今年3月OpenClaw爆火後，國內大廠紛紛推出類似產品，導致辦公智能體賽道出現嚴重的重複建設與功能重疊。7月，阿里整合QoderWork、悟空與MuleRun升級為千問辦公，由釘釘CEO陳宇森統管；騰訊將QClaw相關業務調整至雲產品六部。同期，豆包、通義千問、騰訊元寶等主流應用幾乎同步下線智能體廣場。大廠從鋪開攤子轉向收攏拳頭，整合流量入口與AI智能體已成行業共識，但如何讓用戶付費仍是難題。

文章作者、來源：市象

「之前（智能體）最大的風險是押錯方向，現在是重複建設。」一位接近 AI 行業的人士向「市象」表示：「資金和算力實在太大了，賽馬也不可能是長久之計。」

過去，國內大廠面對 OpenClaw 熱潮大干快上，將一批換殼 Agent 抛入市場。

如今，面對滿地「Agent 壳」，大廠準備收網。

7月2日，阿里巴巴宣布整合QoderWork、悟空與MuleRun，升級為全新產品千問辦公，由釘釘CEO陳宇森統管。

7月20日，騰訊將QClaw產品中心的相關業務和團隊，調整至WorkBuddy所屬的雲產品六部。

這兩場變動，也成了 OpenClaw 潮的收尾。

大廠辦公智能體矩陣，是 OpenClaw 火箭上升後的恐慌應激反應。今年 3 月，OpenClaw 火速登頂 GitHub 歷史星標榜後，騰訊 Qclaw、字節火山 ArkClaw、阿里 JVS Claw 迅速跟上。短時間內，基於 OpenClaw 封裝或兼容的套殼 Agent 被批量產出。

倉促上線的代價是，公司內部各產品功能高度重疊，均集中於白領辦公場景，僅入口和流量不同。例如 MuleRun 從阿里雲切入，QoderWork 從桌面端切入，悟空從釘釘協同切入。

在騰訊，WorkBuddy 由騰訊雲開發，Qclaw 由騰訊電腦管家開發，連用戶自己都難以分清。

在字節，內部開發了至少四款智能體——飛書妙搭 OpenClaw、火山引擎 ArkClaw、扣子 OpenClaw、Trae Work，多個團隊分別對 OpenClaw 進行產品化改造。

多產品線賽馬，優點是想法多、創意多，缺點是資源過於分散，只適合防守，無法打大仗。OpenClaw 曾在三天內迭代三個版本，以一位退休程式設計師的週末專案擊穿了大廠防線。

騰訊 WorkBuddy 與 Qclaw 的整合，阿里整合千問辦公，本質上都帶有止損意味。

而在 7 月初，一個更具象徵意義的行業事件同步發生。字節豆包、阿里通義千問、騰訊元寶等主流大模型應用，幾乎在同一時間全面下線了智能體廣場與自定義智能體創建入口。

大型企業在 AI 應用層已從廣泛佈局急轉為集中資源，此已成為行業共識。

釘釘的悟空時代落幕

騰訊雲的 WorkBuddy 爆發，從側面印證了火山引擎負責人肖默的問題：年初看到 OpenClaw 後，便將所有精力與資源投入 OpenClaw 中，Trae work 比競爭對手晚了幾個月才推出，市場基本已被 WorkBuddy 占據，入口消失後，機會也越來越少。

此說法來自字節員工。結論十分明確，大廠將分散的智能體產品整合至工作台，搶佔未來的核心入口已成趨勢。

千問辦公的整合也類似。表面上是三款 Agent 產品的合併，背後是 3 月以來 ATH 事業群整合的延續。同時，釘釘也在藉助千問辦公，重新定義自己。

從時間線來看，3月16日，阿里 ATH 事業群整合，通義實驗室、MaaS 業務線、千問事業部、悟空事業部及 AI 創新事業部五大實體合為一體，僅 24 小時後，阿里發布 AI 原生工作平台悟空，流量入口＋智能體工作平台的打法得到確立。

今年6月的人事變動加速了整合進度，MuleRun 創始人陳宇森接替無招擔任釘釘 CEO，此前他在阿里雲內部創業，帶出了阿里內部唯一一個在 Agent 賽道上真正跑出商業數據的產品。

讓陳宇森帶隊釘釘，也被理解為阿里讓AI產品做得最好的人上去統管戰局。

上任僅一周，陳宇森宣布五大部門集體重建，悟空與 MuleRun 合併形成新悟空團隊。原 MuleRun CTO 束駿亮任負責人，相當於 MuleRun 的技術班底接管了整個 Agent 產品線，原無招管理下的悟空團隊落幕。

同時，直銷、電銷、服務商、售前、交付、客戶成功六個渠道合併為一個客戶發展部，終結了悟空、釘釘、MuleRun 銷售與交付部門各自獨立的局面。

至7月2日的三合一官方宣佈，基於QoderWork底座，融合悟空與MuleRun，千問辦公在組織層級上更接近釘釘的產品線。

釘釘的 AI 應用載體定位進一步強化。

易觀分析發布的《2026年Q2中國辦公智能體平台市場洞察報告》顯示，截至今年6月，騰訊WorkBuddy月訪問量2097萬，位居行業首位，阿里的QoderWork為788萬。

阿里缺乏社交裂變和C端獲客能力，字節有抖音和飛書，騰訊有微信和QQ，阿里的核心壁壘在B端，即釘釘。

釘釘超過2600萬個企業組織的基本盤，決定了千問辦公的產品路線。與面向互聯網原生用戶的WorkBuddy不同，千問辦公將更側重於銷售產出和效率成果，快速搶佔B端市場。結合阿里雲的捆綁銷售，千問辦公＋雲伺服器＋模型服務打包，阿里可以打出一套競爭對手難以複製的組合拳。

對於釘釘而言，部門曾多次嘗試將 Agent 能力嵌入產品。此次整合後，釘釘將從 AI 工具邁向操作系統，企業員工可直接啟動千問辦公，將 AI 嵌入工作流程。

透過釘釘整合，也是在搶時間。對於用戶來說，當將 WorkBuddy、阿里通義、Coze 等 AI 工具深度嵌入企業的 CRM、釘釘/飛書流程、代碼倉庫時，替換成本極高。用戶數據、用戶習慣、用戶關係鏈都沉澱在這裡。

這也是必須整合通義辦公的原因。讓釘釘直接啟動通義辦公撰寫週報，調用數據圖表以形成用戶的肌肉記憶，爭奪桌面辦公的入口權。

WeChat Work 沒有成為騰訊 Agent 的搭檔

這輪大廠在辦公智能體賽道上的集體變陣，AI + 流量入口 + 組織架構整合已成為固定打法。

阿裡、字節和百度均選擇了流量入口與AI智能體的捆綁作戰模式。百度GenFlow Agent直接嵌入網盤和文庫，千問辦公深度整合釘釘。

字節則更為激進，四款智能體產品全部圍繞飛書展開。

飛書妙搭 OpenClaw 直接內建於飛書內，ArkClaw 透過飛書 Channel 或訊息渠道無縫整合，扣子 OpenClaw 透過插件對接飛書生態，Trae Work 透過外部應用授權連結打通飛書文件和多維表格。其中，飛書是字節所有 Agent 產品的共同歸宿和流量中樞。

騰訊則走了另一條路。

WorkBuddy 並未與企業微信深度綁定，反而主動打通飛書和釘釘，用戶可透過微信、企業微信、QQ、飛書、釘釘等 IM 平台遠端操控 WorkBuddy。

在騰訊看來，Agent 應該追求低門檻而非掌控力，成為獨立的工作入口。微信和社交平台的自然裂變才是真正的流量引擎，企業微信的留客效應可有可無。

透過內建的混元、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax 等十餘款主流模型，並跨平台連接辦公軟體，WorkBuddy 能支援用戶遠端操控電腦工作。

至於企業微信的定位，更接近生態渠道，而非核心入口。

組織是否整合，是另一條重要的分界線。

Alibaba has assigned Chen Yusen to lead the office Agent product portfolio, while Tencent has assigned QClaw to WorkBuddy; everyone’s choice is to consolidate, combining dispersed capabilities into a powerful fist.

Baidu 的案例非常能說明問題。自 2026 年以來，百度的策略從分散轉向整合，設立個人超級智能事業群 PSIG，將流量入口文庫和網盤納入其中，並由 PSIG 發布全端通用智能體平台 GenFlow Agent。

目標十分明確，透過獨立事業群提升業務比重，將 To C 資產從 MEG 分離作為增長引擎，所有行動的目標都是整合已驗證的資產，確保打造 AI 超級入口。

智能體並非單一技術產品，它需要模型能力、工程化能力、產品設計、分發渠道、客戶銷售等全鏈條能力。能力分散在不同 BU，意味著管理層意志難以貫穿，資源難以優先調配。

OpenClaw 類產品的用戶留存數據，從另一個側面證明了整合的必要性。Growthbox 數據顯示，近七成用戶在體驗 Agent 的兩週內決定棄養。

但字節是個例外。

Its four agents belong to the Volc Engine BU, Flow, and Feishu BU, share the Seed foundation, but each BU operates independently.

在背後，飛書和火山引擎都是萬人級別的一級BU，各BU獨立核算、獨立決策、獨立向CEO匯報。這與阿里、騰訊將百人級別的Agent小團隊整合的情況完全不同。

為此字節選擇了一條折中路線，底座統一，應用發散。用豆包統一訓練框架，各產品捕捉不同定位。其中，飛書妙搭是產品贈品，ArkClaw 是獨立的 SaaS，扣子是生態平台，Trae Work 是搶用戶桌面的 AI 工作助手，各有各的戰略使命。

AICoding 成為付費高地

當前大廠辦公 Agent 的一個棘手問題，是用戶是否願意付費。

以通義千問辦公為例。其背後的釘釘擁有海量客戶，但付費率並不高的。在2025年釘釘十週年發布會上，無招透露，釘釘擁有超過2600萬個企業組織，在A股5191家公司中，79%都在使用釘釘，但付費組織數不超過20萬，轉化率不足1%。

換言之，釘釘的基本盤恰恰是 AI 接受度與付費意願不高的中小企業，這與 AI Agent 所要求的深度嵌入工作流、長期使用、數據積累的產品邏輯存在矛盾。

而在 AI 主線的 Coding 賽道，國內大廠也不佔優勢。

在 2026 年 5 月的 Code Arena 第三方程式設計排行榜中，阿里 Qwen3.7-Max 得分 1541，超越 GPT-5.5、Gemini-3.5-Flash、GLM-5.1、Kimi-K2.6 等多個模型，僅次於 Claude 系列，在全球大模型廠商中排名第 2 名。

騰訊 WorkBuddy 已初步實現個人端付費。其個人專業版為 58 元/月，提供每月 2000 積分的額度，使用頻率不限。騰訊第一季度財報顯示，WorkBuddy 的付費用戶留存率超過 80%。

但另一方面，核心 Coding 用戶寧願每月支付 100 至 200 美元的 API 費用訂閱 Claude Code，透過代理和跨境支付間接接入，也不願免費使用國產 Agent。

「模型能力差距太大，千問寫代碼太囉嗦，同樣的需求，Claude 400 行，千問給你整 1000 行。」有用戶對「市象」表示，海外產品儘管價格昂貴，但能力對得起價格。

這不是模型跑分的問題，而是模型能力與 Agent 產品能力之間存在巨大鴻溝。核心用戶需要 Agent 的深度任務能力，例如跨檔案架構重構、遺留代碼的上下文推理、自行運行測試、分析日誌堆疊並修改代碼等。

有接近 AI 行業的人士對「市象」表示，市場關注 Anthropic，關注的不是普通對話，而是更高的可靠性、更強的任務完成率，以及在企業工作流程中更高的付費意願。

目前，國產模型在編碼能力上缺乏高質量的頂級開源代碼，產品主要面向程式員以降低成本和提升效率，而非完全取代終端，這導致資深工程師不願浪費時間訂閱付費服務。

大型企業的應對措施則是內部禁用。

7 月初，阿里要求全體員工於 7 月 10 日前卸載 Anthropic 全系列產品，涵蓋 Claude Code 及 Sonnet、Opus、Fable 等多個系列模型，統一更換為自研智能體編程平台 Qoder。

儘管此次通知帶有安全考量，但深層邏輯在於，企業需要靠行政手段為自家產品製造需求。

對於千問辦公而言，產品需要向企業回答的不是 AI 有多聰明，而是 AI 能幫企業省多少錢。這些數據需要沉澱在 PPT 中，讓決策者看到人力成本收縮、交付週期縮短。

下一個 AI 周期，比的不再是誰做了多少款智能體，而是誰的產品能讓用戶戒不掉。