事件概述

2026年，办公Agent成为中美科技公司共同押注的方向。微软围绕Microsoft 365整合Copilot Cowork、Office Agent及Agent 365；Google的Workspace Studio将企业SOP变成可复用Agent流程；OpenAI于7月发布ChatGPT Work。国内跑出规模的是更接近Claude Code的独立Agent——腾讯WorkBuddy和百度搭子（DuMate）。

核心信息

• 办公任务中模型与Harness差距不大：7月23日腾讯发布WorkBuddy Bench，将七个头部模型放入CodeBuddy Code和Claude Code两套Agent Harness，完成代码、网页、办公、安全四类共260项任务。办公是表现最稳定的一类：在CodeBuddy Code环境中七个模型得分在77.47—82.37之间；换一套Harness，五个模型得分变化不到2分，中位绝对变化0.86分。说明“能把事情做出来”正接近普遍基础能力。

• 百度财报数据：百度Q2 AI应用季度收入25亿元，同比增长3%；6月搭子企业版上线；百度文库和网盘AI DAU渗透率同比增长27.4%。

• 百度搭子增长：3月正式推出DuMate，定位桌面级办公Agent；截至8月7日个人版已推进至v1.0.67，期间增加网页发布、内嵌浏览器、远程任务和自动化模板等能力。8月12日百度披露，上线以来日均提问次数增长60倍，近一个月又增长两倍。

关键竞争逻辑：第一项任务与可信验证

Agent比Chatbot更需要用户教育，用户面临“该把第一件真实任务交给它”的问题。微软研究人员对内部数万名工程师使用Claude Code和GitHub Copilot CLI的数据分析显示，第一次使用主要沿着社交网络传播（first use spread primarily through social networks），建议企业推广Agent时让用户看到身边同事实际使用（visible peer use）。腾讯WorkBuddy支持从微信、企业微信、QQ、钉钉、飞书等入口远程下发任务，具备适配Agent冷启动的关系网资产。

百度搭子则面临不同局面：搜索可带来需求，但难以短期再造微信式人际关系网。因此百度需要换一道题——证明Agent干完活后用户可以少检查一遍，把搜索、专业内容和知识体系转化为证据链。

搜索资产必须变成证据链

Agent执行链条越长，早期错误被放大的空间越大。ACL 2026多项研究仍聚焦RAG场景幻觉检测，即便检索到材料，模型生成时仍可能偏离证据。同时GEO（生成式引擎优化）使内容生产者主动研究如何被ChatGPT、Gemini等生成式搜索引用，信息来源筛选更难。

百度将搜索能力做成内置Skill：3月发布搭子时即内置搜索；4月27日千帆将百度搜索、百度百科、深度研究、智能PPT生成封装为标准Skills，百度搜索负责实时网页与资讯检索，百科提供结构化知识。百度文库和网盘补充专业文档与私人文件。搜索侧已有多源比对、信源身份核验、多源交叉验证等流程，但百度仍需解决两个问题：

1. 证明最终生成内容与信息源之间的具体关系，例如市场规模数字应回到原始报告具体位置，财务数据回到年报而非转载，政策文件连接政府原文并显示时效；来源冲突时应暴露差异而非静默选择。
2. 将搜索、百科、文库、网盘等不同类型数据产品化，在结果中区分内部文件、公开网页、企业公告、媒体报道等多源信息，让用户感知资产价值。

真正的“可信”可能分层：普通创作追求速度，行业研究增加引用，金融、法律和重要决策进入更严格证据模式。

市场格局

7月中国PC端AI办公产品月活刚超3000万：WorkBuddy超1100万，百度搭子约670万，TraeWork等仍在迭代。市场尚未定型，第一阶段已显示不同公司优势：腾讯最容易兑现关系，百度则需将搜索排序变成信源选择，把百科和文库变成证据等级，回答“机器为什么相信这份资料，以及人为什么可以相信机器”。