WorkBuddy这一年：腾讯AI实践最真实的25个判断

文 | 新眸，作者 | 叶静 桑明强 今年初，腾讯云CSIG大楼的一间会议室里，一帮年轻人通宵了几天，把一个叫WorkBuddy的0.01版本"拱"上了线。 此时距离龙虾热席卷国内还有一个多月。这个基于CodeBuddy三年技术底座做出来的子品牌，最初的定位只是“AI打更人”，帮非研发的同事做做PPT、整理数据、写写报告。上线第二天，内部用户就突破了两千人。 后来的故事尽人皆知。3月9日公测当天紧急扩容十倍资源，三个月迭代四十多个版本，千万月活，登顶国内桌面AI智能体榜首。有人说它踩中了风口，有人说它靠的是腾讯的流量，也有人说这不过是又一个后发制人。 但如果你把时间线往前拉三年，会看到一个截然不同的叙事：一个持续亏损、差点在降本增效中被砍掉的开发者工具项目，一群在寒冬里坚持写代码的工程师，一次从"帮程序员写代码"到"替所有人干活"的认知跃迁。 这不是一个追风口的故事，这是一个等风来的故事。 在AI这场马拉松才刚跑完头一公里的当下，WorkBuddy的突围或许能给所有狂奔中的从业者一个善意提醒：机会不只属于最早上场的人，同样属于那些在寒冬里把底座做厚、在风口来临时把产品做实的人。 以下25个判断，来自腾讯这一年AI实践最真实的一手素材——有创始人与高管（马化腾、汤道生）的思考，有产品经理（腾讯WorkBuddy首位PM汪晟杰）的执念，有首席AI科学家（姚顺雨）的判断，也有我们从中提炼的方法论。 它们或许不构成标准答案，但足以成为理解这场技术变革的一个切片。 赛道与时机：不是追风口，是等风来 判断1：WorkBuddy不是被龙虾热催生的，它比龙虾更早。 今年1月初，Claude推出了Cowork功能，我看到之后马上拉了几个同事，基于自家平台做了一版原型给老板看。老板一拍即合，我们就开干。我和几个小伙伴通宵了两天，把WorkBuddy的0.01版本在1月17日拱上线了，而彼时OpenClaw还没有在国内破圈。 很多人以为WorkBuddy是蹭龙虾热的跟风产品，实际上时间线恰恰相反，它先于风口存在，只是风口到来时它已经准备好了。 （来源：WorkBuddy产品负责人汪晟杰） 判断2：现象级产品的底层，往往是一个差点被砍掉的亏损项目。 腾讯云早期收购的coding.net，做代码托管与CI/CD，因为研发工具的商业模式不太好，一直处于亏损状态，拖着腾讯云扭亏为盈的后腿。降本增效那几年，CSIG关掉了不少亏损的SaaS/PaaS产品，一度也要收缩对DevTools的投入，幸好没有砍掉这个项目。 回头看，所有的现象级突围其实都不是凭空出现，它需要一个在寒冬里活下来的技术底座，以及一个愿意给它时间的组织。 （来源：腾讯高级执行副总裁汤道生） 判断3：AI下半场最重要的不是方法，是找到好问题。 姚顺雨提出的"下半场"概念，核心判断是方法论已经成熟，但寻找问题变得更加困难。 过去发明AlphaGo这样的方法去下围棋，但它只适合下棋；有了预训练和后训练之后，像有了一个万能锤子可以砸任何钉子，反而更困难的是怎么寻找好的问题去解决。加入腾讯很重要的一点就是这里有很多好问题、有很多产品。 这解释了为什么WorkBuddy能跑出来，它不是在实验室里想出来的，而是在腾讯海量真实业务场景中被"逼"出来的。 （来源：腾讯首席AI科学家姚顺雨） 判断4：起得早不重要，熬得久才重要。 AI这场马拉松才刚跑完头一公里，起得早虽然重要，但熬得久才有机会抓住持续出现的新机遇。回顾移动设备历史，任天堂GameBoy、苹果Newton、各种PDA都起得很早，但最终是经历了十多年探索的iPhone和Android抓住了市场。 重要的不是谁最早走出第一步，而是谁能更坚定地长期投入，在市场噪音中识别出真实信号。WorkBuddy的团队三年前就在做开发者工具，中间经历过商业模式困境、降本增效压力，但始终没有放弃，这是它能在风口来临时接住机会的根本原因。 （来源：腾讯高级执行副总裁汤道生） 产品定位：从"帮你写"到"替你干" 判断5：WorkBuddy的本质不是聊天机器人，是长轮任务执行者。 “WorkBuddy解决的不是Chatbot或者会议纪要的问题，我们的舒适圈，是能不能把长轮任务真正做好，以及能不能用最经济的模型最高效地完成任务、产出内容。” 这一定位精准切中了用户对AI"只聊天不干活"的普遍吐槽，当所有竞品都在优化对话体验时，WorkBuddy直接把价值锚点放在了"交付成果"上。用户不需要一个更会聊天的AI，需要一个能把PPT做出来、把数据整理好、把报告写完的搭子。 （来源：WorkBuddy产品负责人汪晟杰） 判断6：写代码和做复杂PPT是同等复杂度的事，所以CodeBuddy能长出WorkBuddy。 汪晟杰深耕了三年面向开发者的IDECodeBuddy，但发现非研发的人很难把它用起来。他认为：写代码和做复杂PPT是同等复杂度的事，既然AI能帮程序员写代码，那同样的技术底座也能帮非技术人群做PPT、写报告、整理数据。 这个认知是WorkBuddy诞生的逻辑起点：相比另起炉灶做的新产品，他们把已验证的CodingAgent能力，平移到了一个更大的用户群体上。 （来源：WorkBuddy产品负责人汪晟杰） 判断7：产品的终极检验标准是——让你爸妈也能用。 "我对WorkBuddy的期待很朴素：让我爸妈也能够用起来，通过微信就能控制电脑。当下真正需要的不是一只越来越自主、越来越吃资源的全自动龙虾，而是一只安全可控、极简上手的龙虾。" 这个标准看似简单，实际上把AI产品的使用门槛从"技术人员"拉到了"所有会用微信的人"。打开即用、无需配置、扫码即用，这六个字背后是对普通用户使用习惯的极致尊重，也是WorkBuddy能快速破圈的核心原因。 （来源：WorkBuddy产品负责人汪晟杰） 判断8：最受欢迎的场景不是写代码，其实是做PPT和深度研究。 WorkBuddy平台上使用最多的场景，第一是做PPT，它有自我进化的记忆体，跨端都能用；第二是深度研究，本质上是进行对抗性研究，要懂记忆；另外公众号长文提取和分析也很多，把难懂的纯文字变成可交互的小应用。 这个数据很有启发性。它说明办公智能体的核心价值不在"替代程序员"，而在"赋能所有知识工作者"。PPT和深度研究这两个场景，恰好是所有职场人最痛、最耗时、最愿意为效率付费的环节。 （来源：WorkBuddy产品负责人汪晟杰） 技术底座：自研，三年的沉潜 判断9：百分之百自研，没有用过任何一行OpenClaw的源码。 WorkBuddy与CodeBuddy家族共享同一套AI驱动架构，在生态层面兼容OpenClaw的技能体系，但没有一行代码来自OpenClaw本身。 去年下半年CodeBuddy团队已经在搭建包含开放平台、SDK、AI驱动框架的全套技术底座，汪晟杰的判断是龙虾这套玩法和Anthropic是一模一样的，腾讯有能力也有必要自己做。 自研的意义不只是"自主可控"，更在于技术栈的统一性，当底座、框架、产品都是自己的，迭代速度和问题定位效率会远超基于开源项目二次开发的竞品。 （来源：WorkBuddy产品负责人汪晟杰） 判断10：龙虾不是产品，龙虾是个概念。 龙虾不是产品，龙虾是个概念，龙虾也不等