Tencent WorkBuddy gần đây đã công bố mở rộng hệ sinh thái hợp tác, tích hợp các đối tác phần mềm như Tongda Xin, Guangfa Securities, Beida Fabao, cùng các đối tác phần cứng như Plaud, Rokid, Insta360 và iFlytek để xây dựng hệ thống làm việc Agent OS.

Tác giả bài viết, nguồn: GeekPark

Gần đây, Anthropic đã ra mắt Model Hardware Standard, nỗ lực xây dựng một ngôn ngữ chung để AI Agent giao tiếp với phần cứng. Sau khi tích hợp tiêu chuẩn này, các thiết bị khác nhau từ nhiều nhà sản xuất và có nhiều giao diện khác nhau như kính hiển vi và tay máy có thể được Agent phát hiện, hiểu và điều khiển.

Việc này cho thấy một sự thay đổi đang diễn ra trong ngành AI. Trong năm qua, cạnh tranh chủ yếu xoay quanh khả năng suy luận, tạo nội dung và đa phương tiện của mô hình; hiện nay, các Agent bắt đầu bước ra khỏi khung trò chuyện và tiến vào phòng thí nghiệm, nhà máy và các địa điểm doanh nghiệp. Vấn đề của ngành cũng dần dịch xuống: sau khi các mô hình đã đủ thông minh, ai sẽ kết nối các công cụ, thiết bị, dữ liệu và nhiệm vụ?

Ngày 2 tháng 9, Tencent WorkBuddy thông báo mở rộng hợp tác với nhiều đối tác hơn. Các đối tác phần mềm và ứng dụng như Tongda Xin, Guangfa Securities, Beida Fabao, Tencent SSV Teacher Assistant, Weimeng, Beisen, Yunzhangfang và Fanruan đã gia nhập hệ sinh thái; đồng thời, các đối tác phần cứng như Plaud, Rokid, Insta360, Youlanzi, iFlytek, Anker, Mammoth và Jingzao cũng cùng góp phần tạo nên bức tranh hệ sinh thái của WorkBuddy.

Tại sao một sản phẩm AI lại cần kết nối đồng thời với phần mềm chuyên dụng, dịch vụ ngành và nhiều thiết bị phần cứng? Danh sách này phác họa ra toàn bộ môi trường làm việc mà Agent sẽ đối mặt: phần mềm chuyên dụng cung cấp kiến thức ngành và các hành động nghiệp vụ, thiết bị thông minh cung cấp thông tin thực địa về âm thanh, hình ảnh và chuyển động, trong khi Agent sẽ tổ chức chúng thành một chuỗi nhiệm vụ có thể tiếp tục tiến hành.

Trong năm qua, các sản phẩm AI văn phòng đã có thể viết, tìm kiếm, tóm tắt và xử lý ngày càng nhiều nội dung phức tạp. Tuy nhiên, công việc thực tế vẫn phân tán trên nhiều phần mềm, thiết bị và hệ thống tài khoản khác nhau. Sau khi nhận được đề xuất từ AI, người dùng thường vẫn phải tự thực hiện việc di chuyển thông tin, chuyển đổi công cụ và kết nối quy trình.

Vì vậy, khi AI bắt đầu tham gia vào các công việc phức tạp, sự cạnh tranh thực sự nằm ở việc ai xây dựng được một hệ thống công việc cho Agent: giúp nó ghi nhớ ngữ cảnh, hiểu trạng thái nhiệm vụ, điều phối ứng dụng và thiết bị, đồng thời thúc đẩy ý định của người dùng thành kết quả trong phạm vi quyền hạn được kiểm soát.

WorkBuddy lần này mở rộng hợp tác, nhằm đưa ra câu trả lời là Agent OS.

Sau khi trả lời được câu hỏi, AI cần học cách hoàn thành công việc.

Lấy ví dụ về một quản lý đầu tư chuẩn bị nghiên cứu ngành. Anh ấy cần xem lại các ghi chú nghiên cứu và biên bản cuộc họp trước đó, truy xuất dữ liệu thị trường, thông báo công ty và thông tin ngành; sau cuộc họp, anh ấy còn phải tổng hợp các phán đoán cốt lõi, liệt kê các câu hỏi cần xác minh, phân công nhiệm vụ tiếp theo, và cuối cùng đúc kết thành một báo cáo nghiên cứu.

Mỗi bước đều có công cụ tương ứng: nội dung cuộc họp có thể vẫn còn trong thiết bị ghi âm, thông tin thị trường đến từ các dịch vụ tài chính chuyên nghiệp, tài liệu rải rác trong các tệp cục bộ và cơ sở tri thức doanh nghiệp, còn hợp tác lại diễn ra trong tài liệu, email và phần mềm nhắn tin tức thì. AI có thể giúp tạo bản tóm tắt, nhưng chưa chắc biết được người dùng đã nghiên cứu gì trước đó, cuộc thảo luận này đã giải quyết những vấn đề nào, và những kết luận nào vẫn cần được xác minh thêm.

Đây chính là trở ngại chính mà Agent gặp phải khi chuyển từ “trả lời câu hỏi” sang “hoàn thành công việc”. Lâm Tố Lộ, người phụ trách hệ sinh thái mở của Tencent WorkBuddy, cũng chia sẻ tại buổi ra mắt: “Agent đã vượt qua được rào cản ‘có thể làm việc’. Thách thức thực sự là làm cho nó không bị gián đoạn trên bất kỳ thiết bị nào, bất kỳ hệ thống nào và trong mọi tình huống.”

Agent phải đảm nhận các nhiệm vụ phức tạp và cần có ngữ cảnh liên tục. Nó phải ghi nhớ những gì người dùng đã thực hiện, hiểu nhiệm vụ đang ở bước nào, xác định nên gọi công cụ nào, đồng thời rõ ràng về những dữ liệu có thể truy cập và những thao tác cần được xác nhận. Bộ nhớ, trạng thái nhiệm vụ, kết nối công cụ, quyền hạn danh tính, dữ liệu và sản phẩm tạo thành môi trường cơ bản cần thiết cho hoạt động của Agent.

Các máy tính PC thời kỳ đầu cũng đã trải qua giai đoạn tương tự. Trước khi hệ điều hành và giao diện thống nhất trở nên trưởng thành, các phần mềm khó khăn trong việc trao đổi thông tin mượt mà, và người dùng tự mình đóng vai trò kết nối giữa các công cụ khác nhau. Ngày nay, sự tách rời giữa các ứng dụng, thiết bị và Agent đã khiến sự ma sát này xuất hiện dưới hình thức mới.

Agent OS giải quyết vấn đề này. Hệ điều hành truyền thống quản lý tệp, cửa sổ và ứng dụng, trong khi Agent OS còn cần quản lý nhiệm vụ, trí nhớ, công cụ và quyền hạn. Mô hình cung cấp khả năng hiểu và suy luận, hệ thống này quyết định mô hình có thể nhìn thấy bao nhiêu hiện trường công việc và có thể đẩy nhiệm vụ đi xa đến đâu.

Trong vòng sáu tháng kể từ khi ra mắt, WorkBuddy đã thực hiện hơn 50 lần cập nhật phiên bản và triển khai tại hơn 50 ngành công nghiệp bao gồm chính phủ, giáo dục, bán lẻ, tài chính, truyền thông và di chuyển. Theo báo cáo tài chính quý 1 năm 2026 của Tencent, tính theo số tài khoản hoạt động hàng ngày, WorkBuddy đã trở thành dịch vụ AI hiệu quả được ưa chuộng nhất tại Trung Quốc; dữ liệu từ tổ chức bên thứ ba Analysys cho thấy, lượng truy cập hàng tháng trên nền tảng PC vào tháng 6 đã vượt quá 20 triệu, duy trì vị trí số một thị trường.

Khi một số sản phẩm AI văn phòng vẫn đang kiểm chứng các kịch bản đơn lẻ, WorkBuddy đã tích lũy được đủ nhiều loại nhiệm vụ thực tế đa dạng — đây là tiền đề để nó hướng tới việc trở thành hệ điều hành — hệ điều hành không bao giờ được thiết kế cho một ứng dụng đơn lẻ.

Từ ứng dụng Buddy đến thiết bị phần cứng thông minh, một chuỗi công việc được kết nối như thế nào

Hệ sinh thái mở của WorkBuddy trước tiên là bổ sung "tay" và "mắt" cho Agent.

Các ứng dụng và đối tác phần mềm như Tongda Xin, Guangfa Securities, Beida法宝, Weimeng, Beisen, Yunzhangfang, Fanruan lần lượt kết nối với các bối cảnh chuyên môn như tài chính, pháp lý, kinh doanh thương mại, nhân sự, kế toán - thuế và phân tích dữ liệu. Giá trị mà chúng mang lại, ngoài lối vào ứng dụng, còn bao gồm kiến thức ngành, dữ liệu nghiệp vụ và công cụ có thể thực thi mà Agent cần để hoàn thành các nhiệm vụ chuyên môn.

Lấy ví dụ về nghiên cứu và phân tích tài chính. Tongda Xin đã đóng gói 30 năm năng lực nghiên cứu và phân tích chuyên nghiệp của mình vào WorkBuddy; người dùng chỉ cần đặt một câu hỏi, trong vài phút hệ thống sẽ tạo ra nội dung dạng báo cáo nghiên cứu có cấu trúc và có thể truy xuất nguồn gốc. Ứng dụng này tích hợp sẵn 26 chuyên gia và 14 Skill, khi chạy, thông qua giao thức MCP, nó tự động điều phối dữ liệu thị trường thời gian thực, dữ liệu tài chính và thông tin ngành của Tongda Xin; trong quá trình gọi, các thẻ dữ liệu chuẩn hóa sẽ tự động xuất hiện. Hơn nữa, khi dữ liệu bị thiếu, hệ thống sẽ rõ ràng ghi chú “đang chờ bổ sung”, thay vì tự động điền vào.

Đây chính là ràng buộc nghiêm ngặt mà các tình huống chuyên nghiệp đặt ra đối với AI. Các mô hình lớn phổ thông có thể tạo ra một bản phân tích trông có vẻ hoàn chỉnh, nhưng trong các lĩnh vực như nghiên cứu đầu tư, pháp lý, y tế, “trông có vẻ đúng” và “có thể truy xuất nguồn gốc, kiểm tra lại” là hai chuyện hoàn toàn khác nhau.

Ứng dụng Buddy có thể được xem như một chế độ làm việc theo chiều dọc được tích hợp trên nền WorkBuddy. Các đối tác ngành sẽ kết nối kiến thức, công cụ, quy trình và hình thái thương hiệu của mình vào đây, mang đến cho người dùng một bàn làm việc sát hơn với nhu cầu nghề nghiệp. Các nhà quản lý đầu tư, giáo viên, luật sư, người sáng tạo nội dung và thương gia đều có thể sở hữu những Buddy khác nhau.

Nguồn ảnh: WorkBuddy

Việc các đối tác phần cứng gia nhập giúp quy trình làm việc vượt ra ngoài màn hình. Các thiết bị như Plaud, Rokid, Insta360, iFlytek, YouLanZi có thể mang thông tin từ ngữ âm, hình ảnh, tương tác không gian và các bối cảnh làm việc di động đến Agent; các đối tác như Anker, Mammoth, JingZao thì bổ sung các điểm đầu cuối tại nơi làm việc và sáng tạo.

Logic của việc tích hợp phần cứng về bản chất là viết "trình điều khiển" cho Agent OS — phần cứng chịu trách nhiệm cảm biến, kích hoạt, hiển thị và tương tác (tương đương thiết bị I/O), trong khi WorkBuddy đảm nhận việc hiểu, lập kế hoạch và điều phối (tương đương nhân hệ thống). Các nhà sản xuất không cần tự xây dựng AI hay thay đổi hình thái sản phẩm; chỉ cần tích hợp một lần là có thể kết nối liền mạch giữa phần cứng, App, PC và Web, giúp tài khoản, nhiệm vụ, bộ nhớ và sản phẩm chuyển động mượt mà giữa các thiết bị.

Ví dụ, người dùng mang thiết bị ghi âm hoặc kính thông minh vào phòng họp, lời nói tại chỗ trở thành đầu vào nhiệm vụ; sau cuộc họp, nội dung được chuyển thành văn bản và lưu trữ, các công việc cần làm được trích xuất, tài liệu liên quan được truy xuất, email và nhiệm vụ hợp tác tiếp theo được gửi đến các hệ thống tương ứng. Khi người dùng chuyển từ thiết bị phần cứng sang điện thoại hoặc PC, nhiệm vụ, ký ức và sản phẩm vẫn tiếp tục trên cùng một chuỗi.

Bộ bàn phím hợp tác của You Lanzi cung cấp một hình thức đầu vào khác. Nó tích hợp micro và bàn phím phụ, chỉ cần nhấn phím để kích hoạt và nói ra lệnh để giao việc cho WorkBuddy, hoàn toàn không cần chuyển sang cửa sổ phần mềm.

Nguồn ảnh: Công chúng You Lanshi

Cảnh tượng kinh điển của sản phẩm này là Vibe Coding — các nhà phát triển mô tả yêu cầu bằng giọng nói, và Agent tự động tạo ra các đoạn mã, không cần rời tay khỏi trình soạn thảo mã. Đối với những người sáng tạo nội dung và người dùng văn phòng hàng ngày, nó cũng là một cổng giọng nói "luôn luôn bật": khi có ý tưởng, chỉ cần nói ra; khi có nhiệm vụ đột xuất, chỉ cần ra lệnh; những suy nghĩ lẻ tẻ sẽ tự động biến thành danh sách công việc hoặc bản nháp có cấu trúc.

Đối với các nhà sản xuất phần cứng, họ đã có một con đường AI thực tế hơn. Việc xây dựng từ đầu các thành phần như lựa chọn mô hình, quản lý bộ nhớ, lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ và kiểm soát quyền hạn đòi hỏi đầu tư kỹ thuật khổng lồ. Nếu phần cứng đảm nhận cảm biến, kích hoạt, hiển thị và tương tác, còn nền tảng Agent đảm nhận việc hiểu, lập kế hoạch và điều phối, các nhà sản xuất có thể tập trung vào trải nghiệm sản phẩm mà họ thế mạnh.

WorkBuddy muốn đảm nhận vai trò trung gian này. Người dùng nhìn thấy ứng dụng Buddy, chuyên gia, Skills, bộ kết nối và phần cứng, trong khi phía dưới là một hệ thống lập lịch được tổ chức xung quanh nhiệm vụ, ngữ cảnh và năng lực.

Càng nhiều đối tác kết nối, nền tảng càng có được bối cảnh công việc đầy đủ hơn—đây vừa là giá trị của hệ sinh thái, vừa là biến số then chốt quyết định sự thành lập của Agent OS.

Một hệ thống làm việc, làm thế nào để một sản phẩm phát triển thành hệ sinh thái?

Giá trị của bất kỳ hệ điều hành nào không chỉ đến từ các tính năng của chính nó. Nó cần cung cấp giao diện ổn định cho các nhà phát triển, tạo không gian bền vững cho các đối tác, đồng thời đảm bảo người dùng có trải nghiệm nhất quán giữa các ứng dụng và thiết bị khác nhau. Agent OS cũng tuân theo logic này.

Tài chính, pháp lý, thuế, giáo dục và sáng tạo nội dung mỗi lĩnh vực đều có kiến thức, dữ liệu và quy trình làm việc riêng, phần cứng cũng đảm nhận các nhiệm vụ cảm biến và tương tác khác nhau. Một công ty khó có thể tự mình bao quát toàn bộ môi trường làm việc phức tạp này. Ý nghĩa của việc WorkBuddy mở cửa lần này là thử nghiệm giao các khả năng chung như bộ nhớ, nhiệm vụ, gọi công cụ, quyền xác thực và quản lý sản phẩm cho nền tảng, sau đó các đối tác bổ sung kiến thức ngành, phần mềm chuyên dụng và cổng đầu cuối.

Điều này cũng giải thích tại sao WorkBuddy phải từ một sản phẩm đơn lẻ phát triển thành một hệ sinh thái. Bối cảnh mà một Agent đơn lẻ có thể nhìn thấy thường bị giới hạn trong một ứng dụng; càng tích hợp nhiều ngành và công cụ, nó càng có cơ hội hiểu rõ cách một công việc được thực hiện.

Kiến trúc kỹ thuật của nền tảng mở cũng xác nhận điều này. Ngoài phần cứng và ứng dụng Buddy, nền tảng đồng thời mở ba mô-đun: Skill (kỹ năng), Expert (chuyên gia) và Connector (bộ kết nối). Các nhà phát triển có thể viết một phương pháp hoặc quy trình công việc ngành thành Skill, đóng gói kiến thức và cách thức phán đoán lĩnh vực thành Expert, đồng thời kết nối API hoặc công cụ riêng thông qua Connector.

Việc tích hợp này là hai chiều: các khả năng AI bên ngoài có thể tiếp nhập vào thị trường Buddy để phục vụ người dùng, đồng thời các đối tác phần cứng cũng có thể nhận được quyền truy cập thông qua nền tảng để mang các năng lực sinh thái của WorkBuddy vào thiết bị của họ. Khả năng thanh toán và kênh phân phối của nền tảng đang được đẩy nhanh xây dựng—lịch sử của các hệ điều hành đã lặp lại nhiều lần rằng, thiết kế hệ thống kinh tế mới là yếu tố quyết định hướng đi dài hạn của sinh thái, hơn là kiến trúc kỹ thuật. Việc các nhà phát triển có thể kiếm được tiền hay các đối tác có thể nhận được lợi ích bền vững sẽ trực tiếp xác định liệu hệ thống mở này là một sinh thái sống động hay chỉ là một buổi trình diễn hợp tác một lần.

Khi nhìn ở góc độ cao hơn, có thể thấy trong báo cáo tài chính quý mới nhất, Tencent đã tóm tắt chiến lược AI của mình thành ba cấp độ: thông minh, ứng dụng và hạ tầng—HunYuan tạo ra năng lực mô hình, các sản phẩm như WorkBuddy và CodeBuddy thực hiện các nhiệm vụ thực tế, trong khi hạ tầng tính toán và điện toán đám mây hỗ trợ đào tạo mô hình và suy luận ứng dụng. Ban quản lý Tencent đồng thời mô tả WorkBuddy là một không gian làm việc Agent linh hoạt, có thể điều phối các mô hình và Skills khác nhau tùy theo nhiệm vụ.

Vị trí này có nghĩa là WorkBuddy không chỉ đơn thuần đóng vai trò đóng gói HunYuan thành một sản phẩm văn phòng. Nó giống như một lớp kết nối giữa các mô hình, công cụ và nhiệm vụ người dùng: phía dưới tiếp nhận năng lực của HunYuan và các mô hình khác, phía trên kết nối với các bối cảnh năng suất cụ thể, đồng thời kiểm tra tính khả thi của mô hình và kỹ thuật Agent thông qua các nhiệm vụ thực tế.

Hy4 Preview gần đây được phát hành đã làm cho con đường này trở nên cụ thể hơn. Tencent định vị nó cho các nhiệm vụ năng suất như mã hóa, văn phòng và nghiên cứu khoa học, đồng thời tích hợp đồng bộ với WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao và ima. Hy4 Preview còn được thiết kế phối hợp với các sản phẩm như WorkBuddy, tập trung tối ưu hóa hợp tác xuyên tệp, phân tích dữ liệu và toàn bộ quy trình từ xử lý thông tin đến việc cung cấp tài liệu, bảng tính và bài thuyết trình.

Trước đây, việc phát triển mô hình lớn và triển khai sản phẩm thường là hai chuỗi tương đối độc lập: nhóm mô hình cải thiện năng lực thông qua các bài kiểm tra chuẩn, sau đó nhóm sản phẩm tìm kiếm các kịch bản sử dụng phù hợp. Mối quan hệ giữa WorkBuddy và HunYuan lại theo một hướng tiếp cận khác: mô hình được đưa ngay vào các nhiệm vụ năng suất thực tế, sau đó các đánh giá từ phía sản phẩm, kết quả gọi công cụ và phản hồi từ kịch bản được trả về cho quá trình nghiên cứu và phát triển, giúp mô hình và kỹ thuật Agent tiếp tục được cải tiến.

Đây là vòng lặp dữ liệu mà Tencent muốn xây dựng. Sau khi năng lực mô hình được cải thiện, WorkBuddy có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn và có chuỗi liên kết dài hơn; sự gia tăng loại nhiệm vụ sẽ phơi bày những vấn đề thực tế của mô hình trong lập kế hoạch, gọi công cụ và giao kết quả; khi ứng dụng, phần cứng, Skills và chuyên gia tiếp tục được tích hợp, mật độ ngữ cảnh của nền tảng sẽ được nâng cao thêm. Sản phẩm, mô hình và hệ sinh thái thúc đẩy lẫn nhau trong quá trình này.

Vòng xoay dữ liệu cũng cần có ranh giới rõ ràng. Đối với người dùng doanh nghiệp, cách thức lưu trữ bộ nhớ nhiệm vụ, cách cô lập dữ liệu kinh doanh, cũng như cách cấp quyền và ghi lại các thao tác quan trọng sẽ quyết định mức độ sâu mà nền tảng có thể thâm nhập vào các quy trình làm việc. Khi WorkBuddy nhận được nhiều ngữ cảnh hơn, nó cũng phải gánh vác trách nhiệm quản trị lớn hơn. Thiếu nền tảng đáng tin cậy này, quy mô hệ sinh thái càng lớn, rủi ro tiềm ẩn cũng sẽ tăng theo.

Từ góc độ này, hệ sinh thái mở chính là điều kiện tiên quyết để Agent OS ra đời. Tencent đã sở hữu các sản phẩm như HunYuan, hội nghị, tài liệu, email, WeCom và dịch vụ đám mây trong nội bộ, trong khi các đối tác bên ngoài mang đến chuyên môn, phần mềm ngành và cổng phần cứng. Nếu những năng lực này có thể được gọi một cách thống nhất xung quanh các nhiệm vụ, WorkBuddy mới có thể phát triển từ một sản phẩm AI văn phòng nội bộ của Tencent thành một nền tảng làm việc hướng tới nhiều ngành nghề và nhà phát triển hơn.

OS không thể hoàn thành chỉ qua một lần ra mắt. Hệ sinh thái mở có thể giúp Agent tích lũy đủ mật độ ngữ cảnh trong quy trình làm việc của mỗi người dùng, để mô hình có tín hiệu thực tế nhằm tối ưu hóa, và để các đối tác có động lực liên tục ở lại—đây là vấn đề cơ bản hơn cả kiến trúc kỹ thuật.

WorkBuddy có thể đi đầu trong việc định hướng cho Agent OS, nhưng hệ thống này có thực sự thành lập được hay không cuối cùng vẫn phụ thuộc vào khả năng của nó trong việc chuyển đổi mô hình, sản phẩm và năng lực kết nối của Tencent thành một trật tự sinh thái bền vững.