Tencent WorkBuddy недавно объявила о открытии экосистемы партнерства, интегрировав таких программных партнеров, как Tongda Xin, Guangfa Securities и Beida Fabao, а также аппаратных партнеров, таких как Plaud, Rokid, Insta360 и iFlytek, для создания рабочей системы Agent OS.Автор статьи, источник: GeekPark
Некоторое время назад Anthropic выпустила Model Hardware Standard, пытаясь создать универсальный язык общения для AI-агентов с оборудованием. После подключения к этому стандарту устройства различных производителей с разными интерфейсами, такие как микроскопы и роботизированные манипуляторы, могут быть обнаружены, поняты и вызваны агентом.
Это указывает на изменение, происходящее в индустрии ИИ. В прошлом году конкуренция в основном сосредотачивалась на способностях моделей к выводу, генерации и мультимодальности; сегодня агенты выходят за пределы чат-окон и проникают в лаборатории, заводы и предприятия. Проблемы индустрии смещаются вниз: после того как модели стали достаточно умными, кто будет связывать инструменты, оборудование, данные и задачи?
2 сентября Tencent WorkBuddy объявил о расширении сотрудничества с новыми партнерами. В экосистему вошли приложения и программные партнеры, такие как Tongdaxin, Guangfa Securities, Beida法宝, Tencent SSV Teacher Assistant, Weimeng, Beisen, Yunzhangfang и Fanruan. Также в экосистему WorkBuddy входят аппаратные партнеры, включая Plaud, Rokid, Insta360, Youlanzi, iFlytek, Anker, Mammoth и Jingzao.
Почему продукт ИИ должен одновременно подключаться к профессиональным программам, отраслевым сервисам и различному оборудованию? Этот список описывает полную рабочую среду, с которой столкнется агент: профессиональные программы предоставляют отраслевые знания и бизнес-действия, интеллектуальное оборудование обеспечивает информацию из реального мира — звук, изображения и движение, а агент должен объединить их в непрерывно развивающуюся цепочку задач.
За последний год AI-продукты для офисной работы научились писать, искать, суммировать и обрабатывать всё более сложный контент. Однако реальная работа по-прежнему распределена между различными программами, устройствами и системами учета. После получения рекомендаций от ИИ пользователям часто приходится самостоятельно переносить информацию, переключаться между инструментами и синхронизировать процессы.
Таким образом, когда ИИ начинает участвовать в сложных задачах, конкуренция на самом деле заключается в том, кто создаст для агента систему работы: чтобы он запоминал контекст, понимал состояние задачи, планировал приложения и устройства и превращал намерения пользователя в результаты в пределах контролируемых прав доступа.
WorkBuddy в этом сотрудничестве пытается предложить ответ — Agent OS.
После того как ИИ научится отвечать на вопросы, ему нужно научиться доводить дела до конца.
Возьмем в качестве примера инвестиционного менеджера, готовящего отраслевое исследование. Ему необходимо пересмотреть предыдущие исследовательские заметки и протоколы встреч, получить доступ к рыночным данным, корпоративным объявлениям и отраслевой информации; после встречи ему нужно систематизировать ключевые выводы, составить список вопросов для проверки, распределить последующие задачи и в итоге оформить все это в виде отчета.
На каждом этапе используются соответствующие инструменты: содержание встречи может оставаться в записывающем устройстве, рыночная информация поступает из профессиональных финансовых услуг, материалы рассеяны по локальным файлам и корпоративным базам знаний, а сотрудничество происходит в документах, электронной почте и мессенджерах. ИИ может помочь сгенерировать краткое содержание, но не обязательно знает, что пользователь уже изучал ранее, какие вопросы были решены в ходе этого обсуждения и какие выводы требуют дальнейшей проверки.
Это именно то главное препятствие, с которым сталкивается агент, переходя от «ответа на вопросы» к «выполнению задач». Лин Цзюолу, руководитель экосистемы Tencent WorkBuddy, также отметила на презентации: «Мы уже преодолели барьер, при котором агент „может делать дела“. Настоящий вызов — обеспечить его бесперебойную работу на любом устройстве, в любой системе и в любых сценариях».
Агент должен выполнять сложные задачи, требующие непрерывного контекста. Ему необходимо помнить, что уже сделал пользователь, понимать, на каком этапе находится задача, определять, какой инструмент следует вызвать, а также знать, какие данные можно считывать, а какие действия требуют подтверждения. Память, состояние задачи, подключение инструментов, права доступа, данные и результаты составляют базовую среду, необходимую для работы агента.
Ранние ПК также прошли через подобный этап. До того как операционные системы и унифицированные интерфейсы стали зрелыми, программы с трудом обменивались информацией, и пользователи сами выступали в роли связующего звена между различными инструментами. Сегодня разрыв между приложениями, устройствами и агентами приводит к возникновению этого трения в новой форме.
Так называемая Agent OS решает именно эту проблему. Традиционные операционные системы управляют файлами, окнами и приложениями, а Agent OS должна также управлять задачами, памятью, инструментами и правами доступа. Модель обеспечивает понимание и способность к рассуждению, а эта система определяет, сколько рабочей среды модель может видеть и насколько далеко она может продвинуть задачу.
За полгода после запуска WorkBuddy провел более 50 итераций обновлений и внедрил решения в более чем 50 отраслях, включая государственное управление, образование, розничную торговлю, финансы, медиа и транспорт. Согласно финансовому отчету Tencent за первый квартал 2026 года, по количеству ежедневно активных аккаунтов WorkBuddy стал самым популярным сервисом эффективных AI-агентов в Китае. Данные независимого агентства Analysys показывают, что в июне месячный объем посещений с ПК превысил 20 миллионов, сохраняя первое место на рынке.
Пока некоторые AI-продукты для офиса еще проверяют одиночные сценарии, WorkBuddy уже накопил достаточное разнообразие реальных типов задач — это основа его попытки создать ОС: ОС никогда не создавалась для одного единственного приложения.
Как соединить цепочку работы от приложения Buddy до смарт-устройств
Открытая экосистема WorkBuddy сначала дополняет «руки» и «глаза» агентов.
Приложения и программные партнеры, такие как Tongdaxin, Guangfa Securities, Beida法宝, Weimeng, Beisen, Yunzhangfang и Fanruan, подключаются к профессиональным сценариям, включая финансы, право, управление бизнесом, управление человеческими ресурсами, налоги и бухгалтерский учет, а также анализ данных. Их ценность заключается не только в входных точках приложений, но и в отраслевых знаниях, бизнес-данных и исполняемых инструментах, необходимых Agent для выполнения профессиональных задач.
На примере финансовых исследований и анализа: Tongdaxin интегрировал свои 30-летние профессиональные компетенции в области финансовых исследований в WorkBuddy. Пользователь задает вопрос одним предложением — и уже через несколько минут получает структурированный, отслеживаемый материал уровня исследовательского отчета. В приложении встроены 26 экспертов и 14 навыков. При работе через протокол MCP система автоматически запрашивает актуальные котировки, финансовую информацию и данные по секторам от Tongdaxin, а в процессе вызова автоматически отображаются стандартизированные карточки данных. Кроме того, когда данные отсутствуют, система четко помечает их как «требуется дополнить», а не заполняет их самостоятельно.
Это именно жесткое ограничение для ИИ в профессиональных сценариях. Общие крупные модели могут генерировать анализ, который выглядит завершенным, но в таких областях, как инвестиционные исследования, право и медицина, «выглядит правильно» и «поддающийся отслеживанию и проверке» — это две разные вещи.
Приложение Buddy можно рассматривать как вертикальный рабочий режим, загружаемый на базу WorkBuddy. Партнеры отрасли подключают свои знания, инструменты, процессы и бренд-форматы, а пользователи получают рабочие столы, более точно соответствующие профессиональным потребностям. Инвестиционные менеджеры, преподаватели, юристы, создатели контента и предприниматели могут иметь разные Buddy.
Изображение: WorkBuddy
Присоединение партнеров по оборудованию позволяет вывести рабочий процесс за пределы экрана. Устройства от Plaud, Rokid, Insta360, iFlytek и YouLanZi передают информацию из сценариев голосового, визуального, пространственного взаимодействия и мобильной работы в агент; партнеры Anker, Mammoth и Jingzao дополняют терминальные точки входа для рабочих и творческих процессов.
Логика подключения оборудования по сути представляет собой написание «драйверов» для Agent OS — оборудование отвечает за восприятие, активацию, отображение и взаимодействие (аналогично устройствам ввода-вывода), а WorkBuddy — за понимание, планирование и распределение (аналогично ядру). Производителям не нужно создавать собственные ИИ-решения или изменять форму продукта: после однократного подключения оборудование, приложение, ПК и веб-платформы становятся совместимыми, обеспечивая бесшовный поток учетных записей, задач, памяти и результатов между устройствами.
Например, пользователь входит в конференц-зал с аудиоустройством или умными очками, и устные выступления становятся входными данными задачи; после завершения встречи контент транскрибируется и архивируется, задачи извлекаются, соответствующие материалы запрашиваются, а последующие электронные письма и задачи по сотрудничеству отправляются в соответствующие системы. Когда пользователь переключается с оборудования на телефон или ПК, задачи, память и результаты продолжают следовать по одной и той же цепочке.
Совместная клавиатура с микрофоном от You Lanzi предлагает другой способ взаимодействия. Она объединяет микрофон и цифровую клавиатуру: достаточно нажать кнопку и заговорить, чтобы назначить задачу WorkBuddy — полностью без переключения на окно программы.
Изображение предоставлено: официальным аккаунтом YouLanzi в WeChat
Классический сценарий использования этого продукта — Vibe Coding: разработчики описывают требования голосом, а агент автоматически генерирует фрагменты кода, не отрывая рук от редактора кода. Для контент-создателей и пользователей, занимающихся повседневной офисной работой, он также служит «всегда включённым» голосовым интерфейсом: как только приходит вдохновение — просто скажите, для временных задач — достаточно произнести вслух, а фрагментарные идеи автоматически превращаются в структурированные задачи или черновики.
Для производителей оборудования это более реалистичный путь в области ИИ. Создание модели с нуля, включая выбор модели, управление памятью, планирование задач, вызов инструментов и контроль прав доступа, требует огромных инженерных ресурсов. Если оборудование отвечает за восприятие, активацию, отображение и взаимодействие, а платформа агентов — за понимание, планирование и распределение, производители могут сосредоточиться на своих сильных сторонах — опыте использования продуктов.
WorkBuddy хочет занять именно эту промежуточную роль. Пользователи видят приложение Buddy, экспертов, навыки, коннекторы и оборудование, а в основе работает распределительная система, организующая контекст и возможности вокруг задач.
Чем больше партнеров подключается, тем более полной становится контекстная информация, которую платформа может видеть — это и есть ценность экосистемы, а также ключевой фактор успеха Agent OS.
Как из продукта вырастить экосистему?
Ценность любой операционной системы определяется не только ее собственными функциями. Ей необходимо предоставлять разработчикам стабильные интерфейсы, создавать пространство для устойчивого сотрудничества с партнерами и обеспечивать пользователям единый опыт Across различных приложений и устройств. Agent OS также следует этой логике.
Финансы, право, налоги и бухгалтерия, образование и создание контента имеют свои собственные знания, данные и рабочие процессы, а аппаратное обеспечение выполняет различные задачи по восприятию и взаимодействию. Одной компании сложно охватить такой сложный рабочий процесс. Значение открытости WorkBuddy заключается в том, чтобы передать платформе общие функции — память, задачи, вызов инструментов, права доступа и управление результатами, а партнеры добавят отраслевые знания, профессиональное программное обеспечение и точки входа.
Это также объясняет, почему WorkBuddy переходит от продукта к экосистеме. Контекст, который может видеть один агент, обычно ограничен одним приложением; чем больше отраслей и инструментов он подключает, тем больше возможностей у него появляется понять, как происходит работа.
Техническая архитектура открытой платформы также подтверждает это. Помимо оборудования и приложения Buddy, платформа одновременно открыла три модуля: Skill (навыки), Expert (эксперты) и Connector (коннекторы). Разработчики могут записать набор отраслевых методов или рабочих процессов в виде Skill, инкапсулировать отраслевые знания и способы принятия решений в Expert, а также подключить собственные API или инструменты через Connector.
Это двустороннее подключение: внешние возможности ИИ попадают в рынок Buddy для обслуживания пользователей, а партнеры по оборудованию также могут получить лицензию через платформу, чтобы интегрировать возможности экосистемы WorkBuddy в свои устройства. Платежные возможности и каналы распространения платформы активно развиваются — история ОС неоднократно доказывала, что проектирование экономической системы определяет долгосрочное развитие экосистемы даже больше, чем техническая архитектура. Сможет ли разработчик зарабатывать деньги и получат ли партнеры постоянную отдачу — именно это решает, станет ли эта открытая система живой экосистемой или просто разовым демонстрационным сотрудничеством.
Если поднять угол обзора еще выше, становится видно, что в последнем квартальном отчете Tencent описал свою стратегию в области ИИ на трех уровнях: интеллект, приложения и инфраструктура. Модель HunYuan обеспечивает модельные возможности, продукты, такие как WorkBuddy и CodeBuddy, выполняют реальные задачи, а вычислительные мощности и облачная инфраструктура поддерживают обучение моделей и инференс приложений. Руководство Tencent также описало WorkBuddy как гибкое рабочее пространство агента, способное запускать различные модели и навыки в зависимости от задачи.
Эта позиция означает, что роль WorkBuddy в экосистеме Tencent выходит за рамки простой упаковки HunYuan в виде офисного продукта. Она скорее представляет собой связующий уровень между моделями, инструментами и задачами пользователей: снизу она использует возможности HunYuan и других моделей, а сверху — подключается к конкретным сценариям повышения производительности, проверяя при этом, насколько применимы модели и инженерия агентов на реальных задачах.
Недавно выпущенный Hy4 Preview сделал эту цепочку более конкретной. Tencent позиционирует его как инструмент для задач, связанных с кодом, офисной работой и научными исследованиями, и одновременно интегрировал его с WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao и ima. Hy4 Preview был совместно спроектирован с такими продуктами, как WorkBuddy, с акцентом на оптимизацию совместной работы между файлами, анализ данных и полный цикл от обработки информации до создания документов, таблиц и презентаций.
Раньше разработка крупных моделей и их внедрение в продукты часто представляли собой две относительно независимые цепочки: команда моделей улучшала их возможности на базовых тестах, а команда продуктов затем искала подходящие сценарии использования. Отношения между WorkBuddy и HunYuan демонстрируют другой подход: модель сначала внедряется в реальные задачи повседневной производительности, а оценка со стороны продуктов, результаты вызова инструментов и обратная связь по сценариям возвращаются в процесс разработки, помогая продолжать итерации модели и инженерии агентов.
Это составляет данные воронку, которую Tencent стремится создать. После улучшения возможностей модели WorkBuddy сможет выполнять более сложные и длинные задачи; увеличение типа задач дополнительно выявляет реальные проблемы модели в планировании, вызове инструментов и доставке результатов; дальнейшее подключение приложений, оборудования, Skills и экспертов повышает плотность контекста платформы. Продукт, модель и экосистема в этом процессе взаимно стимулируют друг друга.
Цикл данных также требует четких границ. Для корпоративных пользователей то, как сохраняются данные задач, как изолируются бизнес-данные и как осуществляется авторизация и аудит ключевых операций, определяет, насколько глубоко платформа сможет интегрироваться в рабочие процессы. WorkBuddy, получая больше контекста, также несет большую ответственность за управление. Без этой надежной основы чем масштабнее экосистема, тем выше потенциальные риски.
С этой точки зрения, открытая экосистема сама по себе является условием существования Agent OS. Внутри Tencent уже существуют Hunyuan, конференции, документы, электронная почта, WeCom и облачные сервисы, а внешние партнеры предоставляют экспертные знания, отраслевое программное обеспечение и аппаратные точки входа. Если эти возможности можно будет единообразно вызывать вокруг задач, WorkBuddy сможет превратиться из внутреннего AI-продукта Tencent в рабочую платформу, ориентированную на более широкий круг отраслей и разработчиков.
OS не может быть завершен за одну версию. Сможет ли открытая экосистема обеспечить агентам достаточную плотность контекста в рабочих процессах каждого пользователя, чтобы модель имела реальные сигналы для оптимизации, а партнеры получали постоянную выгоду и оставались с нами — это вопрос, более фундаментальный, чем архитектура технологии.
WorkBuddy может первым предложить направление для Agent OS, но будет ли эта система действительно успешной, в конечном итоге зависит от того, сможет ли она превратить модели, продукты и возможности подключения Tencent в устойчивую экосистемную структуру.