workbuddy - 群发资讯网

评论下腾讯的WorkBuddy和Meta的Muse，软件智能化、去模型化。从软件

2026-10-01 13:32 烨华聊商业

今年下半年，AI助手集体进入「付费时代」——豆包、千问、WorkBuddy、百度

2026-10-01 05:35 子真论科技

腾讯WorkBuddy5.5.6上线了全栈网页应用生成能力：在对话里描述需求，它就能生成带云数据库、

2026-09-29 22:06 宁然聚聚科技

腾讯WorkBuddy5.5.6上线了全栈网页应用生成能力：在对话里描述需求，它就能生成带云数据库、文件存储、注册登录和大模型调用能力的应用，并直接发布成可访问链接。更实用的是，已有静态网页也能升级，补上登录和数据存储；发布后继续修改，访问地址保持不变。应用管理页面支持查看运营统计、下线腾讯WorkBuddy5.5.6上线了全栈网页应用生成能力：在对话里描述需求，它就能生成带云数据库、文件存储、注册登录和大模型调用能力的应用，并直接发布成可访问链接。更实用的是，已有静态网页也能升级，补上登录和数据存储；发布后继续修改，访问地址保持不变。应用管理页面支持查看运营统计、下线应用，数据也可导出。云服务不会自动开通，需要用户明确确认。免费版最多可同时开通10个云服务应用，每个应用每月5000资源点；数据落库、文件存储、访问峰值和模型调用都会消耗额度。会员到期或额度耗尽时应用会暂停，数据保留15天，逾期将被永久删除。对想做小工具、报名表、团队台账、个人工作台的人来说，这次更新确实把“从想法到上线”的链路缩短了不少。WorkBuddy

腾讯又出了个Agent工具：Octop。而且它和WorkBuddy都是腾讯云出品，现在QClaw、M

2026-09-29 19:26 甜嘟嘟爱看科技

曾经刷屏全网、引得腾讯总部楼下千人排队“安窝”的“龙虾”QClaw，3

2026-09-29 15:52 晶林核星

曾经刷屏全网、引得腾讯总部楼下千人排队“安窝”的“龙虾”QClaw，3月公测掀起全民“养虾”热潮，结果才火了半年就官宣12月24日正式停运。不少网友直呼腾讯烧钱打水漂，几个亿的投入说砍就砍，血本无归，可业内人算完账才发现：不仅没亏多少，人和技术还全留了下来，这波根本不是产品失败，是大厂AI布局里早就算好的一步棋。今年年初，AIAgent概念站在风口上，大大小小的互联网厂商都在推自己的“龙虾”产品，不少地方还出台补贴政策扶持相关产业，仿佛AI办公的时代马上就要全面到来。腾讯这只龙虾一出场就凭着零门槛、下载即用、能直接操控本地电脑的新鲜感圈粉无数，上线一周用户量就突破数百万，不光科技圈在讨论，连很多普通用户都跟着凑热闹，以为动动嘴就能让电脑自动干活的日子真的来了。那时候没人会想到，这波热度退得比涨得还快，没几个月讨论声就渐渐淡去，最终直接官宣停运，产品生命周期只有短短半年。很多人第一反应都是，腾讯又做了个失败项目，少说亏了几个亿，毕竟这几年大厂在AI赛道都是百亿级别的投入，一款爆火的产品说砍就砍，怎么想都觉得是巨资打了水漂。可真要细算这笔账，还真不是大众想的那么回事。从投入端看，这款产品从始至终都是个小成本试水项目，最开始就是个5人的小团队做的创新尝试，就算热度最高的巅峰期，团队规模也就十几个人，根本不是几百人的大项目，人力成本十分有限。技术上它也不是从零自研，而是基于开源的OpenClaw框架做二次封装，主要工作量集中在一键安装适配、微信小程序远程控制、多系统兼容和订阅付费体系上，开发成本远低于自研大模型级别的项目。营销上更是几乎零预算，所有热度全靠圈内用户自发传播，腾讯总部楼下排队装机的热闹场面，本质是用户自发的事件传播，没有大额广告投放。最关键的算力成本也可控，因为它主打本地优先运行，大部分推理都跑在用户自己的电脑上，只有订阅增值服务才消耗腾讯的云端算力，远没有纯云端AI产品那种天文级的算力账单。再加上腾讯当时同时推进WorkBuddy、云Lighthouse等多条AI产品线，底层大模型、基础技术能力都是多项目共用的，不能把整个腾讯的AI预算都算在这一只龙虾头上。行业机构粗略估算下来，半年的直接成本也就大几千万级别，远到不了数亿的规模。很多人不知道，这款产品被砍掉，根本不是因为做不下去了，而是腾讯内部AI赛道赛马的结果。腾讯内部同时走着两条智能体路线，QClaw偏向极客玩家、C端趣味属性，更像个试水市场的玩具；而WorkBuddy是腾讯自研的原生办公智能体，面向企业与办公场景，才是集团主推的主线产品。早在7月份，QClaw产品中心就已经整体调整至WorkBuddy所属的云产品六部，9月官宣停运后，团队人员全部并入主力产品线，技术积累、用户反馈也全部平移继承。相当于用一个小项目试了半年水，把摸出来的经验、踩过的坑、验证过的交互模式，全部喂给了主力产品，不是人走茶凉全部作废。当然商业模型跑不通也是绕不开的硬伤，几百万用户大多是凑个热闹尝鲜，新鲜劲一过高频留存率断崖式下跌，愿意付费订阅的用户少之又少。AIAgent本身就有个天然死穴，执行复杂任务的token成本极高，收入根本覆盖不了边际成本，免费用户越多反而亏得越多，越做越没动力。再加上海量的安全合规隐患，这种能直接操控本地文件、鼠标键盘的产品，万一出现误删文件、越权操作、隐私泄露，风险都是实打实的，C端大规模商业化的合规压力太大。很多人看大厂的创新项目，总喜欢用“成没成”“亏没亏”的二元标准，觉得产品下线就是失败，投入就是打水漂。可对腾讯这种级别的科技公司来说，AI赛道本来就是边跑边试的赛马场，不可能所有项目都走到最后。QClaw这半年，看起来是产品没活下来，可拿到的东西一点不少：海量真实用户反馈，摸清楚了普通用户到底需要什么样的Agent。哪些是伪需求哪些是真痛点；借着这波热潮完成了市场卡位，验证了微信+PC端智能体的交互模式；更重要的是团队没散，技术和经验全部平移到主线项目，之前的投入根本没有清零。当然代价也不是没有，已经付费的用户需要退款，满怀期待的C端用户觉得失落，产品说没就没，体验上确实受伤。但比起整个AI赛道的试错成本，这几千万的投入换回来的市场认知、技术验证、团队经验，其实已经很值了。说到底，AI行业本来就是在不断试错里往前走的，比起死撑着一款没有商业前景的产品耗资源，及时止损、把能力收拢到主线上，反而是更理性的选择。