百度搭子，向产业深处去

企业通用 Agent 之争，如何走向产业深处？

文｜周享玥牛慧

编｜赵艳秋

AI 办公智能体的竞争正在升温。QuestMobile 10 月 20 日发布的最新估算显示，2026 年 9 月，腾讯 WorkBuddy 多端合计月活达到 3235 万，百度搭子约 977 万。二者一个规模更大，另一个则是增速绝尘。百度搭子月活季度环比增长高达 1567.5%，远超同类产品。但报告也指出，当前主流 AI 办公仍集中在单点内容生成，跨场景、跨系统的连接仍处于早期阶段，"AI 办公的真正难点在于连接 "。

10 月 21 日举办的百度搭子产品发布会，正好给出了这个问题的答案。会上，百度智能云副总裁殷大伟给出了另一组数字：过去一个月，搭子专业用户规模环比增长 9 倍，企业客户数增长 83%，交付物需求增长 4.3 倍；上线半年多，搭子已迭代 160 余个版本。百度搭子产品架构师李景秋说，用户交给搭子的任务，正 " 从单点的辅助走向端到端的闭环 "，他们想交给 AI 的，" 已经是组织流程中的一段工作，而不仅仅是个人提效 "。

这场始于今年春天的企业通用 Agent 之争，已经从争夺用户，进一步延伸到争夺企业任务的入口、跨系统执行的调度权，以及专业能力的调用机会。谁能让 AI 接续员工的工作、协调不同系统、持续交付业务结果，谁就更有机会成为企业新的生产力平台。而从 " 用 AI" 到 " 智能组织 "，是这场竞争更值得关注的下一幕。

直接让 AI 上岗

这些企业把智能体放进业务现场

接手家族企业一年，00 后 " 厂二代 " 张静涵发现，年轻人擅长的新媒体营销，反而给自家工厂带来了管理难题。

她经营的艾瑞卡高定木作是一家高端全屋定制工厂，客户的户型、材质和预算都不同，从咨询、设计、报价到生产、售后，事事靠人反复沟通。短视频做起来后，每月客资涨到三四百条，销售却还是手工登记 WPS 表格，管理者追进度只能翻聊天记录，客户改方案而信息没同步，就可能返工。

张静涵想用 AI 改造流程，做了 20 多年定制的母亲却先反对：" 定制产品每户都不一样，开发新系统不是浪费吗？" 销售也觉得多一个系统是负担。

改变他们的是效果。张静涵借助百度搭子连接秒哒 skill，搭起后台管理系统和面向客户的 H5 页面：后台集中管理客户信息、负责人、进度和服务记录，客户随时查看产品案例、预约咨询、查询订单进度，不必事事找销售。销售只需把聊天记录转发给企业微信机器人，搭子便会提炼客户需求、沟通进展和下一步安排，并同步到业务系统。

当打开系统就知道客户跟到哪一步、卡在哪里，不用再每天追着问 " 更新了没有 "，原本反对的母亲开始主动使用。不用再翻几十页聊天记录的销售也 " 真香 " 了。更重要的是，成交案例、需求分析和谈单话术等也随之沉淀下来，成为团队可复用的内部知识。下一步，张静涵计划将 AI 延伸到生产环节。

创想无垠联合创始人陈子顺的团队早年吃过 " 堆人 " 的亏，后来转向小而美，去年靠数字员工（智能体），三个人、三个月，把中国家纺卖到了日本第一，销售额一亿日元。但随着跨境电商业务扩大，一次选品决策要导五张表，一个店铺 500 多个 SKU、近 4.9 万个字段要盯。

他把多年积累的数据、流程、平台规则和经营经验交给 AI，通过百度搭子的 Agent API 搭建跨境数字员工平台。选品、定价、库存分析被拆成不同的数字岗位，用工作流串起来，关键节点由人审核。少数老员工的经验，变成了整个团队可以反复调用的能力，业务扩张不再完全依赖加人。

陈子顺也试过自己搭基座，但对小团队门槛太高，" 百度搭子正好可以提供这些基座 "。他打了个比方：" 它是厂房，我们是设备商。" 百度智能云提供算力、模型、驾驭工程（Harness Engineering）和数据安全服务。企业把自己的业务和经验做成设备，搬进厂房，共同让流水线稳定运转。

消费品牌松鲜鲜把 AI 用到了供应链降本上。近千万元年度降本目标拆给采购、研发、仓储三个部门，过去财务要花两天收集账本、统一口径，月底才能看一次结果。有时想实时了解目标进度，就需要等 " 月底开奖 "。

松鲜鲜不再只买报表软件，而是给 AI 安排一个岗位：" 降本追踪分析员 "，搭子按采购、研发、仓储三个专家视角读取业务表，算进度、找缺口、发预警；原财务两个人两天完成的分析，现在约 3 分钟出结果，每周一早上自动推送到钉钉。管理者每周带着重点开会：哪个部门落后，就只找哪个部门要方案。

遇到异常，人和 AI 协同解决没注意到的矛盾。9 月的复盘会上，一个数字被拎出来，他们长沙仓每票快递成本从 3 毛 7 降到 2 毛 7，每月应省十几万元，仓储目标却仍未完成。团队顺着这条线索补上了表格里没有的信息：长沙仓订单量不足，天津仓却有保底单量。会上便定了三个动作：与天津仓谈保底价，把单量释放给长沙仓，推进 AB 工厂铺设。朱苏皖君总结，AI 做重复分析，人做更精准的判断和跟进。

三家企业的规模、行业各不相同，共同点是：AI 不再只帮某个员工做完一项工作，而是开始参与原本由多人协作、跨越多个环节的业务过程，从员工手边的办公助手，变成企业生产力的一部分。

那么，一个通用 Agent 需要具备哪些能力，才能真正进入企业的工作流程？

从办公桌到生产线

通用智能体的四道关

要回答这个问题，得先看清一个落差：不少企业大量向员工发放 Token，个人效率提升了，组织生产力却没有跟着提升。

落差出在哪里？百度智能云副总裁殷大伟说，去年出现的任务型智能体，已能直接给用户交付结果；今年的产业型智能体则要融入企业业务系统，承担更宏观的目标，" 在企业中就像一个数字人一样 "。百度搭子产品架构师李景秋也发现，过去用户让搭子写商品文案，现在要它结合库存、毛利制定活动方案并一键上架。

但企业仍有四大顾虑：执行受限，AI 进不了老旧系统；标准不一，产出达不到专业要求；协同断点，任务换人就丢失上下文；风险难控，管理者不敢放心授权。李景秋称之为从办公桌走向生产线的四道关：执行、标准、协同与信任。10 月 21 日的升级，就围绕这四道关展开。

第一道是执行关，让 AI 真正把活干完。企业任务深浅不一，20% 是日常运营，30% 是专业领域任务，50% 是关联企业独有流程的核心任务。

很多 ERP、财务和专业软件没有开放 API，Agent 理解了任务，最后仍要靠人点击。此次搭子推出 Computer Use 和 Mobile Use，让智能体识别屏幕、操作电脑和云手机，加上此前的 Browser Use，跨应用完成连续操作。如电商 "618" 复盘，原本分散在多个系统里的步骤，如今由 Agent 串联完成。新推出的 Code 模式，能理解企业已有系统代码，直接修改、运行验证，再由开发人员审核和调试，开始参与真实工程。

专业任务交给 30 多个专业套件，比如投标套件能解析数百页招标文件，逐项检查资格条件、漏项、签章和报价一致性；秒哒、胜算、Office 三个工作台，则让员工直接修改 AI 生成的应用、分析和文档。

最难的是核心任务，通用 Agent 往往不懂企业特殊的业务形态和数据。百度一边升级搭子开发平台，让企业配置自有数据和工具、直连老旧系统，打造与搭子同源的专属智能体；一边全新推出 FDE 落地专家团队，从找场景到全公司推广全程陪跑。

第二道是标准关。同样是看收入，有的企业关注毛利，有的关注回款。李景秋说，Agent 要把事干对，必须 " 围绕组织去构建上下文 "。

企业知识库提供依据，钉钉、飞书和本地文档可以汇聚并解析成结构化知识，三菱电梯就把电梯维保 SOP 沉淀进去，供现场工程师随时调用；个人工作看板把资料、指标和进度聚合在一处，组织推进具体任务；记忆与自进化系统则在任务完成后自动复盘，把有效方法和避坑策略沉淀为 Skill。李景秋说，" 知识提供依据，看板组织具体的工作，而记忆延续已经确定的要求 "。

第三道是协同关。过去协作靠共享文件，交接时背景和判断常常丢失。项目空间、项目记忆和分享接力，让员工和 Agent 共享背景、并行推进，一个人的 AI 对话能交给另一人接着完成。协作从共享文件，走向共享上下文。

第四道是信任关。授权过大，Agent 可能越权操作；授权太小，它又干不了活。新发布的 Agent 安全中心建立了六重防护、七道执行防线：删除、外发等高危操作必须人工授权；执行在隔离沙箱中进行，出错不波及生产环境；全链路留痕，不只看输入输出，还能追溯 Agent 每一步做了什么。这套机制已获得信通院企业级双认证。

部署上，搭子提供公有云、VPC、私有化和混合云四种选择。这些让企业敢于放权，也能快速收权。

四道关背后，是个人工具与企业生产系统的根本区别：个人用 AI，看一次任务做得好不好；企业用 AI，看它能否遵循标准、接续工作，并在可控边界内持续交付。

产业 AI 布局争先

从个人提效走向组织增效，企业需要的不只是一个更聪明的 Agent，而是一套能协调员工、专业智能体和业务系统的工作体系。问题随之而来：谁来组织这些能力，谁来承担企业 AI 的统一入口？

企业现在往往是多套系统并存：沟通在一个平台，审批在另一个平台，核心数据又躺在 ERP、CRM 里。企业需要的入口，最好不被某一个生态绑定。这正是百度搭子选择的路径：不要求企业更换办公软件，同时接入飞书、企业微信、钉钉，再通过 MCP、Agent API、Computer Use 等方式连接 ERP、CRM、财务、仓储等业务系统，连没有接口的老系统也能操作。搭子不抢 " 人在哪里沟通 " 的入口，争的是沟通之后 " 事情由谁做完 " 的入口。

入口背后，是一套 " 产业智能体操作系统 "。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖此前表示，企业经营系统正走向 " 任务自主化 "；通用、专业和定制三类智能体不能变成三根 " 烟囱 "，专业能力要作为 Skill 被通用智能体统一调度。搭子接收任务，Harness 负责拆解和调度，秒哒、胜算、伐谋等提供专业能力，开发平台和 Agent API 连接企业原有系统，底层由模型、算力和云资源支撑。

不同企业，不同产业的场景与经营流程千差万别，丰富的行业客户经验是助力产业智能体高效落地的另一项硬指标。百度智能云多年来服务的客户涉及千行百业，从央国企、能源、金融、到工业、制造、消费，再到具身智能等等。在这个环节，企业数据安全，自主可控，是大多数客户最看重的指标。10 月 21 日活动当天，搭子联合联想开天推出全栈国产通用智能体工作站，上架联想天禧、麒麟和统信的应用商店，把竞争延伸到终端硬件和国产技术栈。

智能体不是独自理解千行百业。如李景秋说，搭子提供任务执行和协同的能力，伙伴提供专业应用的服务，目标是 " 把孤岛连成大陆 "。

为此，搭子开放三层生态：一是技能生态，行业专家把经验封装成 Skill；二是连接器生态，软件厂商按 MCP 标准把系统做成连接器；三是专业套件生态，行业伙伴把 Know-how 和工作流做成专业套件。