Tencent WorkBuddy недавно оголосив про відкриття екосистеми співпраці, підключивши таких програмних партнерів, як Tongda Xin, Guangfa Securities, Peking University LawMate, а також апаратних партнерів, як Plaud, Rokid, Insta360 та iFlytek, для створення робочої системи Agent OS.

Автор статті, джерело: GeekPark

Кілька часу тому Anthropic випустила Model Hardware Standard, намагаючись створити універсальний мовний інтерфейс для взаємодії AI Agent з обладнанням. Після підключення до цього стандарту різні пристрої — мікроскопи, роботизовані руки тощо — від різних виробників і з різними інтерфейсами можуть бути виявлені, зрозумілі та керовані агентом.

Це вказує на зміну, яка відбувається в галузі ШІ. Протягом останнього року конкуренція зосереджувалася на здатностях моделей до висновків, генерації та мультимодальності; зараз агенти починають виходити за межі чат-вікна і потрапляти в лабораторії, фабрики та на місця підприємств. Проблеми галузі зміщуються вниз: після того як моделі стали достатньо розумними, хто з’єднає інструменти, обладнання, дані та завдання?

2 вересня Tencent WorkBuddy оголосив про розширення співпраці з більшою кількістю партнерів. До екосистеми увійшли такі програмні партнери, як Tongda Xin, Guangfa Securities, Peking University Baofa, Tencent SSV Teacher Assistant, Weimeng, Beisen, Yunzhangfang та Fanruan. До екосистеми WorkBuddy також приєдналися такі апаратні партнери, як Plaud, Rokid, Insta360, Youlanzi, iFlytek, Anker, Mammoth та Jingzao.

Чому AI-продукт має одночасно підключатися до професійного програмного забезпечення, галузевих сервісів та різноманітного обладнання? Цей список описує повну робочу обстановку, з якою стикнеться агент: професійне програмне забезпечення надає галузеві знання та бізнес-дії, інтелектуальне обладнання надає інформацію про оточення через звук, зображення та рух, а агент має об’єднати їх у неперервну ланцюжок завдань.

За останній рік AI-продукти для офісу вже вміють писати, шукати, узагальнювати та обробляти все більш складний контент. Але реальна робота все ще розкидана між різними програмами, пристроями та системами облікових записів. Після отримання рекомендацій від AI користувачам часто доводиться самостійно переносити інформацію, переключатися між інструментами та з’єднувати процеси.

Отже, коли AI починає брати участь у складних завданнях, справа насправді в тому, хто створить для агента систему роботи: щоб він пам’ятав контекст, розумів стан завдання, планував застосунки та пристрої та перетворював наміри користувача на результати в межах контролюваних прав.

WorkBuddy у цьому партнерстві намагається запропонувати відповідь — Agent OS.

Після того як відповідаєш на питання, AI має навчитися виконувати завдання

Наприклад, інвестиційний менеджер готує галузеве дослідження. Йому потрібно переглянути попередні записи досліджень та протоколи зустрічей, отримати дані ринку, оголошення компаній та інформацію про галузь; після зустрічі він має узагальнити ключові висновки, скласти список питань для перевірки, розподілити наступні завдання та нарешті створити звіт про дослідження.

На кожному етапі використовуються відповідні інструменти: матеріали зустрічі можуть залишатися у пристроях запису, інформація про ринок надходить від професійних фінансових послуг, матеріали розсіяні між локальними файлами та корпоративними базами знань, а співпраця відбувається через документи, електронну пошту та миттєві месенджери. Штучний інтелект може допомогти згенерувати скорочений звіт, але не завжди знає, що користувач вивчав раніше, які питання було вирішено під час цієї дискусії та які висновки потребують подальшої перевірки.

Це саме та головна перешкода, з якою стикається агент, переходячи від «відповіді на запитання» до «виконання роботи». Лін Цзюолу, керівник відкритої екосистеми Tencent WorkBuddy, також зазначила на презентації: «Ми вже подолали бар’єр, що агент „може робити речі“». Справжнім викликом є забезпечити його неперервну роботу на будь-яких пристроях, у будь-яких системах та у будь-яких сценаріях».

Агент повинен виконувати складні завдання, для чого потрібно мати неперервний контекст. Він має пам’ятати, що вже зробив користувач, розуміти, на якому етапі перебуває завдання, визначати, який інструмент слід викликати, а також знати, які дані можна читати, а які дії потребують підтвердження. Пам’ять, стан завдання, підключення інструментів, права доступу, дані та результати — це базове середовище, необхідне для роботи агента.

Ранні ПК також проходили схожий етап. До того, як операційні системи та уніфіковані інтерфейси дозріли, програмам було важко плавно обмінюватися інформацією, і користувачі самі виступали з’єднувачем між різними інструментами. Зараз розрив між додатками, пристроями та агентами призводить до появи цього тертя у новій формі.

Так звана Agent OS вирішує саме цю проблему. Традиційні операційні системи керують файлами, вікнами та додатками, а Agent OS повинна також керувати завданнями, пам’яттю, інструментами та правами. Модель надає здатність до розуміння та міркування, а ця система визначає, скільки робочих місць модель може бачити та наскільки далеко вона може просунути завдання.

За шість місяців з моменту запуску WorkBuddy здійснив більше 50 ітерацій версій та реалізував рішення в 50+ галузях, включаючи державне управління, освіту, роздрібну торгівлю, фінанси, медіа та транспорт. Згідно з фінансовим звітом Tencent за Q1 2026 року, за кількістю щоденних активних акаунтів WorkBuddy став найпопулярнішим сервісом AI-асистента для продуктивності в Китаї. Дані незалежної організації Analysys показують, що в червні місячна кількість відвідувань з ПК перевищила 20 мільйонів, що підтримує лідерство на ринку.

Поки деякі AI-продукти для офісу ще перевіряють окремі сценарії, WorkBuddy вже накопичив достатньо різноманітних типів реальних завдань — це передумова для його спроби стати ОС: ОС ніколи не створювалася для одного застосунку.

Як з’єднати ланцюжок роботи від додатка Buddy до розумного обладнання

Відкрита екосистема WorkBuddy спочатку доповнює «руки» і «очі» агента.

Застосунки та програмні партнери, такі як Tongda Xin, Guangfa Securities, Peking University Baofa, Weimeng, Beisen, Yunzhangfang, Fanruan тощо, підключені до професійних сценаріїв у фінансах, праві, бізнес-управлінні, управлінні персоналом, податках та аналізі даних. Їхня цінність, крім входу до застосунків, полягає також у професійних знаннях, бізнес-даних і виконуваних інструментах, необхідних Agent для виконання професійних завдань.

Наприклад, у фінансовому дослідженні та аналізі. Tongdaxin упакував свою 30-річну професійну дослідницьку компетентність у WorkBuddy: користувач задає запит одним реченням — і вже через хвилини отримує структурований, відстежуваний матеріал рівня дослідження. Ця система містить 26 експертів і 14 навичок; під час роботи вона за допомогою протоколу MCP автономно координує реальні ринкові дані, фінансову інформацію та дані про сектори Tongdaxin, під час виклику автоматично виводячи стандартизовані картки даних. Крім того, коли дані відсутні, система чітко позначає «чекає на доповнення», а не заповнює їх самостійно.

Це саме жорстке обмеження для ШІ у професійних сценаріях. Універсальні великі моделі можуть генерувати аналіз, який виглядає повним, але в таких галузях, як інвестиційні дослідження, право або медицина, «виглядає правильно» і «відстежуваний, перевіряємий» — це дві різні речі.

Застосунок Buddy можна розглядати як вертикальний режим роботи, що завантажується на базу WorkBuddy. Партнери галузі підключають свої знання, інструменти, процеси та брендові форми, а користувачі отримують робочий стіл, більш точно адаптований під професійні потреби. Інвестиційні менеджери, вчителі, адвокати, креативи та бізнесмени можуть мати різні Buddy.

Джерело зображення: WorkBuddy

Приєднання партнерів з обладнанням дозволило вивести робочий процес за межі екрана. Такі пристрої, як Plaud, Rokid, Insta360, iFlytek, YouLanZi, передають інформацію зі сценаріїв голосу, зображення, просторової взаємодії та мобільного офісу агенту; партнери Anker, Mammoth, Jingzao доповнюють кінцеві точки доступу для офісу та творчих процесів.

Логіка підключення апаратного забезпечення суттєво полягає у написанні «драйверів» для Agent OS — апаратне забезпечення відповідає за відчуття, активацію, відображення та взаємодію (аналог I/O-пристроїв), а WorkBuddy — за розуміння, планування та планування (аналог ядра). Виробникам не потрібно створювати власний ІІ чи змінювати форму продукту — одноразове підключення дозволяє інтегрувати апаратне забезпечення, додатки, ПК та веб-платформи, забезпечуючи безперервний перенос облікових записів, завдань, пам’яті та результатів між пристроями.

Наприклад, користувач входить у конференц-зал з аудіозаписуючим пристроєм або розумними окулярами, і усні виступи стають вхідними даними; після зустрічі вміст транскрибується та архівуватиметься, завдання витягуються, відповідні матеріали викликаються, а наступні електронні листи та спільні завдання надсилаються до відповідних систем. Коли користувач переключається з обладнання на мобільний телефон або ПК, завдання, пам’ять та результати продовжують існувати в межах однієї й тієї ж ланцюжки.

Клавіатура з колаборацією YouLanZi пропонує інший формат введення. Вона поєднує мікрофон і малий клавішний блок: достатньо натиснути клавішу, щоб активувати і відразу віддати команду WorkBuddy — не потрібно переключатися на вікно програми.

Джерело зображення: офіційний канал YouLanzi

Класичним сценарієм цього продукту є Vibe Coding — розробники описують вимоги голосом, а агент автоматично генерує фрагменти коду, не відволікаючись від редактора коду. Для контент-створювачів та користувачів щоденних офісних завдань він також є «завжди ввімкненим» голосовим інтерфейсом: коли приходить ідея — просто сказати, коли виникає тимчасове завдання — відразу висловити, а фрагментарні думки автоматично перетворюються на структуровані завдання або чернетки.

Для виробників обладнання це означає більш реалістичний шлях до AI. Створення моделі з нуля, включаючи вибір моделі, управління пам’яттю, планування завдань, виклик інструментів та контроль прав доступу, вимагає величезних інженерних зусиль. Якщо обладнання відповідає за сприйняття, активацію, відображення та взаємодію, а платформа агентів — за розуміння, планування та планування, виробники зможуть зосередитися на своїх сильних сторонах — досвіді користувача.

WorkBuddy хоче виконувати саме цю посередницьку роль. Користувач бачить додаток Buddy, експертів, навички, конектори та обладнання, а під капотом працює система планування, яка організовує контекст і здібності навколо завдань.

Чим більше партнерів підключається, тим повнішою стає контекстна інформація, яку платформа може бачити — це і є цінністю екосистеми, і ключовим фактором успіху Agent OS.

Як система роботи росте з продукту в екосистему?

Цінність будь-якої операційної системи визначається не лише її функціоналом. Вона повинна надавати розробникам стабільні інтерфейси, забезпечувати партнерам простір для тривалого бізнесу та забезпечувати користувачам уніфікований досвід між різними додатками та пристроями. Agent OS також дотримується цієї логіки.

Фінанси, право, податки та освіта, а також створення контенту — кожен із цих напрямків має власні знання, дані та робочі процеси, а апаратне забезпечення виконує різні завдання з відчуття та взаємодії. Одній компанії важко самостійно охопити таку складну робочу середовище. Значення відкриття WorkBuddy полягає у тому, щоб передати платформі загальні функції — пам’ять, завдання, виклик інструментів, права доступу та управління продуктами, а партнерам залишити додавання галузевих знань, професійного програмного забезпечення та точок входу.

Це також пояснює, чому WorkBuddy перетворюється з одного продукту на екосистему. Контекст, який може бачити окремий агент, зазвичай обмежений одним застосунком; чим більше індустрій і інструментів він підключає, тим більше шансів має зрозуміти, як відбувається робота.

Технічна архітектура відкритої платформи також підтверджує це. Крім апаратного забезпечення та додатка Buddy, платформа одночасно відкрила три модулі: Skill (навички), Expert (експерти) та Connector (з’єднувачі). Розробники можуть записати набір галузевих методів або робочих процесів як Skill, інкапсулювати спеціалізовані знання та способи прийняття рішень як Expert, а також підключити власні API чи інструменти за допомогою Connector.

Цей інтеграційний процес двосторонній: зовнішні можливості ШІ входять до ринку Buddy для обслуговування користувачів, а партнері з обладнанням також можуть отримати дозвіл через платформу, щоб інтегрувати екосистемні можливості WorkBuddy у свої пристрої. Платіжні можливості та канали розповсюдження платформи активно розширюються — історія ОС неодноразово доводила, що дизайн економічної системи визначає довгостроковий розвиток екосистеми більше, ніж технічна архітектура. Чи зможуть розробники заробляти гроші, чи отримають партнери постійну винагороду — саме це вирішує, чи буде ця відкрита система живою екосистемою чи лише разовою демонстрацією співпраці.

Піднімаючи кут огляду ще вище, можна побачити, що у останньому квартальному звіті Tencent описав свою стратегію в галузі ШІ на трьох рівнях: інтелект, застосунки та інфраструктура: модель HunYuan забезпечує модельні можливості, продукти, такі як WorkBuddy та CodeBuddy, виконують реальні завдання, а обчислювальні ресурси та хмарна інфраструктура підтримують навчання моделей та висновки застосунків. Керівництво Tencent також описує WorkBuddy як гнучке робоче середовище агента, яке може планувати різні моделі та навички залежно від завдання.

Ця позиція означає, що роль WorkBuddy в екосистемі Tencent полягає не лише у тому, щоб представити HunYuan як продукт для офісу. Вона більше схожа на з’єднувальний шар між моделями, інструментами та завданнями користувачів: знизу вона використовує можливості HunYuan та інших моделей, а зверху — підключається до конкретних сценаріїв продуктивності, перевіряючи через реальні завдання, чи є моделі та інженерія агентів придатними.

Останній випуск Hy4 Preview зробив цей ланцюжок більш конкретним. Tencent позиціонує його для продуктивних завдань, таких як кодування, офісна робота та наукові дослідження, і синхронізував його з WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao та ima. Hy4 Preview також розроблявся у співпраці з такими продуктами, як WorkBuddy, з акцентом на оптимізацію спільної роботи між файлами, аналізу даних та повного процесу від обробки інформації до створення документів, таблиць та презентацій.

Раніше розробка великих моделей та їхнє впровадження у продукти часто були двома відокремленими шляхами: команда моделей покращувала їхній потенціал на базових тестах, а команда продуктів пізніше шукала підходящі сценарії використання. Стосунки між WorkBuddy та HunYuan відображають інший підхід: модель спочатку впроваджується у реальні завдання продуктивності, а оцінка з боку продукту, результати виклику інструментів та зворотний зв’язок від сценаріїв повертаються до розробки, щоб допомогти подальшій ітерації моделі та агентської інженерії.

Це становить інформаційний цикл, який Tencent прагне створити. Після підвищення здібностей моделі WorkBuddy може виконувати більш складні та довгі завдання; збільшення кількості типів завдань виявляє реальні проблеми моделі у плануванні, виклику інструментів та доставці результатів; підключення додатків, апаратного забезпечення, Skills та експертів далі підвищує контекстну щільність платформи. Продукт, модель та екосистема в цьому процесі взаємно підтримують один одного.

Колесо даних також потребує чітких меж. Для корпоративних користувачів те, як зберігаються пам’ять завдань, як ізольовані бізнес-дані та як авторизуються та фіксуються ключові дії, визначатиме, наскільки глибоко платформа може увійти у робочі процеси. WorkBuddy, отримуючи більше контексту, також несе більшу відповідальність за управління. Без цієї надійної основи чим більшою стає екосистема, тим більшим стає потенційний ризик.

З цієї точки зору відкрита екосистема є самою умовою існування Agent OS. Усередині Tencent вже є HunYuan, конференції, документи, електронна пошта, WeCom та хмарні сервіси, а зовнішні партнери додають експертні знання, галузеве програмне забезпечення та апаратні точки входу. Якщо ці здібності можна буде єдиною системою викликати відповідно до завдань, WorkBuddy зможе перетворитися з внутрішнього AI-інструменту Tencent у робочу платформу, призначену для більшого числа галузей та розробників.

Операційна система не може бути завершена за одну реліз. Чи зможе відкрита екосистема забезпечити агентам достатню щільність контексту в робочих процесах кожного користувача, щоб модель мала реальні сигнали для оптимізації, а партнерам — постійний відклик, щоб вони захотіли залишитися? Це питання глибше, ніж архітектура технологій.

WorkBuddy може першим запропонувати напрямок Agent OS, але чи стане ця система справді реальністю, залежить від того, чи зможе вона перетворити моделі, продукти та зв’язуючі можливості Tencent на сталу екосистему.