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WorkBuddy开放平台上线,AI Agent进入“组网”阶段

​9月2日,腾讯WorkBuddy正式宣布上线开放平台,首批引入超百家生态伙伴,面向智能硬件、行业应用与开发者等开放底层智能体能力,打造AI时代的Agent底座。毫无疑问,现在是

单篇购买单篇购买文章2026-09-07 18:04:05
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WorkBuddy开放平台上线,AI Agent进入“组网”阶段

9月2日,腾讯WorkBuddy正式宣布上线开放平台,首批引入超百家生态伙伴,面向智能硬件、行业应用与开发者等开放底层智能体能力,打造AI时代的Agent底座。

毫无疑问,现在是属于Agent的时代,可问题来了,这个时代的底座该长什么样呢?

虽然没办法给出多么精准的设计,但它一定会围绕目前Agent最大的痛点来打造。

记忆不连贯、任务无法串联、上下文无法传递,现在的Agent,本质上是一群个体,只能靠用户手动在他们之间传递信息。

因此,这层底座的当务之急,就是调配这些Agent,让它们凝聚在一起,变成一个集体。

传统的AI底座,管理的是CPU、内存和文件,为跑在上面的应用提供运行环境。

那么到了这层底座这里,它就应该围绕AI去下文章。比如上下文、记忆、任务状态,为Agent提供跨应用、跨设备的运行环境。

把所有Agent运行所必需的通用能力,统一封装成标准化的接口,让任何硬件厂商、应用厂商或开发者,只要接进来就能完整使用,不需要从零自建。

过去一两年,行业的竞争主要围绕模型本身展开,比如参数量、推理能力、多模态水平,这些是衡量产品的标尺,模型之间的差距相对直观。

当头部模型的智能水平逐渐趋同,行业开始进入了Agent时代,从此开始,业务能力取代参数,成为了模型之间竞争的核心。

记忆、任务状态、工具连接、数据沉淀,这些此前被视为“外围”的能力,反倒成为了拉开Agent差距的关键。

一个Agent的能力上限,取决于它能看到多少上下文、能调用多少工具、能从多少反馈中学习。毕竟在真实工作场景中遇到的问题,不可能来自于模型训练中牢记的知识,相反,其更有可能出自于上下文当中。