近半年，“AI办公搭子”突然变成一个新的赛道。
从腾讯的WorkBuddy、阿里的通义千问办公，到最近刚刚上线的豆包工作、DeepSeek Harness……
国内主流AI大厂几乎在同一时间窗口里，集中推出了各自的办公AI智能体（Agent）产品。他们不约而同地瞄准了同一件事：让AI不止能“聊天”，还能“干活”，甚至逐渐改写“打工人”的工作方式。
具体而言，这些智能体有何不一样？运营人的日常工作会因为智能体的涌现产生哪些变化？这篇文章，咱们就来聊聊这些话题。
01 大厂们围追Workbuddy，办公Agent市场变天
最近，办公Agent实在太火了。
打工人在讨论怎么用它提效，创业者在找新的机会，大厂们更是虎视眈眈，几乎在同一时间窗口集中出手了。其中，腾讯、阿里、字节国内互联网三大巨头节奏非常同步，都在最近一两个月内集中兵力做了同一件事：
7月 20日，腾旭旗下QClaw产品并入WorkBuddy，业内消息称腾讯将为WorkBuddy砸下最高资源。据了解，WorkBuddy正是腾讯现阶段全力押注的AI智能体产品，早在今年6 月月活用户就已经达到了2000万。
到了8 月，阿里也放出重磅消息，整合QoderWork、悟空、MuleRun三条Agent产品线，推出千问办公，并将千问办公定位为集团“头号工程”，从组织架构到资源投入都放在了最高优先级。在阿里的版图里，千问办公承载的是通用智能体入口的野心。
几乎同一时间，字节跳动也没有闲着，先是将飞书并入豆包，然后又整合豆包、TraeWork以及扣子团队，并在昨天推出了新的智能体产品豆包工作，聚焦办公场景，与WorkBuddy、千问办公正面交锋。
除此之外，kimi也推出了电脑端AI办公智能体Kimi Work，在长文本对话工具的基础上，增加了任务规划、文档协作等Agent能力；百度则推出办公智能体DuMate（百度搭子），依托文心大模型，主打文档处理、信息检索、日程管理等办公场景……
值得细看的是，大厂虽然都在做Agent，但路径不完全相同，阿里和腾讯押注“平台型Agent”，目的是做一个能调度各类工具的通用智能体；字节走的是“生态整合”路线，把已有产品线打通，让Agent成为串联飞书、豆包、扣子的中枢，更关注组织效能的提升；百度和Kimi更偏“个人生产力”，聚焦单点效率提升。
为什么大厂都在All in办公智能体？一句话总结：有市场，有需求，还有想象空间。
IDC发布的报告显示，近半年来，国内及海外智能体需求猛增，2025年全球每日活跃的智能体数量（DAA）大约是2860万个，到2026年将达到7940个，涨了将近三倍，比当年移动互联网爆发还猛。同时报告还预测，到2030年，DAA预计会达到22.16亿个，几乎是现在的数十倍。
庞大的需求背后是广阔的市场，相关市场行业报告显示，国内AI智能体市场规模呈爆发式增长势态，2025年市场规模约212亿元，到2026年则增长至近450亿元，同时到2029年有望突破3000亿元，复合增长率约107%。
更关键的是，很多AI研究者都相信智能体不仅有市场需求，还很可能是未来的需求入口，会像微信、支付宝、抖音一样成为普通人不可或缺的超级应用。于是今年以来国内头部大厂们，几乎不约而同地开始猛推旗下的智能体办公产品，希望抢下一张AI时代的“门票”。
目前看来，竞争格局远未定型，但有一点已经清晰，2026年 AI智能体已经从一个技术概念变成了一场真实的商业竞赛。大厂都希望旗下的AI产品成为“打工人”的上班搭子。
02 大厂混战之下，运营人的工作方式正在被重写
某种程度上，大厂之间围绕智能体的竞争才刚刚开始，对运营从业者而言，这场AI混战最值得关注的，不是谁输谁赢，而是自己的工作流中有多少环节正在被智能体渗透，以及未来哪些运营工作会被Agent接管。
1）哪些运营工作，正在被Agent接管？
运营的工作日常有一个显著特征：规则明确、重复性高、信息量大。
写文案、做图表、回用户消息、整理数据、出分析报告、做竞品调研…… 几乎一半以上的运营任务共同点是 “有章可循”，恰好是智能体最擅长的领域之一。
为了还原真实情况，运营社最近做了一个“运营AI化场景全景”分析报告，基于600个真实运营岗位JD做拆解，我们发现从招聘视角看，70% 左右的运营执行层工作（写文案、剪视频、看数据、拆爆款等）已可结构化交给AI。
具体而言，落到实战中，AI智能体能接管的运营工作确实越来越多了。
先看内容运营，运营Agent工厂创始人 @一虎君，最近在运营社的社群里分享了一个小红书运营相关的Skill，能帮助运营人自动化操作小红书，稍加改造就能自动抓行业爆款、巡检评论、竞品账号分析等一系列事务。过去这些动作需要运营人逐条手动完成，现在通过一个Skill就能批量跑通，目前社群里不少操盘手都在直接调用。
在此基础上，还有操盘手已经跑通了用智能体批量生成文案、脚本、乃至视频的工作流。
例如，运营社主理人小贤不久前就在操盘手俱乐部做了一个内部分享，他已经借助“智能体+知识库”的组合，搭建了一个内容生产工厂。
具体而言，他将持续积累的运营干货及相关内容（如平台规则、运营案例、社群聊天记录等）上传到云端，搭建了一个专属知识库，智能体借助知识库的内容，可实时定期自动生成朋友圈种草文案、公众号营销推文、视频号脚本等内容，小贤本人仅用审核、简单修改，就可以直接采用。
据悉，这套内容打法，让小贤效率迅速猛增，可以兼顾过去难以想象的内容工作量，也帮助运营社旗下的“运营+AI创业联盟”在视频号等渠道收获了大量客资，仅冷启动期间就实现了超50万营收。
再看一个美妆行业的案例，某美妆领域的代运营服务商过去由5 个人在小红书运营着三个不同品牌的5 个账号，团队每天加班到9 点，还是难以完成老板日更的要求。
今年，他们启用了一套Agent工作组，分别针对选题、文案、审核、发布、数据复盘等不同环节均设计了一个独立的Agent，结果内容质量和数据反而更好了，现在5 个人，运营着8 个账号。
事实上，效率变革不只发生在内容生产场景，在用户运营、活动运营、数据复盘等场景，类似的变化同样在持续发生。
再以用户运营领域举例，最耗时的工作有两件：回消息和发优惠券。都是Agent非常擅长的场景，其中，用户回复有大量标准化的场景，如售前咨询、物流查询、售后处理、活动答疑等，回复逻辑是相对固定的，智能体完全可以胜任。
比如，资深操盘手邓非，在一个儿童长高项目中，借助AI实现了显著的降本增效。项目原来的模式是，用户在公域购买9 元线索，再由销售一对一转化7980元的套餐，单个获客成本约350元。
邓非团队重新设计了一套链路：承接直播间泛流量，用AI先完成从0 元到3 元体验课的转化，再由直播、社群和一对一共同承接付费用户，推7980元的套餐。
调整后，AI将 0元体验课的转化率从人工的15% 提升到25%，3元线索转7980元的效果与原来9 元线索转化率基本持平，最终推动获客成本降至170~180元，降幅50%。
总体看来，越来越多基础“执行层面”的运营工作正在被AI智能体接管，同时越来越多操盘手正在借助AI撬动效率提升，最终目的是降低成本的同时保障业绩增长。
2）运营人的核心能力，正在从“自己干”转向“调教Agent”
当大量执行层基础工作被Agent加速、提效，运营人的工作方式、价值锚点自然而言地发生了变化。一部分运营能力悄悄地失去了竞争力，同时，运营社观察到另一些新能力正在成为运营人的核心竞争力。
第一，“打磨Skill+构建专属的知识库”是新的基本功。
如何判断一个操盘手是否擅长调教AI?
过去的标准很简单：看他会不会提问，能不能每次交互都让AI产出80分以上的结果。会写提示词，就算是 “会用AI” 了。
但在办公智能体时代，这个标准升级了。真正擅长调教Agent的人，核心能力体现在两件事上：精准描述规则和构建专属知识库。
先说精准描述规则，这不再是简单地给一句提示词，而是能把自己的业务经验、操作流程、质量标准，翻译成Agent能理解、能执行、能复用的规则，甚至打磨成可独立运行的Skill。
比如前文提到的运营社创业联盟操盘手 @一虎君，他可以根据不同的运营需求，随时打磨出能跑通的Skill，自动抓爆款、分析目标账号、批量生成有爆款潜力的选题，这些Skill不仅自己用，还能分享给同事使用。
这种能力的本质，是把 “人的经验” 转化为 “Agent可执行的规则”。这与只会给AI发指令的运营，产出效率不在一个量级。
再说构建专属知识库，如果说精准描述规则是 “教Agent怎么干活”，那构建知识库就是 “给Agent喂独家养料”。
话术库、模板库、合规词表、历史案例、行业数据…… 把这些沉淀成专属于自己的知识库，Agent的产出质量会发生质的变化。同样是写文案，用通用大模型写出来的存在大量正确的废话，但接入了你自己的知识库（包含行业话术、案例、品牌调性）后，写出来的内容几乎独一无二，更像是你自己的原创内容 。
这才是真正的护城河，工具人人都能用，模型也会越来越强，但操盘手沉淀的专属知识库， 那些积累的行业黑话、用户话术、踩过坑的合规边界，别人偷不走、AI替代不了。
第二，会搭建Agent统筹管理，从 “执行者” 升级为 “Agent管理者”。
不知道你有没有发现，单个Agent能做的事有限，但把多个Agent串成工作组，就能完成复杂任务。
比如，内容生成从0 到1 往往很难通过一个任务就自动生成，常常需要将多个Agent串成工作流，才能跑通。
具体而言，通常内容从生成到发布的完整工作流可以如下设计：
1、选题Agent，每天巡检行业热点、社群讨论、竞品内容，批量输出候选选题；
2、文案Agent，根据确定的选题，生成多版不同风格的初稿；
3、审核Agent，对照账号调性、定位和内容规范，检查文案是否合规、是否有风险；
4、发布Agent，根据排期自动发布到各平台，并记录设计；
5、复盘Agent，定期汇总数据，分析哪些选题数据表现突出，输出优化建议，指导选题生产。
这套工作流跑通后，运营人基本不需要再花大量力气去写内容，而是将重点放定期优化Agent指令和规则，以及审核关键内容上。
本质上，是把过去一个团队的协作流程，变成了一套可复用的自动化系统。会设计这套系统的人，价值远高于只会执行的人。目前，运营观察到，已经有不少操盘手正在借助这套模式生产内容和运营，提高团队整体的效率。
第三，会判断Agent产出，审美和业务经验是最重要的护城河。
前文已经提到，让Agent每周生成50篇乃至100篇文案并不难，但其中哪些内容最好，最值得发，AI还搞不明白。类似的，Agent能设计活动方案，但这个方案是否适合当前的商家，AI判断不了……
某种程度上，这些判断最依赖的还是操盘手对行业的理解、对用户的感知和对内容的审美。
举个例子，Agent可能会生成一篇语言很华丽的文案，标题有冲击力、结构完整、关键词齐全，但有经验的运营一眼就能看出问题：这篇文案 “没有灵魂”，太像广告，用户不会信。这种对内容质感的判断，Agent短期内学不会。
再比如数据分析场景，Agent能算出转化率下降了，同时也能分析出许多导致下降的原因，但目前还难以从中找到最核心的原因，比如它可能不知道这个下降是因为上周的活动结束了，还是因为竞品搞了大促，还是因为产品本身出了问题。归因判断，需要丰富的业务经验，最终依然需要人来判断。
这也是为什么我们说，Agent目前替代的是执行，不是判断。也就意味着，在职场走得越深，运营人的经验和审美越值钱。
03 结语
整体看来，大厂办公智能体的混战才刚刚开始，最终谁能成为 “打工人最爱的上班搭子”，目前很难有答案。
但对运营人来说，与其围观谁输谁赢，不如关注一个更实际的问题：你的工作流中，有多少环节已经可以被Agent接管？你有没有开始尝试用Agent提升自己的效率？
另外，我们还发现，目前市场上存在一种声音，很多人意识到Agent越用越多，单点效率提升越来越显著，但大部分公司的产出和收益并没有同步增长。
那么，如何借助体能提实现增长、实现组织效率的提升，依然是当下最重要的核心命题，也是我们认为大厂办公智能体最终能否脱颖而出的关键，更是我们运营使用者能否让Agent实现有效干活的关键。
最后，运营社想问问大家日常工作中哪些场景调用智能体最多？哪些场景目前AI完全难以助力？欢迎在评论区，留言、讨论。
注：文/张帆，文章来源：运营研究社(公众号ID：U_quan)，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
