当AI开始"建生态"，Token消耗和商业收入之间的剪刀差，成为所有Agent平台绕不开的经营命题。

上线第178天，WorkBuddy把自己开放了。

9月 2 日，腾讯 WorkBuddy 开放平台正式上线，首批引入超过 100 家生态伙伴，向智能硬件、行业应用和开发者全面开放底层 Agent 能力。腾讯云副总裁、 腾讯 CodeBuddy & WorkBuddy 负责人 刘毅在发布会上称"不是做一个更强的工具，而是做一个能承载所有工具的平台" 。

这听起来像每一个平台梦开场时的标准台词，但与传统软件生态不同，Agent生态越大，Token 账单就拉得越长，因为每个Agent的每次运行，背后都是算力在燃烧。

账单摆在这儿，问题也来了，这些持续消耗的 Token，究竟由谁来买单？当AI开始“建生态”，这些Agent创造的价值，又能否覆盖它们消耗的成本？

WorkBuddy朋友圈扩容，Agent开始长出生态

WorkBuddy的朋友圈正在扩容。

硬件侧，已经接入智能眼镜、录音卡片、麦克风等十余个品类、超过30家品牌；Buddy应用侧，则接入了通达信、广发证券、微盟、北森、帆软等30多家合作伙伴。

这些伙伴，大致沿着两条路径进入WorkBuddy。软件和专业服务商带来的是垂直领域的能力。销售易、帆软等企业服务厂商，把CRM、数据分析、经营管理等领域积累多年的专业能力和业务数据，接入WorkBuddy，再以Buddy的形式交给用户。

硬件厂商则负责把AI带出电脑屏幕。智能眼镜、录音卡片、麦克风等设备，让WorkBuddy获得视觉、声音和环境信息，AI开始有机会进入更多真实的工作场景。

前者增加Agent的能力密度，让AI能做更多专业的事，后者增加入口密度，让AI能看到、听到和记住更多真实世界的信息。两者共同构筑了WorkBuddy生态的基本盘。

WorkBuddy选择在此刻开放生态，有现实的用户基础。易观发布的《2026年Q2中国办公智能体平台市场洞察报告》显示，腾讯WorkBuddy在国内PC端AI原生办公智能体市场6月单月访问量突破2000万，保持市场第一，超过第二、第三位总和。

腾讯官方口径称，从2026年3月初上线至今，WorkBuddy已经在政务、教育、零售、金融、传媒、出行等50多个行业实现落地。

用户和场景已经开始积累，平台需要的能力也随之复杂化。

“在今年5、6月份我们就开始思考WorkBuddy的开放生态。”WorkBuddy开放生态负责人林佐露在接受媒体采访时提到，“这个过程中，我们也在慢慢打开自己，尝试让不同类型、不同需求的生态伙伴都能接入进来。”

第一步，是把Agent的底座能力开放出来。WorkBuddy向生态伙伴开放Agent Harness模块，模型调用、上下文管理、任务规划、工具调用、执行反馈，这些原本需要企业自行搭建和调试的环节，被悉数封装进平台。企业要做的，从“搭一套Agent”变成“把业务能力接进Agent”。

第二步，是给不同类型的伙伴准备不同的入口。SaaS企业和服务商通过连接器、MCP等方式接入业务系统与专业能力；在专业领域拥有完整知识和上下文积累的机构，以专家或多Agent方式沉淀专业能力；专业从业者和开发者，则通过提示词、案例将经验沉淀成Skills和灵感，进入WorkBuddy公开市场。

许多软硬件厂商都在尝试做AI产品，但做Agent要跨过一长串技术与产品门槛：模型选择、上下文获取、任务规划、工具调用、执行反馈，每一环都要调试；原有围绕菜单、页面和功能搭建的交互，也得重新适应Agent。

研发投入变得沉重。WorkBuddy接过一部分基础工作，企业便能把精力集中在最擅长的事，即把行业know-how和数据接进来。

据WorkBuddy方面介绍，销售易一个3人团队，用两个月便完成相关Agent的开发。时间被压缩的同时，企业做决定的门槛也在下降，生态由此能实现“自生长”。

目前WorkBuddy已与通达信、广发证券、腾讯SSV、腾讯健康、北大法宝、微盟、北森、帆软、美图工作室等伙伴共建行业Buddy，覆盖金融、SaaS、法律、医疗、教育、公益、设计等20多个领域。

帆软MOSS上线首周调用量超过1万，专业软件进入Agent之后，新的使用场景，出现得比想象中要快。

硬件节奏稍慢。设备要研发、生产、铺渠道，难以像软件快速复制。但智能眼镜、录音设备、麦克风等产品，正将WorkBuddy触点从电脑扩展到会议、拜访、移动办公等真实场景。

围绕“听、看、记、聊、协”五类触点，Plaud、Rokid、影石、科大讯飞、安克、猛玛、京东京造等硬件品牌也已进入WorkBuddy生态。

平台提供底层能力，伙伴提供专业能力，WorkBuddy想要搭建的，是一个属于 Agent时代的应用生态。

与此同时，写文档去飞书，算数据打开 Excel，找客户打开 CRM……这些原本刻在肌肉记忆里的操作习惯，也在被 Agent 改写。

用户只需要提出需求，调用谁、使用什么数据、调用哪些工具，全部交给 Agent。软件从“用户主动寻找的工具”，变成“Agent可以调用的能力”。

海外也在发生类似变化。Salesforce与Claude合作，让AI获得调用企业软件的能力；销售易借道WorkBuddy，让自身能力进入统一的AI入口，两者殊途同归，今天Agent OS连接的伙伴不过几十个，往后连接器、专家、Skills和硬件持续涌入，用户面对的，就是一张可被Agent实时调度的能力网。

WorkBuddy正在编织这张网。而网越大，要记住的就越多：哪个伙伴擅长什么、哪些数据可调用、什么任务交给谁。用户只提需求，谁来承接，谁就握有工作的第一调度权。

可调度权握在手里，账单也压在了身上，这些账，要由谁来付？

Agent生态越繁荣，账单越长

传统软件生态的边际成本趋近于零，Agent生态里，多一次运行，就多一笔推理成本。生态越繁荣，Token消耗越大。

Harness解决了"怎么做Agent"，却没能解决"谁为Agent的持续运行付费"。

在商业模式跑通之前，WorkBuddy事实上是在用自己的投入，替上百家生态伙伴垫付底层Token账单，换取生态密度和上下文数据。

这是典型的平台补贴逻辑。短期看是慷慨的基础设施投资；长期看，如果二次变现——企业版付费、调用收费、伙伴分成——追不上Token消耗曲线，所谓"底座够不够稳"就跳出了技术范畴，变为一道经营命题。

有趣的是，这一切，用户几乎无感。

此前李彦宏提出DAA这一AI时代的新度量衡，认为用户不该关心 Agent 烧了多少 Token，只要关心它有没有帮你把事做完。这话在体验层面没错，用户确实不该被要求理解什么是上下文窗口。

但它回避了一个问题，即Harness调用背后消耗掉的Token，成本应该算在谁头上？

用户不需要知道，不代表平台可以不算。

这也是为什么“Token消耗”开始从模型团队的技术指标，变成平台经营者必须盯住的成本项。腾讯云副总裁李强曾公开表示“Token确实是非常重要的管理指标”，并将其比作油耗，只盯油耗，不造好引擎，客户终会用脚投票；更低的油耗、更强的性能，才是根本。

移动互联网时代，平台乐见DAU上涨，因为那通常意味着更多广告、交易与增值服务。AI时代，平台却要同时盯住两个方向：DAA（日活智能体数）越高越好，Token成本却不能无限膨胀。

新的商业拷问由此浮出水面：Agent生态的规模，应该以"运行了多少个Agent"来衡量，还是以"这些Agent创造了多少收入"来衡量？

这也让“伙伴为什么愿意进来”这件事，有了不一样的分量。

把WorkBuddy放回行业坐标系，这场竞争的胜负，取决于三个变量。

一是用户，Agent能触达多少真实需求；二是能力，Buddy应用与生态伙伴加在一起，能覆盖多少种事；三是Token：每天有多少Agent被唤醒，又吞掉多少算力。

三个变量彼此牵引，用户基数膨胀，倒逼能力种类扩张；能力池变厚，Agent被唤起的频次自然攀升；调用频次上去了，每天烧掉的Token跟着水涨船高；而Token烧得越多，平台理论上能撬动的价值体量也就越大。

简言之，Agent数量，决定生态有多大，Token消耗，决定生态有多贵，收入，决定生态能走多远。

Agent生态怎么赚钱？大厂各有答案

WorkBuddy当然不是唯一面对这张账单的，豆包工作、千问办公、百度搭子同样如此。只是四家的"生态"底色不同，"谁来为Token买单"的答案也不同。

WorkBuddy的商业链路，是先让生态伙伴赚到钱。销售易、帆软、北森等伙伴把专业能力接进WorkBuddy，用户通过Agent完成CRM管理、数据分析、人力资源等工作。

如果这种调用持续发生，WorkBuddy就有几种可能的收入方式：企业版订阅、Agent或Token调用收费，以及与生态伙伴的收入分成。

这里有一个关键变化。过去，销售易的收入来自用户购买CRM；进入WorkBuddy之后，用户可能先购买的是一次“完成客户分析”的服务，背后再调用销售易的CRM能力。软件从一个独立产品，变成了Agent可以调用的一项能力。

WorkBuddy要做的，是让这种调用变成一笔可以分账的生意。一套健康的Agent生态应该是平台提供入口和Agent基础设施、伙伴提供专业能力、用户发起调用、伙伴获得商业机会、平台参与分成。这条链路一旦跑通，每一分Token消耗，也就有了收入兜底。

豆包工作最近的组织变化，已经让飞书、TRAE、扣子等能力逐渐向豆包体系集中。用户进入豆包工作之后，可以调用文档、知识库、会议内容、代码开发以及更多企业工作能力。

它正在形成一套自己的Agent矩阵。这给字节留下了更多承接Token成本的空间。

一个用户让豆包工作完成一份分析报告，背后可能调用企业知识库、文档、数据工具，再经过多轮模型推理。

Token消耗增加了。但这项工作同时可能发生在企业软件、云服务和AI服务的边界之内。

于是豆包工作需要回答的问题变成：企业愿意为“完成一项工作”支付多少钱？如果企业购买AI席位、企业服务或者云资源，Token成本就可以被纳入整体服务收入；如果Agent进一步带动飞书、火山引擎等业务，商业价值还能继续向后延伸。

这也是豆包工作和WorkBuddy的一大区别。WorkBuddy需要依靠越来越多的生态伙伴，把专业能力装进平台；字节则在把已有的办公、开发和企业服务能力收拢进同一个AI入口。

一个要让生态伙伴跑起来，一个要让自己的业务体系串起来。最终都要解决用户在Agent里完成的工作，能否对应产生真实的企业收入。

千问办公与豆包工作的路径高度相似。阿里内部曾并行推进三款AI办公产品，来自阿里云的QoderWork、来自钉钉的悟空、来自收购团队的MuleRun；后来三者被整合为千问办公，由钉钉CEO陈宇森统筹，这与字节的组织收拢如出一辙，两家几乎同时结束内部“赛马”，将各自的AI办公能力压进同一个入口。商业模式也趋于一致：绑定企业协作底盘，按席位向企业收费。区别在于，豆包工作背靠飞书，千问办公背靠钉钉。而在订阅制这条路上，起步最早的是百度搭子。

百度搭子去年3月发布，手握个人订阅与企业订阅两条收入线，企业版按席位加调用收费，个人版按会员订阅收费。企业购买企业版，员工通过席位使用 Agent，百度提供企业知识沉淀、多人协作、业务系统连接等能力。

这是一条传统SaaS式的链路：企业付费、员工使用、Agent调用、百度承担Token和基础设施成本。

假设一个企业购买100个席位，员工却很少使用，百度承担的Token成本有限，但也很难从低活跃中获得更多收入。反之，如果员工每天大量使用Agent，企业价值或许提升了，但百度的模型调用成本也会同步上涨。

于是，企业Agent需要算一笔很具体的账：一个席位一年能带来多少收入，又会消耗多少Token？企业愿意支付的钱，要覆盖模型和基础设施成本，还要留下利润；同时，Agent必须真正为企业创造价值，让企业愿意续费。

SaaS卖的是席位。Agent卖的是席位背后的工作量。员工用得越多，产品价值可能越高，Token成本也跟着上涨。怎么把“用得越多”变成“赚得越多”，是核心。

这也是Agent时代颇为戏剧性的变化之一。移动互联网时期，大家比用户规模、使用时长和付费用户。如今这些指标依然重要，只是每一项，都要拿Token来换。

DAA告诉平台，有多少Agent正在工作；Token告诉平台，这些工作需要消耗多少算力；收入则决定，这些工作有没有商业价值。

Agent平台未来要盯住的是一条新的经营公式：用户×Agent调用×单次Token消耗×商业转化率。

用户调用Agent完成工作，Agent消耗Token，Token推动交易、软件服务或者企业生产力提升，最终又回流为收入，这才是AI平台真正想建立的飞轮。

回看移动互联网的十年，流量是硬通货，得用户者得天下，AI时代，Token正取代流量，成为新的度量衡。账单本身并不可怕，毕竟每一代基础设施，都是从烧钱换规模开始的，怕的是只烧不收，烧成无底洞。

繁荣而持久的生态，从不是接入多少Agent，而是让每一次调用，都能找到自己的收入去向。账单越长，越要有收入来接；生态越广，越要有生意来养。

毕竟，Agent可以不眠不休地工作，但它烧掉的每个Token，都早已在暗中标好了价格。