十月底的深圳国际会展中心，在2026腾讯全球数字生态大会现场，1200平方米的“Buddy Land”主题展引来关注，来自不同领域的专业人士体验与AI数字员工的协同办公。

“激发全场景生产力”“一句话办事、越用越懂你”，既是展区标语，也折射出AI从“参数竞赛”转向“场景落地”的趋势。“员工使用AI提效，已经是必选题，企业也需要AI做更准的决策与更快的执行，加强在市场上的竞争力，否则不进则退。”腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生说，面对AI深入产业后的新命题，腾讯正尝试通过开放平台能力，推动应用落地。

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生

告别“文件来回传” 重塑办公协同

过去，数字化办公主要以文件为载体；而在AI时代，内容生产越来越多由大模型参与。在展区的办公体验区，传统的“文档编辑、邮件发送、反复修改”流程正在被重构。

“过去基于文件，我更新一个版本发给你，你更新一个版本又发回来，这种相对烦琐的协作模式，在AI时代会重新设计。”汤道生说。

汤道生表示自己就是WorkBuddy的“重度用户”。他透露，在准备大会演讲时，他将思路交给WorkBuddy，由其整理资料、提炼框架、生成建议，双方一边讨论一边修改，形成“人机共创”。

顺应这一趋势，腾讯发布跨应用AI协同体系“Buddy One”。它以WorkBuddy为工作台，打通腾讯文档、会议、网盘和ima。用户一次提问即可整合已授权信息，生成附带来源的回答。同期发布的“腾讯网盘”定位为智能体（Agent）时代的记忆空间，让AI积累的上下文沉淀为组织资产。与企业微信深度融合后，员工可以像跟同事对话一样，在侧边栏随时交办任务。

当AI大规模进入办公场景，普通岗位员工的工作方式会发生哪些变化？汤道生认为，一个任务做到60到80分，甚至100分，都可以视为“任务完成”。但结果好不好，取决于人能否在与AI互动的过程中，把具体要求转化为高质量内容。从执行者到需求定义与验收者，AI正在推动职场角色向更高附加值的环节转移。

打破系统“孤岛” 让AI进入业务流

“企业客户经常反馈：模型已经很强，工具也不少，但真正用到业务里，仍然有很多断点。”汤道生说。如果接不上业务系统、拿不到数据，就无法理解企业的业务、渠道和客户实际情况。

汤道生介绍，在腾讯内部，经营服务智能体“磐石小O”将ERP系统中的9个业务、300多个接口接入WorkBuddy。员工可通过对话查询经营数据或发起审批，每次调用均继承员工身份与权限，并保留审计记录。比如销售在拜访客户前，小O可以根据CRM数据和公开信息，整理客户动态和沟通建议；拜访后再汇总业务数据，生成报告和待办。

对外部企业而言，打通业务的价值更直接。汤道生分享了伊利的案例：据腾讯介绍，伊利组合使用ADP、WorkBuddy和企业微信开展营销和销售。WorkBuddy汇聚业务数据、分析并生成经营策略，下发给上千名导购，运营效率提升超过50%；ADP导购智能体实时生成商品推荐和沟通话术，A/B测试显示销售订单提升26%。

“选什么模型、接什么Agent、用什么即时通信（IM）工具，选择权都在企业手里。”汤道生说。目前，WorkBuddy深度适配混元，同时通过TokenHub平台支持客户调用DeepSeek、Kimi等主流开源模型，兼容企业内部系统与自研Agent，让企业能针对不同任务灵活选用。

面对企业对数据和资产的关切，汤道生表示：“Skills（技能包）本身可以带走，本质就是文本描述。”腾讯的设想是提供共性基础能力，由生态伙伴搭建应用。目前，WorkBuddy上架Skills已超20万，平台伙伴和开发者超过5万家，今年纯新合作伙伴占比超60%。

算清成本“明白账” 筑牢安全底座

当AI规模化进入企业，算力成本与数据安全成为落地过程中必须面对的问题。

如何判断企业AI生产力是否跑通？汤道生给出一个现实指标：“当你已经很难再不用AI来做工作时，它有没有跑通，关键看它创造的价值你是否愿意放弃。如果放弃不了，说明它已经成为工作和生活的一部分。”在业务层面，ROI（投资回报率）是核心标尺。

为帮助企业衡量使用效果，WorkBuddy企业版升级了可观测中心，支持查看模型调用、积分消耗、响应耗时和任务轨迹。比如，据腾讯介绍，新华三员工每天对话达130万次，管理团队据此调整Token分配和激励策略；苏宁易购通过定位异常耗时、调整提示词及模型工具配置，将Token消耗降低10%。

汤道生在大会上发表主旨演讲

算力侧，腾讯云升级的Agent Runtime沙箱启动时间缩短至60毫秒，通过“暂停-恢复”技术将综合部署成本降低70%。即将发布的混元Hy4引入视觉理解能力，为Agent提供更强的内容理解支持。AI能力越强，安全诉求越高。目前，WorkBuddy的安全能力已在广东省政数局、深圳航空、深圳通等单位落地。

谈及AI对实体行业的重塑，汤道生认为：“较明显的变化出现在程序员群体。”大模型对代码这类符号语言的逻辑处理能力较强。但研发提效的同时，组织方式也需调整。“如果没有足够约束，让AI生成代码，可能生成的代码不够规范、不易管理。”效率与质量之间的重新平衡，是各行业应用AI时普遍面临的课题。

谈及试错与创新，汤道生态度审慎：“探索性项目很多，但能跑出来的通常是少数。企业需要有一定包容试错的空间。”他认为，团队需要有一个清晰的“北极星”指标，让用户觉得产品有价值、愿意持续使用。面对AI这项长期工程，腾讯正通过持续迭代与开放生态，推动智能体在更多行业场景中落地。（推广）