千问办公公测：企业 Agent 从对话助手走向交付

 

 

「千问办公」（QwenWork）由阿里早前推出的 QoderWork、MuleRun、悟空三款产品整合而来。它的定位是企业级 Agent，而非单纯的个人提效工具。这与市面上常见的办公助手有着本质区别：其核心瞄准的是组织层面的协同与业务落地。

 

 

官方信息显示，该产品目前已开放网页版和独立 PC 客户端，钉钉 PC 端和手机端的内置入口将在近期上线，用户可通过官网 qwenwork.cn 进行体验。

 

公测期间，平台为用户提供了多项权益：新用户注册即可获得 2000 积分；8 月 3 日至 8 月 9 日，个人用户每日登录能领取 500 到 2000 积分；此外，个人和企业会员目前均可无限次使用经济模型。

 

这款产品着手解决企业级 Agent 普遍面临的三大痛点。

 

第一大痛点是生成物与可交付成果之间的断层。以往 Agent 产出的多为素材，用户仍需自行完成部署、配置和联调。「千问办公」试图将 HTML、域名、数据库的全栈交付环节内置到产品中，让业务需求直接落地为可运行的网页应用。

 

第二大痛点在于工具割裂。过去，处理文档、图片、视频、音频、PPT、Excel 等 Office 文件需要在不同软件间频繁切换，而该产品将这些能力集中到了同一个 Agent 入口内。

 

第三个也是最关键的痛点，即组织上下文的缺失。通用 Agent 往往不了解企业内部的决策链、审批流和知识库。对此，阿里的解决方案是优先打通钉钉 IM，未来计划全面连接企业真实的数据库与工作流。

 

「组织级 Skill」是这套设计机制中的一大亮点。官方给出的案例展示了一家 20 人规模的律师事务所：资深律师在使用「千问办公」经过多轮交互完成首份并购尽调报告后，可以将全过程一键沉淀为组织级 Skill，并向全团队共享。这样一来，新人接到同类案件时无需逐项请教前辈，只需调用该 Skill 并选定执行路径，即可快速产出报告。在内测阶段，扩展中心已积累 70 多个单点技能与十几个岗位专家套件，覆盖投研分析、股权投资、企业法务、合同管理、企业财税等领域。这种模式实现了 Agent 能力在企业内部跨人员、跨周期的复用，是普通个人助理类产品难以企及的。

 

在底层基座方面，阿里于 8 月 3 日同步发布了新一代基座大模型 Qwen3.8-Max。该模型总参数量达 2.4 万亿，激活参数 95B，上下文长度为 100 万 tokens，并支持视觉理解。作为千问系列迄今尺寸最大、性能最强的旗舰模型，它在第三方 Arena 榜单中的整体性能仅次于 Anthropic 的 Claude 系列，稳居全球第一梯队。API 定价方面，国内市场每百万 tokens 输入 12 元、输出 36 元，缓存命中为 1.5 元；海外市场输入 2 美元、输出 6 美元，国际价格大约是 Opus 5 的 40% 与 24%。下周，官方将开源 Qwen3.8-Max 权重，并同步开源 Qwen3.8-27B，这是千问 Max 级别模型首次面向社会开源。受发布消息影响，阿里巴巴港股在 8 月 3 日收盘时大涨 7.01%，报 125.2 港元。

 

将视线转向整个行业，此次产品推出并非孤立事件。易观分析数据显示，2026 年 6 月，17 款主流办公智能体产品合计访问量突破 6000 万次，桌面端 AI 原生应用增长态势强劲。其中，腾讯 WorkBuddy 以 2097 万次月访问量居首，字节 TRAE IDE 与阿里 QoderWork 分别以 1279 万次和 788 万次位列第二、第三。据中信证券测算，国内通用办公 Agent 付费市场在 3 到 5 年内的成熟态空间中枢约为 390 亿元/年。未来，AI 办公智能体的核心竞争将集中在真实业务场景的交付能力上，比拼的是任务完成的质量与可靠性。同时，团队协作、权限分级、知识资产沉淀、安全合规等企业级能力将成为产品的标配。此外，智能体相关的国家标准正在快速建立，6 月底，《人工智能 智能体互联》系列 7 项国家标准正式发布，涵盖了总体架构、身份管理、智能体发现、交互、工具调用等多个方面。

 

综合官方披露的信息来看，「千问办公」目前尚处于公测早期。它主打的「交付型 Agent + 组织级 Skill + 钉钉互通」组合，方向直指企业真实工作流，但产品完成度、长链路任务的稳定性，以及与钉钉深度打通后的实际体验，仍需经过真实用户的检验。不过，阿里将最强的 Qwen3.8-Max 直接接入，并首次将 Max 级模型开源，配合经济模型无限使用的公测策略，大幅降低了企业的尝试门槛。对于企业用户而言，更务实的做法是挑选一个具体的业务场景（例如定期市场简报、合同初审或知识库问答）切入试用，而不是在初期就期望它能全面接管整个组织的 workflows。

 

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