WorkBuddy 已经够用了，腾讯为什么还要做 Marvis？

 

一个能操作本地文件、执行复杂任务、调用 Skills 的桌面 Agent 已经跑在前面。结果没过多久，同一家公司的应用宝团队又端出了 Marvis。

更微妙的是，这两个产品看起来还挺像。

所以比“谁功能更多”更值得讨论的问题其实是：腾讯为什么需要两个桌面 Agent？

一、真的很像

第一次接触 WorkBuddy 和 Marvis，很容易产生一种既视感。

WorkBuddy 对自己的定义是“全场景 AI 办公工作台”。用户不再需要和 AI 一问一答，而是直接告诉它要做什么，它会自己拆解任务、执行操作，最后交付文档、表格、PPT、数据分析等成果。同时，它已经可以读取授权的本地文件、执行批量处理，并通过 Skills、专家和连接器继续扩展能力。

换句话说，它不太想继续做一个“回答问题的 AI”，而是想成为那个真正替你干活的 AI。

Marvis 走的也是从“回答”到“执行”这条路。

打开 Marvis，你同样可以直接向 AI 交代任务。它能理解本地文件、整理文档、处理表格、生成内容。甚至有些地方，它走得更深：不知道一张图片叫什么，只记得画面内容，可以尝试直接找；不知道 Windows 某个设置藏在哪里，也可以用自然语言让它修改；人不在电脑旁，还可以通过手机下任务、查看执行过程，必要时接管电脑。

如果只看到这里，两款产品的关系确实有些尴尬。

因为它们都在把 AI 从“聊天框”往“执行者”推进。

过去我们使用大多数 AI 助手时，人与 AI 之间有一条很明显的边界：AI 告诉我怎么做，我自己去做。

到了 WorkBuddy 和 Marvis，这条边界开始向后移动：我告诉 AI 我要什么，AI 去操作工具，最后把结果交给我。

这也是为什么今天的桌面 Agent 越来越容易“撞脸”。模型能力可以买，浏览器可以操作，本地文件可以授权，MCP 和 Skills 也逐渐成为通用的能力扩展方式。当这些基础能力开始趋同时，产品页面上很容易出现一排差不多的功能：处理文件、搜索资料、生成 PPT、浏览网页、调用工具、执行任务……

如果还按照以前做 SaaS 竞品分析的方式，一个功能点一个功能点打勾，最后大概率只能得到一个没什么用的结论：两边都会，而且以后大概率会得更多。

真正值得看的，已经从“它们能不能做同一件事”转向了另一个问题：面对同一个任务，它们为什么选择了两套不同的产品逻辑。

二、入口不一样

区别可以从一个很小的问题开始：Agent 在接到任务之前，到底知不知道你的电脑里有什么？

WorkBuddy 的产品逻辑更接近“任务驱动”。

你告诉它“分析这份 Excel”“把这个目录里的文件整理一下”“根据这些资料做一份 PPT”，它围绕目标拆任务、调用工具、处理资料，然后交付一个可以继续使用的结果。

所以 WorkBuddy 官方反复强调的也是“交付完整成果”。它关心的是从一句需求到工作产物之间，还有多少步骤可以被 AI 吃掉。

Marvis 的切入点则更靠前。

应用宝团队把 Agent 的能力拆成感知、思考、规划和行动，其中 Marvis 特别想补的是“感知”。在他们的设想里，Agent 要在用户授权后，通过端侧能力提前理解设备上有什么文件、图片、程序和系统状态，而不是每次收到任务才从零开始找上下文。

这个差异乍看有点技术，落到产品上其实很直观。

如果我说“把上周那张宝宝撑伞的照片找出来”，一个完全不了解我电脑的 Agent，只能从我提供的线索出发搜索；而 Marvis 想做的是，它本来就知道这台电脑里大概有哪些内容，所以“上周”“宝宝”“撑伞”这些模糊描述也有机会成为检索条件。

同样，当我说“帮我把锁屏广告关掉”，用户甚至不需要知道这个功能在 Windows 里究竟叫什么。AI 先理解人的意图，再把它映射到具体的系统操作。

这让我觉得，两款产品看似都在做 Desktop Agent，起点却不一样。

WorkBuddy 从工作结果出发，Marvis 从用户与设备的关系出发。

这个判断也能从真实使用分布里找到一些支撑。Marvis 团队在 2026 年 7 月的一次采访中披露，44% 的用户使用过本地文件能力，28% 使用电脑硬件管理，18% 执行浏览器任务，16% 使用应用能力；只有 6% 的用户把它当搜索工具。这些数字来自团队采访，并非独立第三方统计，但至少能说明 Marvis 自己在验证什么：它并不急着成为另一个聊天助手，而是在验证用户会不会把设备级任务交给 AI。

也正是在这里，WorkBuddy 和 Marvis 从“两个长得很像的 Agent”，开始走向两种不同的产品。

三、WorkBuddy 抢工作

理解 WorkBuddy，不能只看它桌面客户端里有什么功能，还要看它被放在腾讯的什么位置。

2026 年 6 月，腾讯云发布“效率智能体工具集”。在腾讯官方的产品划分里，WorkBuddy 一边面向个人职场用户，另一边已经推出企业版 AI 工作台，并与腾讯文档、腾讯乐享、腾讯会议以及智能体开发平台等产品形成连接。

这条路线其实很清楚。

个人用户需要的是 AI 帮自己干活，所以 WorkBuddy 提供文档处理、研究、数据分析、PPT、文件操作、Skills 和各种专家能力；到了企业里，同样的 Agent 不能只会生成一份漂亮的 PPT，它还要知道公司的知识在哪里、员工拥有什么权限、会议产生了什么上下文，以及哪些系统可以被调用。

于是 WorkBuddy 开始从一个产品，慢慢长成一个工作入口。

腾讯文档接进去，Agent 可以和人一起处理内容；企业知识接进去，Agent 才知道“我们公司”的答案；MCP、Skills 和连接器继续扩充，它才能从“会生成”走向“能办事”。再往后，企业需要的权限、安全、治理和 Agent 开发能力，则由腾讯云其他产品补上。

所以 WorkBuddy 的价值，对腾讯云来说不只是多了一个 C 端 AI 产品。

它更像一个前台。

过去云厂商向企业卖的是模型、算力、数据库和各种 SaaS 服务，用户最终还是要进入不同的软件完成工作。Agent 出现以后，一个新的可能性是：大量能力仍然藏在后面，但员工日常面对的入口变成了 WorkBuddy。

这也是为什么它会同时做个人版和企业版，而且已经有比较清晰的订阅收费。WorkBuddy 当前个人版有不同的积分套餐，企业版则按账号提供 SaaS 和专有云方案。相比很多还在寻找商业模式的 Agent，它至少已经开始回答“谁愿意为什么付钱”。

从这个角度再看 WorkBuddy，它要抢的不是“电脑控制权”这么泛的东西。

它首先要抢的是更具体、也更容易商业化的位置：用户开始工作之后，第一句需求交给谁。

四、Marvis 革自己的命

如果 WorkBuddy 的路线比较容易理解，Marvis 反而更值得琢磨。

因为做它的是应用宝团队。

应用商店过去的生意逻辑并不复杂。用户有一个需求，平台帮他找到合适的软件，完成下载和安装，后面的事情基本交给软件自己。

想处理 PDF，先找 PDF 工具；想清理电脑，先安装清理软件；想做张图，先找设计工具。

应用商店负责的，是把“能力”送到用户面前。

但 Agent 正在压缩这条链路。

如果用户只需要说一句“把这几个 PDF 合并一下”，Agent 自己就能找到对应能力并完成任务，那么用户为什么还要先想“我需要下载什么软件”？

只给应用商店新增一个 AI 搜索框显然还不够。Agent 改变的是用户获得服务的整条路径，而不只是搜索方式。

应用宝跨端业务及 Marvis 负责人蔡建涛在采访中讲得很直接：过去是“商店—分发—用户自己获得服务”，现在希望从商店直接走到服务。腾讯副总裁林松涛则把变化概括为“意图代替入口”。

我更愿意把 Marvis 理解成应用宝的一次自我革命。

过去应用宝优化的关键节点，是用户有没有找到并下载一个 App；到了 Marvis，团队在采访里强调的核心指标却变成了“真实任务有没有完成”。用户说“清理电脑”，把工具推荐给他已经不够，平台还要对清理这件事最后有没有办成负责。

这是一种很大的产品责任迁移。

以前的平台把软件分出去，履约主要是开发者的事；现在 Agent 把用户意图接过来，平台也一起接过了执行失败、权限错误、结果不满意这些麻烦。

甚至 Marvis 的 Skill 广场，都还能看到应用商店的影子。

只是过去分发的是一个个 App，现在分发的是可以被 Agent 调用的能力。采访披露，Marvis Skill 广场当时的渗透率约为 37%，团队还计划引入由第三方提供的虚拟角色和服务能力。

如果这条路线跑通，应用宝并没有消失。它只是把自己从“软件分发平台”，往“服务分发平台”挪了一步。

问题也正出在这里：这一步一旦继续往前走，它就越来越像一个通用 Agent。

也就越来越容易撞上 WorkBuddy。

五、腾讯都想要

看到这里，很容易用一个熟悉的词解释：赛马。

大厂内部多个团队做类似方向并不稀奇，而且腾讯官方在效率智能体上本来就不是单产品策略。2026 年 6 月的腾讯云 AI 产业应用大会上，QClaw、WorkBuddy、元宝、ima、腾讯文档等产品被同时放进了面向个人用户的效率工具体系。

但如果只用“内部赛马”解释 WorkBuddy 和 Marvis，我觉得还是有点省事了。

因为两个团队手里原本就握着完全不同的资产。

WorkBuddy 背后是腾讯云和办公生态。它天然更容易向企业知识、协作、权限、开发平台和商业化延伸。

Marvis 背后则是应用宝长期积累的应用分发、开发者生态、PC 与跨端能力。它想做的是更贴近操作系统和个人设备的 Agent：知道设备里有什么，调用本地能力，把手机变成控制端，再让第三方能力通过 Skill 进入系统。

如果站在公司战略层面看，这更像是腾讯在用两套既有资产回答同一个新问题：当 App 不再是用户使用数字服务的唯一入口，腾讯应该站在哪里？

腾讯云给出的答案是 WorkBuddy——把办公软件和企业能力藏到 Agent 后面，让用户从“打开工具”变成“交代工作”。

应用宝给出的答案是 Marvis——把软件分发继续推进到服务交付，让用户从“找应用”变成“表达意图”。

这两个答案今天还可以并存，因为一个更靠近工作，一个更靠近个人设备。

但边界并不牢固。

WorkBuddy 已经能处理本地文件、远程执行任务，也在不断增加 Skills 和自动化能力；Marvis 同样可以做合同审查、数据分析、文档生成这些典型办公任务。模型能力越强，两边能做的事情只会越来越重叠。

所以我不太愿意把现在的产品定位，当成未来的组织边界。

今天“办公 Agent”和“个人电脑 Agent”还能讲出区别，等到 Agent 能稳定理解屏幕、文件、应用、企业知识和用户习惯之后，用户很可能不会关心这些产品最早来自哪个事业群。

他只会关心一件事：我把任务交给谁，最省心。

六、最后只剩一个？

这也是我体验和研究完两款产品后，更想继续观察的地方。

如果只看现在，WorkBuddy 的优势更容易被看见：办公场景明确，结果交付直接，腾讯办公生态和企业版又给了它比较清晰的商业化路径。对于一个 AI 产品来说，能回答“谁在什么场景下高频使用，以及谁来付钱”，已经比功能列表长得漂亮重要得多。

Marvis 的赌注更远一些。

它希望通过本地模型和系统级权限，让 Agent 提前理解设备环境，而不是接到问题以后再临时找上下文。这条路线一旦成立，用户和 Agent 之间的关系会更深：AI 不只是完成某一次任务，而是持续知道“我的电脑里有什么”。

但它的难点也很明显。

系统级 Agent 越懂用户，就越需要权限、隐私和信任。端侧模型能降低文件上传带来的顾虑，却也带来设备性能和适配成本。2026 年 7 月的采访中，Marvis 本地模式仍被提到需要较高的硬件配置，这意味着“完全本地”目前还不是所有用户都能无感获得的能力。

更麻烦的是，模型能力正在迅速抹平那些容易复制的功能差异。

今天多一个 PDF Skill、明天多一个浏览器工具，都很难成为长期差异。未来真正拉开桌面 Agent 的，可能是几个更难做的东西：它有多了解用户所处的环境，任务完成得够不够稳定，用户敢不敢持续给它权限，以及第三方服务愿不愿意接到这个入口里。

在这些问题真正分出胜负之前，我不认为现在就能判断 WorkBuddy 和 Marvis 谁会留下，更不能因为来自腾讯不同团队，就简单断言它们一定会长期并存。

我反而觉得，这两个产品最值得看的地方，恰好是它们正在从两个方向逼近同一个终点。

过去，我们打开电脑的第一件事是找应用。

以后，可能只是说出自己想做什么。

到了那一天，用户不会在乎背后是办公 Agent 还是应用商店转型而来的 Agent。谁拥有足够的上下文、权限和服务能力，能稳定把事情办完，谁才真正拿到了入口。

WorkBuddy 和 Marvis，只是腾讯目前给出的两个答案。