过去最大的风险是押错方向，如今则变成了重复建设。一位接近AI行业的知情人士向媒体表示：“资金和算力太大了，赛马也不可能是长久之计。”过去，国内大厂面对AI热潮纷纷大干快上，将一批批换壳产品推向市场。如今，面对满地“龙虾壳”，大厂们开始准备收网。7月2日，阿里巴巴宣布融合QoderWork、悟空与MuleRun，升级为全新产品“千问办公”，由钉钉CEO陈宇森统管。7月20日，腾讯也将QClaw产品中心的相关业务和团队调整至WorkBuddy所属的云产品六部。这两场变动，标志着“龙虾潮”的落幕。
大厂办公智能体矩阵，是在OpenClaw火箭升空后的恐慌应激反应。今年3月，OpenClaw火速登顶GitHub历史星标榜后，腾讯QClaw、字节火山ArkClaw、阿里JVS Claw迅速跟上。短时间内，基于OpenClaw封装或兼容的“套壳”产品被批量产出。仓促上线的代价是，一家公司内各产品功能高度重叠，均集中在白领办公场景，只是入口和流量不同。比如MuleRun从阿里云切入，QoderWork从桌面端切入，悟空从钉钉协同切入。在腾讯，WorkBuddy和QClaw一个是腾讯云做的，一个是腾讯电脑管家做的，用户自己都难以分清。
多产品线赛马，优点是想法多、创意多，缺点是资源太分散，只适合防守，打不了大仗。OpenClaw曾用三天迭代三个版本，以一个退休程序员的周末项目击穿了大厂防线。腾讯WorkBuddy与QClaw的整合，阿里整合千问办公，本质上都带有止损意味。而在7月初，一个更具象征意义的行业事件同步发生：字节豆包、阿里通义千问、腾讯元宝等主流大模型应用，几乎在同一时间全面下线了智能体广场与自定义智能体创建入口。大厂在AI应用层从铺开摊子急剧转向收拢拳头，已形成行业共识。
钉钉的悟空时代落幕。腾讯云WorkBuddy的爆发，侧面证明了字节火山引擎负责人肖默的问题：年初看到“龙虾”热潮就把所有精力和资源投入其中，导致Trae Work比友商推迟了几个月出来，市场基本被WorkBuddy占领，入口没了以后，机会就越来越少了。这一表述来自字节内部员工，结论十分明确：大厂将分散的智能体产品整合到工作台，抢占未来的核心入口已成趋势。千问办公的整合也类似，表面上三款Agent产品的合并，背后是3月以来ATH事业群的整合延续。同时，钉钉也在借千问办公重新定义自己。从时间线上看，3月16日阿里ATH事业群整合，通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部及AI创新事业部五大实体合为一体，仅24小时后，阿里发布AI原生工作平台悟空，流量入口+智能体工作平台的打法得到确立。
今年6月的人事变动加速了整合进度。MuleRun创始人陈宇森接替无招出任钉钉CEO，此前他在阿里云内部创业，带出了阿里内部唯一一个在Agent赛道真正跑出商业数据的产品。让陈宇森带队钉钉，也被理解为阿里让AI产品做得最好的人上去统管战局。上任仅一周，陈宇森宣布五大部门集体重建，悟空与MuleRun合并形成新悟空团队。原MuleRun CTO束骏亮任负责人，相当于MuleRun的技术班底接管了整个Agent产品线，原无招管理下的悟空团队落幕。同时，直销、电销、服务商、售前、交付、客户成功六个渠道合为一个客户发展部，终结了悟空、钉钉、MuleRun销售与交付部门各自独立的局面。到7月2日的三合一官宣，以QoderWork为基础底座，融合悟空与MuleRun，千问办公在组织层级上更接近钉钉的产品线。钉钉的AI应用载体定位则进一步强化。易观分析发布的报告显示，截至今年6月，腾讯WorkBuddy月访问量2097万位居首位，阿里QoderWork为788万。阿里缺乏社交裂变和C端获客能力，字节有抖音飞书，腾讯有微信QQ，阿里的核心壁垒在B端，在钉钉。钉钉超2600万的企业组织基本盘，决定了千问办公的产品路线。区别于面向互联网原生用户的WorkBuddy，千问办公将更侧重卖产出和卖效率成果，快速抢占B端市场。结合阿里云的捆绑销售，千问办公+云服务器+模型服务打包，阿里可以打出竞争对手难以复制的组合拳。对钉钉而言，此次整合后将从AI工具迈向操作系统，企业员工可直接唤起千问办公，将AI嵌入工作流程。借钉钉整合，也是在抢时间。对于用户来说，把WorkBuddy、阿里通义、Coze等AI工具深度嵌入企业的CRM、钉钉/飞书流程、代码仓库中时，替换成本极高。用户数据、习惯和关系链都沉淀在这里。这也是千问办公必须整合的原因：让钉钉直接唤起千问办公写周报，调数据图表形成用户肌肉记忆，争夺桌面办公的入口权。
企微没成腾讯Agent搭子。这一轮大厂在办公智能体赛道上的集体变阵，AI+流量入口+组织架构整合已经成为固定打法。阿里与字节、百度，都选择了流量入口+AI智能体的捆绑作战模式。百度GenFlow Agent直接嵌入网盘和文库，千问办公深度整合钉钉。字节则更为激进，四款智能体产品全部围绕飞书展开。飞书妙搭OpenClaw直接内置在飞书内，ArkClaw通过飞书Channel或消息渠道无缝集成，扣子OpenClaw通过插件对接飞书生态，Trae Work通过外部应用授权链接打通飞书文档和多维表格。其中，飞书是字节所有Agent产品的共同归宿和流量中枢。腾讯则走了另一条路。WorkBuddy没有与企业微信深度捆绑，甚至主动打通飞书和钉钉，用户可以通过微信、企业微信、QQ、飞书、钉钉等IM平台远程操控WorkBuddy。在腾讯看来，Agent应该追求低门槛而非掌控力，成为独立的工作入口。微信和社交平台的自然裂变才是真正的流量引擎，企业微信的留客效应可有可无。通过内置混元、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax等十余款主流模型，同时跨平台连接办公软件，WorkBuddy能支持用户远程操控电脑干活。至于企业微信的定位，更接近生态渠道，而非核心入口。
组织是否整合，是另一条重要的分界线。阿里让陈宇森统领办公Agent产品矩阵，腾讯将QClaw划给WorkBuddy，大家的选择都是合并，把分散的能力捏成拳头。百度案例很能说明问题。自2026年以来，百度策略从分散转向整合，设立个人超级智能事业群PSIG，将流量入口文库和网盘放入其中，并由PSIG发布全端通用智能体平台GenFlow Agent。目的十分明确：通过独立事业群提升业务权重，将to C资产从MEG分离作为增长引擎，一切动作目标都是将已验证资产整合，确保打造AI超级入口。智能体不是单一技术产品，它需要模型能力、工程化能力、产品设计、分发渠道、客户销售等全链条能力。能力分散在不同BU，意味着管理层意志难以贯穿，资源难优先调配。OpenClaw类产品的用户留存数据，从另一个侧面证明了整合的必要性：Growthbox数据显示，近七成用户在体验“龙虾”的两周内决定弃养。但在字节，情况有所不同。其四款智能体分属火山引擎BU、Flow、飞书BU，共享Seed底座，但各BU独立运作。在背后，飞书和火山引擎都是万人级别的一级BU，各BU独立核算、独立决策、独立向CEO汇报。这与阿里腾讯将百人级别的Agent小团队整合的情况完全不同。为此，字节选择了一条折中路线：底座统一，应用发散。用豆包统一训练框架，各产品捕捉不同定位。其中，飞书妙搭是产品赠品，ArkClaw是独立的SaaS，扣子是生态平台，Trae Work是抢用户桌面的AI工作助手，各有各的战略使命。
AICoding成付费高地。眼下的大厂办公Agent，一个棘手问题，是用户买不买单。以千问办公为例，其背靠的钉钉坐拥海量客户，但付费率并不高。2025年的钉钉十周年发布会上，无招透露钉钉坐拥超2600万企业组织，A股5191家公司中79%都在用钉钉，但付费组织数不超过20万，转化率不足1%。换言之，钉钉的基本盘恰恰是AI接受度与付费意愿不高的中小企业，这与AI Agent所要求的深度嵌入工作流、长期使用、数据积累的产品逻辑存在矛盾。而在AI主线的Coding赛道，国内大厂也不占优势。2026年5月的Code Arena第三方编程榜单中，阿里Qwen3.7-Max得分1541，超越GPT-5.5、Gemini-3.5-Flash、GLM-5.1、Kimi-K2.6等一众模型，仅次于Claude系列，在全球大模型厂商中排名第二。腾讯WorkBuddy已经初步跑通了个人端的付费。其个人专业版58元/月，提供每月2000积分的额度，不限使用频率，腾讯一季度财报显示，WorkBuddy的付费用户留存率超过80%。但另一边是，核心Coding用户宁可以每月100至200美元的API费用订阅Claude Code，通过代理和跨境支付辗转接入，也不愿意免费使用国产Agent。“模型能力差距太大，千问写代码太啰嗦，同样的需求，Claude 400行，千问给你整1000行。”有用户对媒体表示，海外产品尽管价格昂贵，但能力对得起价格。这不是模型跑分的问题，而是模型能力与Agent产品能力之间存在巨大鸿沟。核心用户需要Agent的深度任务能力，如跨文件架构重构，遗留代码的上下文推理，自己跑测试报错分析日志堆栈修改代码等。有接近AI行业人士表示，市场看Anthropic，看的也不是普通对话，而是更高可靠性、更强任务完成率，以及在企业工作流里更高的付费意愿。当前，国产模型在Coding能力上缺少高质量顶级开源代码，产品主要面向程序员降本提效，而非完全接管终端，这导致资深工程师不愿浪费时间订阅付费。大厂的应对动作，则是内部禁用。7月初，阿里要求全体员工7月10日前卸载Anthropic旗下全系产品，涵盖Claude Code及Sonnet、Opus、Fable等多个系列模型，统一替换为自研智能体编程平台Qoder。尽管此次通知带有安全考量，但深层逻辑在于，企业需要靠行政手段为自家产品制造需求。对于千问办公而言，产品需要向企业回答的不是AI有多聪明，而是AI能帮企业省多少钱。这些数据需要沉淀在PPT中，让决策者看到人力成本收缩、交付周期缩短。
下一个AI周期，拼的不再是谁做了多少款智能体，而是谁的产品能让用户戒不掉。