на коммерческую эффективность офисного агента.
Далее внимание уделяется тому, будут ли компании далее привлекать пользователей через ценовую конкуренцию.