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当前主题：AI大模型
WorkBuddy 国内版全面接入DeepSeek V4.1 Flash,两周限时折扣!
DeepSeek V4.1 Flash 正式发布,WorkBuddy 国内版已经第一时间全面接入DeepSeek V4.1 Flash,并提供为期两周的限时折扣优惠。
如何把一条真实流程改造成可运行智能体?先补这 6 层
企业落地智能体常遇到员工使用率低、数据顾虑、异常无人处理等问题。智能体是业务执行系统而非聊天机器人,落地核心是优先挑选高频、标准化的业务流程,梳理隐性业务规则,从目标、输入、规则等六层设计,遵循先辅助后自动化的实施路径,避开五大常见坑。企业可借助千问办公、Workbuddy 等低门槛平台。山东云管家依托四层架构,提供端到端 AI 落地服务,打通应用与云底座,实现可观测的 AI 业务价值。
2026/09/11办公智能体正在"长出操作系统":一周内讯飞、小米、CapCut 集体把产品做成"跨端工作搭子"
过去一周国产办公智能体竞争转向**多端任务无缝接力**的工作流操作系统化比拼:讯飞Loomy、小米MiMo、字节CapCut、阿里QoderWake、WorkBuddy同步更新升级,各有场景特色,行业形成跨端协同共识。企业选型不再唯模型能力,更看重流程适配、合规部署与成本。
Workbuddy “AI + 运营”,已经跑通的5个真实案例分享 01
基于 5 家企业的真实落地实践(覆盖生活服务、零售电商、营销服务、互联网科技 4 个行业),本文拆解运营岗中已被 AI 接走的高频重复环节:从连锁餐饮的邮件与文档自动化,到电商的数据整理与文案生成,再到中型团队的企微数据汇总、集团零售的分析 skill 沉淀,以及多品类设备的自定义 skill 透视。
企业 RAG 知识库为什么 demo 满分、生产翻车?4 个工程化深坑!
企业 RAG 项目投产崩盘,核心并非模型能力不足,而是工程化落地不到位。本文拆解其从 Demo 到生产的四大致命短板:文档解析碎片化丢失关键业务合规信息、轻量向量库无法适配企业高并发场景、通用 Prompt 易产生回答幻觉、缺少增量运维导致知识库持续失效。文章明确工程能力是 RAG 落地核心壁垒。山东云管家依托智能体、多模型调度、多云 MSP 能力,提供 RAG 从咨询验证、部署落地到持续运营的一站式全流程服务。
AI 开始参与一份文件的完整过程:腾讯文档「AI工作台」上线
过去用 AI 办公,我们更习惯"让 AI 帮我做一件事":写内容、做总结、生成 PPT。但一项真实工作,远不止一个动作——资料要整理、内容要改、团队要协作、文件还要归档。AI 帮你完成一步,工作并没有因此结束。今天,腾讯文档宣布 AI 服务全端升级,正式推出「AI 工作台」。它基于 WorkBuddy 提供的 Agent 内核框架,让 AI 不只生成内容,还能直接进入文件,参与修改、协作与后续的任务执行。
一线员工的一天:WorkBuddy 企业版在六个行业,把"半天"压成"几分钟"
自WorkBuddy 企业版上线以来,从智能制造、法律、金融、咨询、康养、电力六个行业,提炼出六个真实岗位的典型一天。每个岗位的工作流,AI 没替他做完所有事——但每个人都在同样的节奏里,把原本要耗半天的活,压进了几分钟或几十分钟。每个数字背后都有真实的客户场景。
千问办公推出「多人工作台」:一句话,生成百人协作应用
9月7日千问办公(QwenWork)近期上线了一项新能力——「多人工作台」。用户只需用自然语言描述需求,就能生成一个最多支持百人同时在线协作的网页,直接承载招聘、审批、进度管理等真实业务流程。本文梳理它的能力边界、搭建方式与适用场景,供正在权衡"自研系统还是标准化 SaaS"的团队参考。
把长任务塞进一个 prompt 必翻车:拆成可回滚子 Agent,关键节点人工验收
智能体长任务频繁中途崩溃,核心并非模型能力不足,而是任务执行方法存在漏洞,长任务链易因模型输出不确定性、单步失误全盘崩塌。文章提出三套优化方案:将大任务拆解为原子子任务,通过状态持久化、检查点回滚实现断点续跑;删除、部署等高危动作增设人工验收节点;搭建主代理、子代理、人工验收的三层架构,搭配任务契约规范边界。同时结合企业实践,说明依托进度文件、Git 版本管控和独立验收智能体,可有效解决长任务执行失效、过早判定完成等问题。
2026/09/08一周内三件大事:WorkBuddy 月活破 658 万、Qwen3.8-Max 登顶编程榜、原厂集体涨价
2026年7月AI 办公赛道月活破亿,腾讯 WorkBuddy稳居办公 Agent 月活与使用频次第一,行业形成腾讯、抖音、阿里三强格局,办公 AI 正式转向企业生产力工具。阿里Qwen3.8-Max登顶全球前端编程榜单,单项能力超越海外旗舰模型,高性价比适配企业复杂开发场景。行业呈现原厂涨价、第三方降价的分化态势,模型成本压力凸显。 企业选型需聚焦真实使用频次、场景适配度与综合成本,通过多模型调度、公私域搭配管控 AI 使用成本。