8 月 3 日，阿里巴巴旗下企业级 Agent 产品 " 千问办公 " 开启公测。千问办公由 QoderWork、MuleRun 和悟空三款产品整合而来，据阿里介绍，这是业内首款同时支持桌面端 Agent、云端 Agent 和企业协同 Agent 的产品。
过去半年，海外 Codex、Claude Code、国内的 WorkBuddy、Mulerun 等产品迅速完成了个人用户教育。办公 Agent 的第一场竞争，主要围绕个人生产力展开，阿里强调，不同于市面上已有的 Agent 产品，千问办公除了帮助个人提效，最重要的区别是全面瞄准企业级市场。
从桌面到云端，再到企业协同，千问办公试图覆盖一项工作产生、执行和交付的全过程，由此也带来了 Agent 从发散到收敛的大整合，横向来看，阿里结束多个 Agent 产品线的分头探索，纵向来看，阿里把面向 B 端的模型、Agent、云和企业服务集中到一个产品出口。
2026 年上半年，办公 Agent 已经成为 AI 应用市场增长最快的方向之一。
阿里系 QoderWork、MuleRun 和悟空之外，腾讯 WorkBuddy 于 3 月公测，6 月发布企业版，字节的路线是继续推动豆包与飞书融合，类似地，金山办公也在推进企业 Agent，WPS 多维表加入多智能体协作和自动化流程，WPS Comate 瞄准企业工作流。
在飞书与豆包正式合并之前，豆包已经融入飞书，以 Agent 形式进入群聊、会议和项目协作，此前钉钉也将 AI 融入到自身体系内，但这都涉及到主次的问题，协同办公产品更多是在旧产品里加 AI，新的办公 Agent 则是将协同办公视作一种基础设施。
办公 Agent 已经获得了一批职场用户，但现阶段多为员工自发使用。
艾媒咨询数据显示，当前市场结构是个人使用为主、企业部署为辅，办公 Agent 解决的首先是员工自己的任务，整理文件、生成 PPT、分析一张表格，主要解决员工个人的时间问题。
进入企业后，Agent 面对的是另一套要求，能否读取内部数据库，能否遵循组织权限，能否进入项目群持续工作，能否在多名员工之间推动任务，当前办公 Agent 还没有大规模进入企业组织内部流程。
这也是千问办公需要整合不同产品的原因，此前三款产品各有侧重，三者整合后，一项任务可以从企业群聊中产生，由云端 Agent 持续执行，再调用员工电脑上的文件和应用，最后回到组织中交付，企业场景必须尽可能覆盖所有可能性。
Agent 接管任务，有望掌握软件和模型的分配权
一位业内人士表示，传统办公软件的使用路径由员工决定，员工先选择工具，再完成任务，Agent 正在改变这个顺序。员工只需要提出目标，至于调用哪个模型，打开什么软件，搜索哪些信息，是否把任务放到云端运行等，都可以由 Agent 判断。
这让办公 Agent 获得了一种过去没有的权力，任务分配权。
比起个人 Agent，大厂们更重视办公 Agent，类似地，浏览器掌握互联网流量的分配，操作系统决定应用如何运行，企业 Agent 则可能决定一项工作由什么软件、模型和云服务完成。
谁成为员工交付任务的第一入口，谁就有机会影响下游的软件采购、模型调用和算力消耗，办公 Agent 就是企业内部的任务路由。
此外，模型能力、Harness 工程等技术的差距可能会逐渐缩小，企业积累的各种 knowhow 却很难复制。
在阿里给出的案例中，资深律师使用千问办公完成一份并购尽调报告后，可以把资料筛选、条款识别、风险判断和报告生成过程保存为组织级 Skill，其他成员处理同类项目时，可以直接调用同样的执行路径。
对于专业服务公司而言，真正稀缺的资产往往掌握在资深员工手中，包括如何筛选信息、如何识别风险、什么情况下需要升级判断，以往经验只能通过培训和项目实践传递，现在，它们有机会被封装为可以重复调用的执行单元。
如果一家企业持续把法务、财务、营销、采购等流程沉淀到千问办公，Agent 掌握的将不只是内部数据，还包括公司具体如何工作，随着 Skill 数量增加，更换 Agent 的成本也会提高。
企业软件过去依靠数据和流程形成黏性，企业 Agent 可能再增加一层壁垒，工作方法论。
" 模 A 一体 " 背后，是阿里模型和云的出口
千问办公公测当天，阿里同时发布了旗舰模型 Qwen3.8。
Qwen3.8 总参数量达到 2.4 万亿，采用稀疏 MoE 架构，单次激活 95B 参数，支持视觉理解和 100 万 Token 上下文。这次升级的重点是 Coding 和 Cowork，即编程与专业工作能力。
这也可以理解为阿里为了复杂办公场景专门强化的模型。个人办公任务周期短，接入通用模型便能覆盖大量场景，企业任务通常持续时间更长，还要处理内部数据、专业规则和多次工具调用，模型需要制定计划、执行步骤、检查结果，再根据反馈调整路径。
" 模 A 一体 "（模型和 Agent 一体），既是技术路线，也是一套理想的商业闭环。
单独出售大模型 API，很容易陷入 Token 价格竞争，Agent 可以把 Token 封装成一项具体工作。企业不会特别在意一份尽调报告消耗了多少 Token，更关心原本需要一周的工作能否在一小时内完成。
千问办公有机会成为一个海量消耗云服务和模型调用的出口，Agent 承接的企业工作越多，背后产生的模型调用和云端计算需求就越大，模型能力通过 Agent 转化为任务，任务再转化为算力消耗和企业收入。
包括腾讯、字节跳动等厂商也看到了这一路径，阿里的优势在于这条链路相对完整。
底层有芯片和阿里云，中间有千问大模型，上层有千问办公，钉钉提供企业组织、通信和协同基础，QoderWork、MuleRun 和悟空的整合，则把原本分散的 Agent 能力集中到一个产品中。
谁获得企业的任务分配权，谁就能影响 Agent 之下的模型、软件和算力，这才是办公 Agent 下一场竞争真正的关键。（本文作者 ｜ 张帅，编辑 ｜ 杨林）
