过去二十多年，企业软件流量入口经历多次转换。桌面操作系统、浏览器、手机超级App先后成为分发中心，每一轮转换都重构了行业利益分配。这一轮转换由Agent触发，用户开始将任务整体交给智能体处理，应用退居后台被调用，工具价值越来越取决于被哪个基座集成。
9月2日，腾讯WorkBuddy开放平台上线，定位为“面向Agent时代的操作系统”，同时开放硬件、应用、开发者三层生态，首批超100家伙伴进场，包含9款联名硬件、30余个行业应用，覆盖20多个领域，开发者注册无门槛，是国内首个同时打通软硬件和开发者三层的Agent基座。产品3月上线以来半年迭代50多个版本，腾讯云副总裁、CodeBuddy与WorkBuddy负责人刘毅表示，平台目标是“做一个能承载所有工具的平台”，而非单一强工具。
伙伴一侧同样急切，在现场交流中，微盟技术副总裁肖锋说，WorkBuddy这个入口“是一定要去占的”，因为“有可能是未来2B的超级入口”；帆软战略副总裁沈涛则判断，这一波机会“比当时大10倍甚至100倍”。
但生态规则仍不明朗，被问及平台与伙伴的分成、计费模式时，现场没有伙伴能给出确切答案，原因是“AI行业变化太快”，未来仍存在不确定性。这场超级入口之争，在商业闭环层面还需要时间验证。
“生态不能被计划”
被问到生态扩张的路径，是优先做深金融、法律、制造这些垂直行业，还是横向铺开更多场景，WorkBuddy开放生态负责人林佐露没有二选一：“生态是不太能被计划的，不是说你希望怎么样，这个生态就会长成什么样。有没有生态是一个结果。”
说起做生态的逻辑，林佐露表示，腾讯做产品的焦点，始终是“在什么场景下解决用户什么样的需求”；Agent的任务能不能做好，取决于“从基模到harness，到上下文，到工具的调用，到场景的联通性，每个环节乘起来的结果”。在他看来，产品足够好、用的人足够多，生态自己会长出来，而不是先把生态当成目标去规划。
他提到AI办公当前所显现出来的“乘数效应”，部分传统企业仍依赖老旧SaaS软件，升级成本高且风险大，在WorkBuddy上做经营分析则“可以完全替代，且需求甚至被满足得更好”。若与SaaS伙伴共同打造场景化Buddy应用，这一效应还将进一步放大。
基于这样的逻辑，WorkBuddy开放平台面向所有开发者开放注册、认证和发布，没有任何门槛；首批100多家伙伴里，相当一部分来自腾讯云既有的客户网络，林佐露说，云过往服务了很多开发者和生态伙伴，找到他们的时候“一拍即合”。
被问及与同行的生态路线差异及短期壁垒，林佐露没有正面回应。他认为壁垒预设了竞争守成的心态，当前阶段更重要的是持续优化产品体验、扩大开放，让不同能力的伙伴都能接入平台。
伙伴谈入口，比腾讯更急切
帆软战略副总裁沈涛回忆，2015年企业微信上线时，帆软抓住2B入口机遇打造简道云，十年做到国内第一。他认为当前与WorkBuddy的合作和当年的赛道机遇高度相似，且这一波流量和机会“比当时大10倍甚至100倍”。
业务层面，帆软在WorkBuddy上架了9个数据分析专家，上线后调用量过万，超出预期。沈涛提到，平台排名前三的产品均为数据分析类，WorkBuddy填补了办公人员日常报表和数据分析需求的空白，通过连接器即可高效完成相关工作。
微盟技术副总裁肖锋也表示，“WorkBuddy这个入口是一定要去占的，因为这个有可能是未来2B的超级入口”。微盟本身是2B SaaS出身，对WorkBuddy寄予的不只是多一个分发通道：他关心的是增量，“如果只是在存量里面去玩，可能只是用户换了一个打开的方式而已”。
他希望WorkBuddy能成为现象级产品，成为未来商家和C端的超级入口。当前通用Agent能力仍有不足，仅能完成PPT制作、会议纪要等基础任务，需要与企业深度绑定，共同打磨行业深度应用。
硬件厂商的动机同样指向入口，但各自的入口逻辑并不一样。影石罗冠荣从产品定位出发，把自家设备叫作“音频输入的有效管道和链接的窗口”。影石做影像起家，PRO有3米的拾音距离，Wave在办公室半径5米内带降噪，能在嘈杂环境里做指向性拾音，“把有效信息输入给WorkBuddy”。他坦言：“一个智能体再优秀再强，你输出的信息一定要准确，那它输出的指令才应该是正确的。”
乐奇蔡国祥则把合作的逻辑放在了“打工人不在工位”这个场景上。乐奇本身定位为人机交互平台公司，他解释为什么选择AI眼镜形态：WorkBuddy可以让打工人在工位上提高效率，但AI眼镜的好处“是可以帮助打工人解放你离开工位，不把你局限在工位上面，不在工位的时候一样可以轻松自如地处理工作，简单来讲动动嘴就可以把活干了”。生态策略上，他强调乐奇的核心优势是自研的YodaOS操作系统和AI眼镜里最早做的智能体商店，“开放生态是我们的核心”。所以跟WorkBuddy的合作在他看来是“一起去推动整个行业AI的早期阶段”。YodaOS和WorkBuddy的关系，一个是面向人机交互的底层系统，一个是面向办公任务的智能体，两者不是竞争，是“打地基”和“盖房子”的分工。
Plaud孙弛认为与WorkBuddy的合作是“非常自然的选择”。Plaud核心能力是对话智能捕捉提取，目前可实现会议纪要功能，但用户最终需要的是可执行结果，WorkBuddy能为其产品提供最充分的双向赋能，因此成为其合作第一站。
北森副总裁王瑶把接入分了两种情况，助手类Agent可以借道WorkBuddy做超级入口，直接查数据，“查数据都是没问题的”；专家类产品涉及北森多年的know-how积累，Skill不能放在本地，否则“相当于我们被蒸馏掉了”。她给出的下一步的是放在云端，“云端的安全、数据、迭代可能会是下一步合作的场景”。
财富趋势董事长黄山把和WorkBuddy的合作称为“1.0阶段”。证券交易的强实时、强精度，“不是一个概率的计算”，不能交给通用大模型。他描述了一个更远的场景：量化生成模型、可回测引擎、不同策略同时在线辩论，平台可能是MCP。在他看来，AI是一个入口，但“不是所有东西都是要给AI的”。
入口的另一面是资产风险。软件厂商的Skill是多年积累的know-how，做成Buddy应用被平台调用后，关系链将沉淀在平台上。这是Agent生态的共性问题，比早年钉钉、企业微信生态的挑战更突出，know-how的归属和保护是所有厂商共同关心的问题。
分成、计费与token成本
对硬件合作伙伴来说，硬件卖出去是一次性的收入，但Agent或AI硬件每天都在产生模型调用和token成本，这部分成本跟WorkBuddy合作怎么分摊？
优篮子邹青的回答是各赚各的：“我们只是赚硬件的钱，WorkBuddy订阅还是WorkBuddy的订阅，其实是不冲突的，WorkBuddy的订阅是作为硬件厂商，不会从WorkBuddy再分成，WorkBuddy也不会拿硬件厂商赚的利润的钱。”
而软件一侧的复杂程度高得多。云帐房COO王倩描述的转变是结构性的，商业模式从按坐席、按功能收费，转向按Skill和token消耗收费。“我的票就是按照一张票多少钱来算的，原来是买一年多少个账号，今天你开多少票就多少钱。还有AI会计师，帮你自动匹配了多少账套，而且对了我们才收钱。”她把这个变化类比为“把软件的交付模式变成结果的交付模式”，认同未来靠结果计费。
至于平台与伙伴的分成模式，目前行业普遍处于观望状态。北森副总裁王瑶认为，用户习惯是最大变量，当前核心目标是提升用户体验，分成模式需要等市场成熟后再讨论，“AI行业变化太快，过早制定规则没有意义”。
帆软沈涛回顾2015年钉钉和飞书刚上线，“将近做了三四年的市场教育动作”，WorkBuddy和其他大厂产品“仍然是教育用户的阶段”。所以他当时的判断是：定价策略不用定，全免费，“我们一个月亏几万的时候是我们幸福的烦恼，正儿八经谈付费的时候是第二阶段的事情。我觉得要跟着WorkBuddy的收入政策走。”不过，王瑶也说，未来的计费方式肯定跟随WorkBuddy走，要不然用户会迷茫、会困扰。
林佐露承认当下的结构性问题，行业AI应用里GPU厂商拿走了非常多的价值，“未来我相信这个价值会被演进到更合理的状态”。WorkBuddy当前的价值是，在用户的推理过程以及提供更稳定可靠的HARNESS，用户为任务结果支付的溢价，导向提供应用、连接器与技能的生态伙伴。开放平台的支付能力与分发通路“正在加速建设”。
平台建设早期先做规模、后谈分配，是2015年钉钉、企业微信生态验证过的成熟路径。但Agent生态新增了token消耗的持续成本，补贴规模的同时也会产生模型调用成本。目前端侧模型已成为成本对冲方案，科大讯飞9月1日发布的百万级上下文端侧模型，可在本地处理转写、翻译等基础任务，仅需将复杂检索类需求上传云端，既降低了token成本，也给硬件厂商提供了更多技术选择。（本文首发钛媒体APP，作者 | AGI-Signal，编辑 |秦聪慧 ）
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