鹅厂正式上线开放平台,把造好的Agent底座直接开放给个人与开发者。文章逐一拆解Buddy应用、专家、Skill、连接器与硬件五大能力,并演示账号认证、Skill YAML编写与市场提交的完整接入流程。
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刚刚,鹅厂放了个大招:WorkBuddy开放平台,正式上线。

这和我之前在群里的判断一致:WB正在生态上发力,软硬件一起建设。

前段时间还只是邀测,今天正式上线了,所有个人开发者、公司都可以入驻,目前免费。

这意味着什么?

简单说,以前你想做一个AI Agent产品,得先自己造一个Agent——这件事,99%的个人和公司都造不起。现在,腾讯把造好的Agent底座直接端出来了。你的业务、服务、技能、工作流,搬上去就能跑。

你负责造场景、造应用,WorkBuddy负责提供Agent OS。

如何使用?

这次WorkBuddy一口气开放了5个生态能力:Buddy应用、专家、Skill、连接器和硬件。

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一个个说。

  • Buddy应用,特别适合垂直行业,比如搞金融、法律、医疗、教育、设计、视频制作的朋友,你只需要把场景、业务上下文、工具能力和品牌接进来,无需自研AI Agent,就能获得一个自己品牌的垂类Agent产品。
  • 专家(Expert),有点类似知识库,将你这个行业的Know-How、专业经验进行封装。接到wb里后,就可以公开调用。可以单Agent,也可以组Agent Team。
  • Skill,这个就不多解释了,万物都可以Skill。
  • 连接器(Connector),可以是MCP,也可以是CLI,以API形式让Agent连接外部系统,比如邮箱、飞书、文档、ima、GitHub等,都能接进来。
  • 硬件,所有旧硬件无需自己再造Agent,直接连上wb就行。第一批,他们接入了30多个硬件品牌,基本覆盖“听、看、记、聊、协”等核心场景。
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来自好友@AJ 的现场图

认识这五大能力后,下面我们来实操一下,怎么接入WorkBuddy开放平台。

首先注册WorkBuddy开放平台账户。

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注册后需要进行认证,可以选个人认证,也可以选企业认证。

这里说明一下,能企业认证的话尽量选企业认证,这样五大能力都可以接入。如果是个人认证的话,Buddy应用和硬件,无法使用。

企业认证,也很简单,先上传营业执照,然后法人扫一下人脸就行。

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如果你没有公司,也可以先个人认证,后面再企业认证。一个账号,可以同时做个人认证和企业认证。

认证后,就能进入后台了。

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我们选择「技能」,上传一个Skill试试看。

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它提示我YAML区的格式不对,这个倒很简单,直接用我开源的markdown编辑器改一下就行。

建议大家按照这个格式来写Skill,这样可以快速通过。

— name: your-skill-name display_name: 展示名称 display_name_en: 英文名称 description: 一句话描述技能能力 description_zh: 简短中文介绍 description_en: A Brief English Introduction category: 分类名 # 分类之一 version: 1.0.0 author: 合作方名称 — # 技能指令正文 当用户需要做 XX 时,按以下步骤执行: 1. … 2. … 3. …

以及推荐的Skill结构:

skills/ └── {skill-name}/ ├── SKILL.md # ★ 技能定义(必须) ├── references/ # 参考资料(可选) │ ├── api-spec.md # API 规范、字段类型等 │ └── examples.md # 示例数据 ├── scripts/ # 可执行脚本(可选) │ ├── fetch-data.js # 数据获取脚本 │ └── transform.py # 数据处理脚本 └── templates/ # 模板文件(可选) ├── report.sh # 报告生成模板 └── workflow.sh # 工作流模板格式

注意,所有冒号后面都要空一格,不然就像我这样……一直在YAML区改了七八遍,才上传成功。

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同时,也尽量不用引号“”,不然很容易解析失败。给大家看下我最终上传成功后的Skill YAML区。

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上传后,接下来就是做一些配置了,多数内容它都已经自动解析好了,主要就是选分类、服务类目和头像。

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说到这里,必须吐槽一下,腾讯的大多数产品后台都比较难用。都AI时代了,居然还是让用户一个个去点选,不支持意图识别。

而且,我这个Skill在服务类目找了半天,硬是找不出符合它的类目。尤其是AI相关的,很难找到合适的类目。

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最后,索性选了一个商业服务类目。之后,这个Skill就可以提交审核了。

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后面,大家在WorkBuddy技能市场直接搜「视频提示词专家」,就可以调用我这个Skill了。

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预计多久能用呢?官方说7个工作日左右,审核通过后会通知我。

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其他的连接器、专家和专家团,也基本是同样的流程。

连接器,支持MCP+Skill和CLI+Skill的方式,两种都可以。

MCP + Skill的基础结构:

your-connector/ ├── connector-meta.json # 连接器元信息(必须) ├── mcp.json # MCP Server 连接配置(必须) ├── icon.svg # 市场图标(必须) └── skills/ # AI 使用说明(可选) └── {skill-name}/ └── SKILL.md

CLI + Skill的基础结构:

your-cli-connector/ ├── connector-meta.json # 连接器元信息(必须,type 为 cli) ├── cli.json # CLI 安装与认证配置(必须) ├── icon.svg # 市场图标(必须) └── skills/ └── {skill-name}/ └── SKILL.md # CLI 使用说明(强烈推荐)

专家,支持单Agent的专家和多Agent Team的专家团。

专家的基础结构:

my-expert/ ├── .codebuddy-plugin/ │ └── plugin.json ├── avatars/ │ └── expert.png ├── agents/ │ └── my-expert.md └── README.md

专家团的基础结构:

my-team/ ├── .codebuddy-plugin/ │ └── plugin.json # ★ 配置文件(必须) ├── avatars/ # ★ 头像目录(必须) │ ├── team.png # 团队头像 │ ├── team-lead.png # 主理人头像 │ ├── member-a.png # 成员头像 │ └── member-b.png # 成员头像 ├── agents/ # ★ Agent 定义(必须) │ ├── {team}-team-lead.md # 主理人(名称须加专家团前缀,不可用通用 team-lead) │ ├── member-a.md # 成员 A │ └── member-b.md # 成员 B ├── skills/ # 共享技能(可选) │ └── {skill-name}/ │ ├── SKILL.md │ ├── references/ │ ├── scripts/ │ └── templates/ ├── .mcp.json # 内置 MCP / 连接器依赖声明(可选,见第六节) ├── bin/ # 可执行文件(可选) ├── settings.json # ★ 设置主理人(必须) └── README.md # 说明文档(推荐)

Buddy应用,你可以理解为是垂直行业的AI Harness,你无需自己再搭一套AI产品,而是直接通过Buddy应用封装,就可以把将行业的know-how整合到WorkBuddy里。

Buddy应用可以自定义System Prompt,内置工具,模型配置以及场景胶囊等。用户端,最后看到的界面是这样。

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硬件接入,采用的是第三方调API的方式接入WorkBuddy,这是整体接入流程。

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以上,就是WorkBuddy开发平台的整体接入流程,希望能够对你有所帮助。

提起Agent OS,这个词已经被用烂了。

但说实话,直到今天,我才在WorkBuddy开放平台上看清楚了Agent OS的实际摸样。

当然,它问题也不少。流程糙、审核慢、后台难用,商业化方面也暂无具体的方案。

它也不是第一个这么玩的,阿里的骡子快跑、字节的Coze,都是类似的做法。

但门槛和用户量这块,WorkBuddy毫无疑问是目前国内最具优势的Agent。你接进去,等于直接站在了一个现成的用户入口上,不用从零获客。

所以,对于开发者来说,我的建议就一句话:不用想那么多,先上车,占个坑再说。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。