千问办公实测：从对话走向可交付成果，能自主查错和修复，轻量化网站设计能力强悍

千问办公进攻 B 端 AI 办公 Agent 市场背后，有自主纠错、多模态解读和网页生成能力，AI 办公进入工程化落地阶段

今年 8 月 3 日千问办公开启公测后的首月，阿里巴巴披露了千问办公的成绩，仅用了一个月的时间，千问办公的用户数就一举突破了 3000 万，其中企业用户占比超过一半。

其实与当下主流的办公 Agent 类似，千问办公主打的也是不止于对话，更注重交付的产品定位，展现出了自己在工程化问题的修复能力。

此外，千问办公主要宣传的有六大核心能力，包括与钉钉的办公生态融合、Office 专业产物生成、多模态内容理解、全栈网页生成、专业数据源接入以及各种专家与 Skill 套件。

单看宣传的能力，千问办公还是有可以拿出去跟别的办公 Agent 对打的地方，但在实际办公场景的执行效果上，千问办公到底能不能像宣传的那般好用，带着这个疑问，新识研究所对其中比较重要的几个核心能力进行了实测。

一

基础 Office 输出强大，遇错自主修复能力让人惊艳

首先是对最基础的 Office 能力进行测试，新识研究所先对千问办公的 Word 进行测试，将需求设定为生成一份《2026 年中国 AI 办公 Agent 产品市场分析报告》，要求设置市场规模、竞争格局、技术趋势、产品对比、应用案例和发展预测这六个部分，并且需要可靠数据。

千问办公交付的成果也没有让人失望，生成的文档内容全部都是按照给出的需求来执行，数据来源也都是 IDC、沙利文等权威的信息来源，整体内容质量还是比较高的，全文逻辑通顺，从宏观行业分析到各个主流产品的微观分析都有，内容充实度足够，整体文档的格式和排版也较为美观。

然后是对 Excel 能力的考察，新识研究所要求千问办公生成一份 2026 年上半年电商销售数据的分析文档，需要包含月度明细表、类别占比表、汇总看板，同时还要附带分析图表。

不过这次测试的生成过程略有波折，整个生成过程前后总共遇到了 5 个问题，不过最终所有问题都由千问办公自行识别后修复了，不需要用户亲自进行相应的处理。

最终千问办公交付的 Excel 表格包含了 3 个细分工作表，整体呈现清晰美观，并且计算结果没有发生一处错误，在内容和结果的呈现以及准确性上还是比较让人放心的。

所以从 Office 文档能力来看，千问办公把它作为核心优势之一也可以理解了，不过最令人惊艳的还是千问办公完整的工作流设计，以及遇到问题后的自我修复能力，而自主学习和执行能力正是 Agent 能力的最直观体现。

二

一张图就可以得到完整分析结果，多模态信息解读能力优秀

其次就是对千问办公在多模态内容理解上的能力测试，新识研究所准备了一张同时包含柱状图与数据表格的全球汽车销量数据图片，以此来验证千问办公在图片信息提取的准确性，并要求它对上述数据进行进一步分析。

最终千问办公输出的结果与图表中的数据一致，并且信息提取和进行分析的速度很快，图片精确信息的提取能力优秀，在进一步分析的结果中，不仅给出了明确的结构性拆解以及趋势性的判断，还给出了不同视角下的不同建议。

三

可交付支持外部在线访问的网页，B 端自建网站的门槛被打下来了

然后便是最复杂能力的测试，即全栈网页生成能力，千问办公宣传的是可以生成带有数据库与交互逻辑的免部署独立网页，并且完成从设计到开发再到发布的一站式流程。

为了验证千问办公到底做得到像宣传的那样，新识研究所给它制定了一个生成团队待办事项管理静态网页的任务，并且还要具备添加任务、任务筛选、完成标记、任务删除、数据持久化等功能，同时界面设计也得美观。

坦白说，新识研究所对此项任务的最终成果刚开始还是持有怀疑态度的，毕竟单靠一句话来生成可用网站的宣传其实并不在少数，不过大多同类产品的交付结果最后只提供了一个可以用来展示但实际上压根没办法使用的演示页面，实用价值并不大。

不过千问办公这次确实是给了一个惊喜，它交付的成果是一个可支持外部在线访问的网页，而不是一个花架子，并且整体网页设计比较简洁，没有多余的冗余插件，页面产生的数据也将存储在 localStorage，也就是本设备的浏览器中，不需要担心下一次再进入页面需要重新录入数据的问题，相当的方便。

从结果来看，千问办公交付的代码质量还是比较高的，并且功能完整，开发流程非常顺畅，最重要的是需要的时间很短，整个任务执行过程只花了 5 分钟就完成了，如果硬要说一个缺点的话，就是 UI 设计的审美还差了一些。

但对于需要快速搭建产品原型、活动页面和内部工具的用户而言，千问办公这个能力不管是从实用价值角度，还是从结果完成度来看都很强。

如果要设计一个能处理表单、保存数据和连接其他服务的动态网页，就需要托管云端数据库了，启用后数据可以保存到云端，并且支持账号登录、手机和电脑多端打开网页时自动读取云端数据，实现多端数据同步。

而这一步，就是千问办公真正实现在 B 端市场能这么快速扎根的核心能力，还能满足云端统一储存数据、账号与权限体系建设、业务流程架构搭建等一系列的 B 端轻量化自建网站或工作业务的需求，这意味着，千问办公可能是真的把网站开发的门槛给打下来了。

这一点，才是千问办公真正的硬实力以及未来的市场拓展方向所在。

四

连接器、Skill 与专家套件生态活跃，规模突出

千问办公在数据和来源上，宣传接入了 1688 等电商后台与小红书等平台，可以实现多来源数据的跨渠道聚合。

从千问办公连接器的市场生态覆盖范围来看，包含了 7 大类共计 30 余个连接器，涵盖了全场景的应用需求，比如在沟通协作领域已经接入了钉钉、企业微信和飞书等主流办公平台。

在知识文档领域也有 Notion、小鹅通、百晓智能等工具，还能支持中英文的学术检索；数据分析领域接入智慧芽专利分析、炽瞳舆情数据服务等。

在电商数据接入层面，千问办公的专家套件也已经完成了 1688 商家助手、买家助手这两大功能的落地，其中 1688 商家助手包含了 2 项技能和 1 个数据连接，可以为商家提供店铺诊断、商品运营等一站式的经营支持；而 1688 买家助手则配备了 6 项技能与 1 个数据连接，可以实现买家进行选品找货、询盘寻源、分销铺货等需求。

不过新识研究所发现，千问办公目前还暂未提供独立的小红书直接连接器，虽然有像极睿电商创作套件、数阔八爪鱼这种可以间接完成小红书相关数据获取与内容创作，但使用体验其实还是没有直接接入来得好。

千问办公还支持用户进行自定义创建、上传与分享 Skill，在技能市场和专家套件的生态规模上也比较可观，除了千问办公官方推出的超 12 个高专业度专家套件外，第三方套件的品类也很丰富，覆盖了法律、电商、研发、人事、销售、餐饮等各行各业。

Skill 的总量规模也很突出，包含了 137 个官方精选技能、38286 个其他技能，总计超过了 3.8 万个。

五

结语

综合下来看的话，千问办公其实已经是当前 AI 办公 Agent 产品里为数不多真正实现 " 全流程交付闭环 " 的商用级产品了，效果还是挺让人惊艳的。

相较于同类竞品，千问办公可以说是以工程化的思维重构了办公 AI 的工作链路，从需求拆解、数据核验、内容生成、自主纠错到成果交付，任务执行的全流程闭环完成得不错，而且生态活跃代表着千问办公背后可运用的场景广，所以从实用性上它绝对算得上是行业第一梯队级别的。

客观来讲，千问办公还是有一些优化空间的，比如在重度复杂的任务里生成的耗时较长，如果要做专业文档或者网页开发这类的任务，需要预留好执行时间，文档在线预览偶尔会有加载异常的情况，所以建议先下载留存后再打开，最后就是在审美上还有进步空间，不过这些充其量就是些小毛病。

所以整体而言，千问办公做到了宣传的聚焦真实办公交付痛点，从产品性能和落地场景的覆盖范围上，不管是对于需要高频产出专业成果的职场从业者 C 端市场，还是需要开展数字化改造的中小企业 B 端市场，千问办公都是具备实用价值的，值得一用。