坏消息,千问表格 Agent 现在会做 Excel 了,上班族这下真的危险了。
2026 年 4 月 14 日,千问正式上线了「表格 Agent」。不同于过去只能用 HTML 表格来呈现数据,全新的 Agent 能力允许千问创建可以下载的 Excel 文件。除此之外,只要用户上传 Excel 文件,千问也能对 Excel「增删改查」,调整其内容。
图片来源:雷科技
以雷科技(ID:leikeji)编辑的身份来讲,小雷对千问上线的这个新 Agent 的态度是相当乐观的:无论是雷科技的工作任务还是个人爱好,小雷都需要用到 Excel。而 Excel 有着大量的公式和数据穿透、分析功能,一般人「上手」难度极大。给千问下指令,让千问 Agent 处理表格,效率肯定比自己瞎琢磨要快。
那么这个被雷科技寄予厚望的新 Agent,能力究竟如何呢?
能力较为初级,但胜在效率极高
我们先从最基本的「表格汇总」说起:
最近小雷准备给车子换一组新的轮胎,而当前市面上性能街胎选择繁多,既有「十年老兵」PZ4,也有两年前发布的 MC7,以及加载中间的 SC7、PS4S;每种轮胎的磨损系数和排水能力又都不一样,一个个上官网查耗时巨大。
但只要在千问的对话框里打出需要收集的轮胎种类的指标,千问 App 就会自己搜索相关数据,并用表格 Agent 做成 Excel 直接输出对比结果。对于这种只有几条数据的表格,表格 Agent 能在一分钟之内就输出对应的文件。
图片来源:雷科技
简单的做表不在话下,那我们来看一看麻烦的数据整理和分类测试。下周雷科技准备写一个「Apple 年度应用」的选题,需要总结过去十年里被评为年度应用的 App,并结合 App 各自的种类,来讨论过去十年里的我们对 App 的需求和期待又何变化?哪些种类的 App 最容易出爆款?
图片来源:雷科技
同样的,直接在千问的对话框里输入「想要什么」,千问就会自动完成数据收集和表格整理的任务流,并依据对应的数据打好相应的标签。
值得注意的是,在上述两个任务中,我并没有使用任何「提示词技术」,用的都是我们平时说话时的自然语言。但即便雷科技以这种「小白」级别的语句下请求,千问的表格 Agent 也能准确完成相关操作。
输出 Excel 表格只是表格 Agent 的基本功,对表格数据的「增删改查」才是表格 Agent 当前的技术挑战。在这里,雷科技给千问表格 Agent 设计了一个相对复杂的题目:
1. 表格统计 F1 2025 赛季 20 位车手的排位赛与正赛成绩(含完赛排名、时间与时间差,与其队友相比),Excel 表格输出。
2. 将输出的表格重新上传给表格 Agent,要求其在表格中加入补充的数据。
从这里起,表格 Agent 的短板也开始浮现。
首先,表格 Agent 要用千问来获取数据,而当前 AI 搜索的结果并非 100% 准确。以刚干这个测试为例,在输出第一份表格时,就搞错了车手的基本信息(Sergio Perez 在 2025 年已经脱离了 Red Bull Racing)。
图片来源:雷科技
至于表格 Agent 补充数据后二次输出的表格,也出现了标签页错误的情况:表格 Agent 不能正确读取自己上一次生成的数据标签,只好在每一个标签上方重新打上一个「Unnamed」。
图片来源:雷科技
当然了,作为「Office 三件套」里最复杂的应用,Excel 绝不仅仅是一个简单的做表软件,数据分析和数学建模这些复杂功能,才是 Excel 真正体现含金量的地方。为了测试表格 Agent 的真实能力,雷科技也给表格 Agent 准备了一个「 Excel 建模测试」:
我现在开的是油车,打算换电车,正在评估经济性。你能充分考虑油耗、电耗、油费电费、保险、保养周期与成本、每年行驶里程、汽车残值、新车售价、预计使用年限等参数,建立一个计算换车回本周期的数学模型吗?
很显然,对于这样的复杂内容,表格 Agent 的运算时间较之前的小测试要长的多,最终用了差不多一分钟时间才完成基础的模型推理,制作 Excel 文件也花了差不多 3 分钟。
图片来源:雷科技
至于输出的结果,乍一看还是像模像样的。但当我真的把表格下载下来后,表格 Agent 就「露馅了」:在 Numbers 里,表格几乎每一项运算公式都会报错,无论表一还是表二都只能当「静态表」来用。
图片来源:雷科技
雷科技一开始还怀疑这是 Numbers 兼容性导致的问题,但就算用 Excel「本尊」打开,文件依旧会提示循环引用错误。另外,在另一个数据统计制表请求中,表格 Agent 也提示「我们为了控制输出的总长度,输出表格不超过100行。」
综合其表现来看,雷科技认为表格 Agent 当前的能力还处于初级阶段,只能用来做少量数据的统计,暂时无力应对大量数据或数据分析等工作。
轻量任务可以「告别」提示词
但退一步讲,尽管表格 Agent 当前「能力有限」,但和其他 AI Agent 相比,表格 Agent 已经走完了「从无到有」的第一步:
在面对刚刚提到的「油电经济性计算模型」的挑战时,Gemini 只能以 HTML 文字的形式输出每个单元格的公式,无法直接输出 Excel 文档;ChatGPT 虽然也能生成 Excel,但思考推理耗时极长。雷科技等了足足 24 分钟才「盼」来了结果。
图片来源:雷科技
相比之下,千问的表格 Agent 虽然只能处理「轻度任务」,但在信息处理能力和制表能力方面确实都更让人放心;和其他 AI Agent 相比,千问的信息收集能力也确实更好,数据准确度也相对出色,只是暂时还离不开人工校对。
另外,千问的表格 Agent 对自然语言的出色支持,也显著提升了其综合体验。考虑到表格 Agent 综合能力,雷科技并不会用表格 Agent 处理复杂数据(表格 Agent 本身也做不来)。
但如果做一个小于一百行的一次性表格(重复让表格 Agent 处理同一份表格可能会引入更多的错误),再专门用提示词就有些「小题大作」了。事实上,在用千问的表格 Agent 这段时间里,我也只是「灵机一动」给表格 Agent 下一个需求,过段时间再回来看最终的数据。
毕竟对于这种轻量、轻度的制表任务来说,自然语言交互能显出提升最终的体验。
AI 将重写在线文档市场,但 Agent 仍无法替代「人力」
而从行业发展的角度看,尽管千问表格 Agent 确实还有不少进步空间,但雷科技认为,融入办公套件必然会成为 2026 年 AI Agent 的「首要任务」。甚至夸张地讲,雷科技认为 AI Agent 与办公套件的结合,会是未来在线文档工具取代「离线文档工具」的里程碑。
对于用户而言,文档 Agent 彻底终结了「数据搬运工」的枯燥任务。以往做一个分析表,我们需要搜索、粘贴、格式、在多个文件之间跳转、引用。但有了 AI Agent 后,借助云端 AI 算力,我们可以直接跳过这些步骤,在手机、平板或电脑上通过一句话完成「搜索+分析+建表」的全流程。
这种高效、跨平台、跨硬件且零门槛的体验,传统离线文档编辑器实在难以超越。
图片来源:WPS
而对于云文档企业,AI Agent 的出现也能打破其付费用户的增长瓶颈。传统的在线文档付费服务无非就是「云盘扩容」和「会员专属模板」;但 AI 的出现为云文档平台提供了全新的市场——WPS 和 Office 就是最好的例子。
不过话又说回来,面对 AI Agent 的降维打击,传统本地编辑器也并非全无胜算。
首先,本地编辑器在数据安全性与系统稳定性方面更有保障——本地运行意味着数据离线、私密,且不受网络环境影响。对于处理核心商业机密或超大规模数据集的专业用户,本地编辑器依然是「定海神针」。
其次,办公软件的专业用户们早已构建了庞大的公式库、宏命令和自动化插件,在这些记快捷键比记密码还牢的「大 Pro」面前,AI Agent 只能称得上是一个「会用复制粘贴的实习生」。
举个例子,大家可以搜索一下由微软深度支持的电竞项目——「微软 Excel 世界锦标赛」,感受一下职业级 Excel 大牛的真正实力。
图片来源:MEWC
不过长远来看,雷科技其实也认可 AI Agent 未来将取代部分「手工操作」的观点。再加上AI Agent 的能力「日新月异」,随着技术迭代,未来的「表格 Agent」早晚也会成为「职业选手」。
从这个角度看,千问表格 Agent 能做 Excel 表,这对于我这种会写点公式的「Excel 小白」来说也并非坏事:一句话就能指挥「职业级」选手帮我们做数据透视表,这何尝不是「AI 解放生产力」的最佳诠释呢?
热门跟贴