Tencent WorkBuddy, yakın zamanda bir iş birliği ekosistemi açarak Tongda Xin, Guangfa Securities, Peking University Fa Bao gibi yazılım ortaklarını ve Plaud, Rokid, Insta360, Kuaishou gibi donanım ortaklarını entegre ederek Agent OS çalışma sistemini oluşturdu.

Yazan: GeekPark

Daha önce Anthropic, AI Agent'lar için donanım ile iletişim kurmak üzere genel bir dil oluşturmaya çalıştı ve Model Hardware Standard'ı yayınladı. Bu standartla entegrasyon sağlandığında, mikroskop, robot kollar gibi farklı üreticilere ve farklı arayüzlere sahip cihazlar, Agent tarafından keşfedilebilir, anlaşılabilir ve çağrılabilir hale gelir.

Bu olay, yapay zeka endüstrisinde yaşanan bir değişimi işaret ediyor. Geçen yıl, rekabet ana olarak modellerin çıkarım, üretme ve çoklu modallık yetenekleri etrafında döndü; şimdi Agent'lar sohbet penceresinden çıkıp laboratuvarlara, fabrikalara ve kurumsal sahalarına yöneldi. Endüstrinin soruları aşağıya doğru kaydı: Modeller yeterince akıllı hale geldikten sonra, araçlar, donanım, veriler ve görevleri kim bağlayacak?

2 Eylül'de Tencent WorkBuddy, daha fazla ortakla iş birliğine açıldığını duyurdu. Tongda Xin, Guangfa Securities, Beida Fabao, Tencent SSV Öğretmen Yardımcısı, Weimeng, Beisen, Yunzhangfang ve Fanru gibi uygulama ve yazılım ortakları ekosisteme dahil oldu; Plaud, Rokid, Yingshi, Youlanzi, Keda Xunfei, Anker, Mengma ve Jingzao gibi donanım ortakları da WorkBuddy ekosisteminin bir parçasını oluşturdu.

Bir AI ürünü neden aynı anda profesyonel yazılımlar, endüstri hizmetleri ve çeşitli donanımlarla bağlantı kurmalı? Bu liste, Agent’in karşılaşıp organize edeceği tam iş ortamını çiziyor: profesyonel yazılımlar endüstri bilgisi ve iş işlemlerini sağlıyor, akıllı donanımlar ses, görüntü ve hareket halindeki gerçek zamanlı verileri sunuyor, Agent ise bunları sürekli ilerleyen bir görev zincirine dönüştürüyor.

Geçen yıl, AI ofis ürünleri yazabiliyor, arayabiliyor, özetleyebiliyor ve giderek daha karmaşık içerikleri işleyebiliyordu. Ancak gerçek işler hâlâ farklı yazılımlar, farklı cihazlar ve farklı hesap sistemleri arasında dağılmış durumda. Kullanıcılar AI'nın önerilerini aldıktan sonra genellikle bilgi taşıma, araç değiştirme ve süreç bağlantılarını kendileri tamamlamak zorunda kalıyor.

Yani, AI karmaşık işlere dahil olduğunda, rekabet aslında Agent için bir çalışma sistemi kurmak üzeredir: bağlamı hatırlamasını, görev durumunu anlamasını, uygulamaları ve cihazları zamanlamasını ve kontrol edilebilir izin sınırları içinde kullanıcı niyetini sonuçlara dönüştürmesini sağlamaktır.

WorkBuddy, bu iş birliğiyle cevap olarak Agent OS'u sunuyor.

Soruları yanıtladıktan sonra, AI'nın işleri tamamlaması gerekir.

Bir yatırım yöneticisinin sektör araştırması hazırlaması örneğini ele alalım. Bu yönetici, önceki araştırma notlarını ve toplantı tutanaklarını gözden geçirmeli, piyasa verilerini, şirket duyurularını ve sektör bilgilerini çağırmalıdır; toplantıdan sonra temel yargıları düzenlemeli, doğrulanması gereken soruları listelemeli, sonraki görevleri dağıtmalı ve nihayetinde bir araştırma raporu oluşturmalıdır.

Her adımda ilgili araçlar mevcut: toplantı içeriği kayıt cihazında kalabilir, pazar bilgileri profesyonel finans hizmetlerinden gelir, belgeler yerel dosyalarda ve kurumsal bilgi tabanlarında dağılmıştır ve iş birliği belgelerde, e-postalarda ve anlık mesajlaşma yazılımlarında gerçekleşir. AI, bir özet oluşturabilir, ancak kullanıcının önce ne araştırdığını, bu tartışmanın hangi sorunları çözdüğünü ve hangi sonuçların henüz doğrulanması gerektiğini bilmez.

Bu, Agent'in 'soruları cevaplamadan' 'işleri tamamlamaya' geçerken karşılaştığı ana engeldir. Tencent WorkBuddy açık ekosistem sorumlusu Lin Zuolu, etkinlikte şunu da belirtti: "Agent'in 'iş yapabilme' engelini aştık. Gerçek zorluk, onu herhangi bir cihazda, herhangi bir sistemde, herhangi bir senaryoda kesintisiz hale getirmektir."

Ajan, karmaşık görevleri yerine getirmek için sürekli bir bağlama sahip olmalıdır. Kullanıcının ne yaptığını hatırlamalı, görevin hangi aşamada olduğunu anlamalı, hangi aracın çağrılacağını belirlemeli ve hangi verilerin okunabileceğini, hangi işlemlerin onay gerektirdiğini bilmelidir. Bellek, görev durumu, araç bağlantıları, kimlik yetkileri, veriler ve ürünler, ajanın çalışması için gerekli temel ortamı oluşturur.

Erken dönem PC'leri de benzer bir aşamadan geçti. İşletim sistemi ve standart arayüzler olgunlaşmadan önce, yazılımlar arasında bilgi alışverişi zordu ve kullanıcılar kendi kendilerine farklı araçlar arasında bağlantı kuruyordu. Bugün, uygulamalar, cihazlar ve Agentler arasındaki ayrılık, bu sürtünmeyi yeni bir biçimde ortaya çıkarıyor.

Agent OS, bu katmanın sorununu çözer. Geleneksel işletim sistemleri dosyaları, pencereleri ve uygulamaları yönetir; Agent OS ise görevleri, belleği, araçları ve izinleri de yönetir. Model, anlama ve çıkarım yetenekleri sağlar; bu sistem, modelin ne kadar iş sahasını görebileceğini ve görevleri ne kadar ilerletebileceğini belirler.

Yarı yıl içinde WorkBuddy, 50'den fazla sürüm güncellemesi gerçekleştirdi ve kamu hizmetleri, eğitim, perakende, finans, medya, ulaşım gibi 50'den fazla sektörde uygulama buldu. Tencent'in 2026 Q1 mali raporuna göre, günlük aktif hesap sayısı bazında WorkBuddy, Çin'in en popüler verimlilik AI ajan hizmeti haline geldi; üçüncü parti kuruluş olan Analysys verilerine göre, Haziran ayı PC tabanlı aylık erişim sayısı 20 milyonu aştı ve piyasa liderliğini korudu.

Bazı AI ofis ürünlerinin hâlâ tek bir senaryoyu doğrulamaya çalışırken, WorkBuddy yeterince çeşitli gerçek görev türlerini biriktirmiştir; bu, OS yapmaya çalışmasının temelidir—OS asla tek bir uygulama için tasarlanmamıştır.

Buddy uygulamasından akıllı donanıma kadar bir iş zinciri nasıl birleştirilir

WorkBuddy'nin açık ekosistemi, önce Agent'in "el" ve "göz"ünü tamamlamayı hedefliyor.

Tongda Xin, Guangfa Securities, Beida法宝, Weimeng, Beisen, Yunzhangfang, Fanruan gibi uygulama ve yazılım ortakları, finans, hukuk, ticari işletmecilik, insan kaynakları, vergi ve mali analiz gibi profesyonel senaryolarla bağlantılıdır. Bu ortakların sunduğu değer, sadece uygulama giriş noktaları değil, aynı zamanda Agent'ların profesyonel görevleri tamamlarken ihtiyaç duyduğu endüstri bilgisi, iş verileri ve yürütülebilir araçlardır.

Finansal araştırma ve inceleme örneğiyle açıklayalım. Tongda Xin, 30 yıllık uzman araştırma ve inceleme yetkinliğini WorkBuddy’ye entegre ederek, kullanıcıların tek bir soru sormasıyla dakikalar içinde yapılandırılmış ve izlenebilir rapor düzeyinde içerik üretmesini sağlıyor. Bu uygulama, 26 uzman ve 14 beceri içeriyor ve çalışma sırasında MCP protokolünü kullanarak Tongda Xin’in gerçek zamanlı piyasa verilerini, finansal verilerini ve sektör bilgilerini otomatik olarak çağırıyor. Çağrı sırasında standartlaştırılmış veri kartları otomatik olarak ortaya çıkıyor. Ayrıca, veride boşluk varsa, sistem kendi kendine doldurmak yerine açıkça “Eksik” olarak işaretliyor.

Bu, profesyonel senaryolarda AI için katı bir kısıtlamadır. Genel büyük modeller, tam gibi görünen bir analiz üretebilir, ancak yatırım araştırması, hukuk ve tıp gibi alanlarda “görünüşte doğru” olmak ile “izlenebilir ve denetlenebilir” olmak iki farklı şeydir.

Buddy uygulaması, WorkBuddy tabanına yüklenen dikey çalışma modu olarak düşünülebilir. Sektör ortakları, kendi bilgilerini, araçlarını, süreçlerini ve marka biçimlerini bunlara entegre eder; kullanıcılar ise mesleki ihtiyaçlara daha uygun bir çalışma masası elde eder. Yatırım yöneticileri, öğretmenler, avukatlar, içerik üreticileri ve tüccarlar, farklı Buddy'lere sahip olabilir.

Kaynak: WorkBuddy

Donanım ortaklarının katılması, iş akışını ekranın dışına taşıyor. Plaud, Rokid, Insta360, iFlytek, YouLanzi gibi cihazlar, ses, görüntü, uzaysal etkileşim ve mobil ofis senaryolarındaki bilgileri Agent’e sunuyor; Anker, Mammoth, JingZao gibi ortaklar ise ofis ve yaratım alanlarındaki uç giriş noktalarını tamamlıyor.

Donanım bağlantısı mantığı, temelde Agent OS'a bir "sürücü" yazmak gibidir—donanım algılama, tetikleme, görüntüleme ve etkileşimden sorumludur (I/O cihazı gibi), WorkBuddy ise anlama, planlama ve zamanlamadan sorumludur (çekirdek gibi). Üreticilerin AI oluşturması gerekmez, ürün formatını değiştirmeleri gerekmez; bir kez bağlanarak donanım, Uygulama, PC ve Web gibi birçok platformu birbirine bağlar ve hesaplar, görevler, bellekler ve ürünler cihazlar arasında sorunsuz bir şekilde akar.

Örneğin, kullanıcı kayıt cihazı veya akıllı gözlüklerle bir toplantı odasına girerse, konuşulan içerik görev girdisi haline gelir; toplantı sonrası içerik yazıya geçirilir ve arşivlenir, yapılacak işler çıkarılır, ilgili belgeler çağrılır ve ilgili sistemlere sonraki e-postalar ve iş birliği görevleri gönderilir. Kullanıcı donanımdan telefonuna veya bilgisayarına geçtiğinde, görevler, bellek ve ürünler aynı zincir boyunca devam eder.

Yoolanzi'nin ortaklaşa geliştirdiği klavye mikrofonu, başka bir giriş formu sunar. Mikrofonu ve küçük klavyeyi birleştirerek, tuşlara basarak konuşmaya başladığınızda WorkBuddy'ye görev verebilirsiniz; bunun için hiçbir zaman yazılım penceresine geçiş yapmanıza gerek yoktur.

Kaynak: Youlanzi WeChat Hesabı

Bu ürünün klasik senaryosu Vibe Coding'dir — geliştiriciler, ihtiyaçlarını sesle tanımlar, Agent otomatik olarak kod parçacıkları oluşturur ve eli kod düzenleyiciden ayrılmaz. İçerik üreticileri ve günlük ofis kullanıcıları için de bu, "her zaman açık" bir ses girişi olarak hizmet verir: ilham veren bir fikir geldiğinde hemen söyleyin, geçici görevleri ağızdan verin, parçalı fikirler otomatik olarak yapılandırılmış görevlere veya taslaklara dönüşür.

Donanım üreticileri için, daha gerçekçi bir AI yolu ortaya çıktı. Model seçimi, bellek yönetimi, görev planlama, araç çağrısı ve izin kontrolünü sıfırdan kurmak büyük bir mühendislik çabası gerektirir. Eğer donanım algılama, uyandırma, görüntüleme ve etkileşimi üstlenirken, Agent platformu anlama, planlama ve zamanlamayı üstlenirse, üreticiler kendi uzmanlık alanlarında olan ürün deneyimine odaklanabilir.

WorkBuddy, tam olarak bu ara katman rolünü üstlenmek istiyor. Kullanıcılar, Buddy uygulamasını, uzmanları, Becerileri, bağlayıcıları ve donanımı görüyor; altta ise görevler etrafında bağlamı ve yetenekleri düzenleyen bir zamanlama sistemi çalışıyor.

Daha fazla ortak entegre edildikçe, platform daha tam bir çalışma bağlamı görebilir—bu hem ekosistemin değeri, hem de Agent OS'un başarısı için kritik bir değişkendir.

Bir çalışma sistemi, ürünün nasıl ekosisteme dönüşeceğini nasıl sağlar?

Bir işletim sisteminin değeri, yalnızca kendi fonksiyonlarından kaynaklanmaz. Geliştiricilere kararlı bir arayüz sağlamalı, ortaklara sürdürülebilir bir iş alanı bırakmalı ve kullanıcıların farklı uygulamalar ve cihazlar arasında tutarlı bir deneyim elde etmesini sağlamalıdır. Agent OS de bu mantığı takip eder.

Finans, hukuk, vergi ve maliye, eğitim ve içerik üretimi, kendi bilgi, veri ve iş akışlarına sahiptir; donanım da farklı algılama ve etkileşim görevlerini üstlenir. Bir şirket, bu kadar karmaşık bir iş ortamını tek başına kapsayamaz. WorkBuddy'nin bu açılışının amacı, bellek, görev, araç çağrısı, kimlik yetkileri ve ürün yönetimi gibi ortak yetenekleri platforma bırakmak ve ortakların sektör bilgisi, profesyonel yazılımlar ve uç girişleriyle tamamlamasını sağlamaktır.

Bu, WorkBuddy'nin bir üründen bir ekosisteme geçiş yapma nedenini de açıklıyor. Tek bir Agent, genellikle bir uygulamaya sınırlı bağlamı görebilir; daha fazla sektör ve araçla entegre olmak, bir işin nasıl gerçekleştiğini anlamak için daha fazla fırsat sunar.

Açık platformun teknik mimarisi bunu doğrulamaktadır. Donanım ve Buddy uygulamasının yanı sıra, platform Skill (beceri), Expert (uzman) ve Connector (bağlayıcı) olmak üzere üç ana modülü aynı anda açmıştır. Geliştiriciler, bir endüstri yöntemi veya iş akışını Skill olarak yazabilir, alan bilgisi ve karar alma yöntemlerini Expert olarak paketleyebilir ve kendi API'lerini veya araçlarını Connector aracılığıyla entegre edebilir.

Bu entegrasyon çift yönlüdür: Dışarıdaki AI yetenekleri Buddy pazarına girerek kullanıcılara hizmet verirken, donanım ortakları da platform aracılığıyla yetki alarak WorkBuddy ekosistem yeteneklerini kendi cihazlarına entegre edebilir. Platformun ödeme yetenekleri ve dağıtım kanalları hızla geliştiriliyor—OS tarihi, ekosistemin uzun vadeli yönünü teknik mimarinin değil, ekonomik sistemin tasarımı daha çok belirlediğini tekrar tekrar kanıtlamıştır. Geliştiricilerin para kazanabilmesi ve ortakların sürekli getiri elde edebilmesi, bu açık sistemin canlı bir ekosistem mi yoksa tek seferlik bir iş birliği gösterimi mi olacağını doğrudan belirler.

Daha da yükselen bir bakış açısıyla, en son çeyreklik finansal raporda Tencent, AI stratejisini akıllılık, uygulama ve altyapı olmak üzere üç düzeyde özetliyor: Hunyuan, model yeteneklerini oluşturuyor; WorkBuddy, CodeBuddy gibi ürünler gerçek görevleri üstleniyor; hesaplama gücü ve bulut altyapısı ise model eğitimi ve uygulama çıkarımı için destek sağlıyor. Tencent yönetimi, WorkBuddy'yi, görevlere göre farklı modeller ve Becerileri yönlendirebilen esnek bir Agent çalışma alanı olarak tanımlıyor.

Bu pozisyon, WorkBuddy'nin Tencent ekosistemindeki rolünün, Hunyuan'u sadece bir ofis ürünü olarak paketlemekten ibaret olmadığını anlamaktadır. Daha ziyade, model, araç ve kullanıcı görevleri arasındaki bir bağlantı katmanıdır: aşağıda Hunyuan ve diğer modellerin yeteneklerini alır, yukarıda belirli verimlilik senaryolarına bağlanır ve gerçek görevler aracılığıyla model ve Agent mühendisliğinin kullanılabilirliğini test eder.

En son duyurulan Hy4 Preview, bu iş akışını daha da spesifik hale getirdi. Tencent, bunu kodlama, ofis ve bilimsel araştırma gibi verimlilik görevleri için tanımladı ve aynı zamanda WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao ve ima ile entegre etti. Hy4 Preview, dosyalar arası iş birliği, veri analizi ve bilgi işlemden belgeler, tablolar ve sunumlarla sonuçlandırma sürecine kadar olan tam akışı optimize etmeye odaklanarak WorkBuddy gibi ürünlerle ortak tasarım yapıldı.

Geçmişte, büyük modellerin geliştirilmesi ve ürün uygulamaları genellikle birbirinden bağımsız iki yol izliyordu: model ekibi referans testlerinde yeteneklerini artırırken, ürün ekibi uygun kullanım senaryolarını arıyordu. WorkBuddy ile Hunyuan ilişkisi ise başka bir yol izliyor. Model, önce gerçek verimlilik görevlerine giriyor, ardından ürün tarafındaki değerlendirme, araç çağrısı sonuçları ve senaryo geri bildirimleri, geliştirme aşamasına dönerek modelin ve Agent mühendisliğinin sürekli olarak iyileştirilmesine yardımcı oluyor.

Bu, Tencent'in oluşturmak istediği veri döngüsünü oluşturur. Model yetenekleri artırıldıkça, WorkBuddy daha karmaşık ve daha uzun zincirli görevleri işleyebilir; görev türleri arttıkça, modelin planlama, araç çağırma ve sonuç teslimindeki gerçek sorunları ortaya çıkar; uygulamalar, donanım, Beceriler ve uzmanlar devam ederek eklenirse, platformun bağlam yoğunluğu daha da artar. Ürün, model ve ekosistem bu süreçte birbirini iter.

Veri döngüsünün de net sınırları olmalıdır. Kurumsal kullanıcılar için görev belleğinin nasıl saklanacağı, iş verilerinin nasıl izole edileceği ve kritik işlemlerin nasıl yetkilendirilecek ve izleneceği, platformun ne kadar derin bir iş akışına girebileceğini belirleyecektir. WorkBuddy, daha fazla bağlam elde ederken daha büyük bir yönetim sorumluluğu da taşımaktadır. Bu güven temeli eksikse, ekosistemin ölçeği ne kadar büyürse, potansiyel riskler de ona paralel olarak artacaktır.

Bu bakış açısıyla, açık ekosistem, Agent OS'un var olmasının temel koşuludur. Tencent içsel olarak Hunyuan, toplantı, belge, e-posta,企业微信 ve bulut hizmetlerine sahiptir; dış ortaklar ise uzmanlık, endüstriyel yazılım ve donanım giriş noktalarını sağlar. Bu yetenekler, görev etrafında tek bir sistemle çağrılabilir hale gelirse, WorkBuddy, Tencent'in içsel AI ofis ürününden, daha fazla endüstri ve geliştiriciye yönelik bir çalışma platformuna dönüşebilir.

OS, bir yayınla tamamlanamaz. Açık ekosistem, Agent'in her kullanıcının iş akışında yeterli yoğunlukta bağlam biriktirebilir mi, modelin optimize etmek için gerçek sinyallere sahip olmasına izin verir mi, ortakların kalıcı olarak kalmak istemesi için sürekli ödüller sunar mı—bu, teknik mimariden daha temel bir sorundur.

WorkBuddy, Agent OS yönünü öne sürebilir, ancak bu sistemin gerçekten kurulup kurulamayacağı, Tencent'in modelini, ürünlerini ve bağlantı yeteneklerini sürdürülebilir bir ekosistem düzenine dönüştürebilip çevirebilmesine bağlıdır.