AI 已经能写文档、做 PPT、整理会议纪要，也能分析数据、生成应用。但在日常工作中，信息往往散落在不同的应用里。每次开始新任务，用户仍然需要自己找资料、补充背景，再把内容交给 AI。

10 月 29 日，在 2026 腾讯全球数字生态大会上，腾讯正式发布面向个人用户的跨应用 AI 协同体系 Buddy One，尝试解决这类问题。

Buddy One 以 WorkBuddy 为工作台，连接腾讯文档、腾讯会议、腾讯网盘、ima 等办公产品，共享 WorkBuddy Agent 底座，通过 Buddy One ID 打通账号、积分和跨产品上下文检索。腾讯还宣布，未来将进一步实现记忆共享。

同一天，腾讯也披露了 WorkBuddy 企业版在开放接入、安全治理、效果观测和托管运行等方面的升级，混元 Hy4 与 Hy4 flash 则宣布将于近期推出。

这些发布指向同一个方向：让 AI 从单个应用中的助手，逐步进入跨应用的工作流程。用户交代任务后，Agent 可以调用不同产品中的信息与工具，完成内容生成、资料整理和协同处理，再将结果交付给用户。

01 一个账号打通多款产品，AI 开始跨应用检索

Buddy One 的核心变化，首先体现在账号和上下文的打通上。此前，即使用户同时使用多个腾讯办公产品，各产品的账号、会员权益和 AI 使用额度也需要分别管理。跨应用处理任务时，用户还可能需要手动复制文档、会议记录和知识库内容，再交给 AI 分析。

Buddy One 通过 Buddy One ID，将这些产品连接起来。用户在 WorkBuddy 中关联体系内的产品账号后，就能在授权范围内进行跨产品检索，并统一管理相关积分与会员权益。

这套关联机制目前可以免费使用，无需额外购买会员。用户将 WorkBuddy PC 端更新至 5.9.0 或以上版本，即可在个人主页关联腾讯会议、腾讯文档、ima、腾讯网盘等账号。腾讯还表示，近期完成绑定的用户可以额外获得 100 WorkBuddy 积分。

统一积分池是另一项变化。加入 Buddy One 后，WorkBuddy 积分默认升级为 Buddy One 积分，可在 WorkBuddy、腾讯文档、ima 和腾讯网盘中通用，套餐内积分、活动赠送积分和购买的积分均可在这些产品中使用。腾讯会议暂不涉及积分消耗。

更值得关注的是跨产品检索。以项目方案撰写为例，相关会议记录可能保存在腾讯会议，项目文档分散在腾讯文档，背景资料则位于 ima 和腾讯网盘。过去，用户需要逐一打开应用、搜集材料，再把它们交给 AI。

接入 Buddy One 后，用户可以直接向 WorkBuddy 提出需求：「帮我整理汇总本周关于某项目的资料，形成方案。」WorkBuddy 会检索资料库、腾讯文档、ima、腾讯网盘等已授权来源，汇总相关项目材料，并生成基于真实工作讨论的方案。回答还可以附带来源，方便用户核对内容。

当然，跨产品检索与完整的记忆共享并非同一件事。目前，Buddy One 已支持授权范围内的上下文打通和跨产品检索；腾讯提到的进一步记忆共享，仍属于后续规划。

02 共享 WorkBuddy Agent 底座，腾讯网盘承接工作记忆

账号打通解决了用户身份和产品连接的问题。要让不同应用真正协同起来，还需要统一的 Agent 执行能力。

腾讯此次披露，腾讯网盘、腾讯文档、ima 等产品将打通 WorkBuddy Agent 底座。用户在这些产品中使用 AI 能力时，调用的将是 WorkBuddy 的 Harness。

这意味着，Buddy One 的协同不只发生在产品入口之间，也延伸到底层的 Agent 能力。不同应用可以保留各自的功能定位，同时共享 WorkBuddy 的 Agent 执行底座。

在具体分工上，腾讯文档负责内容编辑，腾讯乐享和 ima 提供知识管理，腾讯会议帮助将会议共识融入后续待办，元宝搜索则负责补充外部信息。腾讯网盘为这些任务提供统一存储，让 Agent 积累的上下文和生成成果能够得到保存与复用。

其中，腾讯网盘是此次正式发布的一项产品。腾讯将其定位为面向 Agent 时代的记忆空间，为 WorkBuddy 套件提供统一存储。当前 WorkBuddy 的资料库能力，也由腾讯网盘提供支撑。

对 Agent 来说，任务完成后留下的资料、过程文档和最终成果，都可能成为下一次工作的输入。统一存储让这些内容有机会持续积累，成为可再次调用的工作资产。

外部信息同样是任务上下文的重要组成部分。元宝搜索已通过腾讯云向全行业开放，并沉淀了千亿级索引。腾讯披露，其数据源包括国内外权威网站、专业数据资源，以及腾讯医典等生态内容，还接入了涵盖 13 个垂直领域的 157 个头部权威信源。

当任务涉及市场调研、行业分析等工作时，WorkBuddy 可以结合企业内部资料和元宝搜索提供的外部信息，形成更完整的分析材料。元宝搜索既面向用户提供问答服务，也通过 API 为其他产品和开发者提供搜索能力。

从这条链路来看，Buddy One 并非简单地将多款办公软件放进同一个入口。它试图连接身份、Agent 执行能力、工作上下文和外部信息，让不同产品围绕同一项任务协作。

腾讯希望建立的办公体验，也由此发生变化：用户围绕任务提出要求，AI 调用工具生成内容，团队继续修改、验收和沉淀成果。文档、会议和知识库仍然各司其职，但不再需要完全依赖用户手动串联。

03 WorkBuddy 企业版开放架构，补齐 Agent 落地的四道关

个人办公中的跨应用协同，只是腾讯 Agent 布局的一部分。对于企业而言，Agent 还需要访问真实业务数据、执行跨系统操作，并接受统一的安全和成本管理。

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生（下图）在大会上指出，企业落地 Agent 面临的突出问题，是系统之间存在大量断点。模型即使能够分析和生成内容，如果无法接入业务系统、获取必要的数据，也很难真正参与经营流程。

为此，腾讯进一步开放 WorkBuddy 产品架构，支持企业接入自研 Agent、第三方 Agent 和第三方即时通信工具，并通过 MCP、连接器等方式连接 ERP、CRM、OA 等业务系统。

模型选择也保持开放。企业可以根据任务需求调用混元、DeepSeek、GLM、MiniMax、Kimi 等模型，也可以使用自部署模型。腾讯云 TokenHub 提供多模型 API 调用能力，配合 Token Plan 统一计费服务，帮助企业按需选择模型。

腾讯集团副总裁、腾讯云 CTO 王慧星（下图）进一步将企业 Agent 落地归纳为四个方面：业务接入、安全托付、效果衡量和规模化落地。

第一，让 Agent 接入真实业务。

企业需要让 Agent 拿到正确的数据、使用正确的账号，并按照既定流程执行任务。腾讯披露，一家头部制造企业通过 WorkBuddy 的 MCP 接口直连经销商管理系统，每月自动初审 2 万单索赔发票；客服录音工单也从人工抽检转向 AI 全量质检。这类应用开始将 Agent 引入具体的业务环节，任务边界和执行结果也更容易衡量。

第二，让企业能够安全托付。

当 Agent 可以访问客户资料、调用内部系统甚至修改文件时，企业需要明确其身份、权限和操作范围，并能够及时发现和干预异常行为。

WorkBuddy 企业版围绕身份治理、权限管控、执行防护、数据安全和全流程审计完善相关能力。例如，高危命令可以被阻断，敏感信息可以进行脱敏或拦截，Agent 的工具调用和文件操作可以留下日志，便于追踪与审计。这些能力决定了企业可以在多大范围内开放 Agent 的执行权限。

第三，把投入和效果算清楚。

企业部署 Agent 后，模型调用、Token 消耗和工具执行都会产生成本。只知道员工用了多少次 AI，并不足以判断投入是否合理。

WorkBuddy 企业版推出可观测中心，帮助企业查看 Token 用量、成本归属和任务执行轨迹，定位异常耗时、错误或高成本环节。

第四，将有效实践复制到更多场景。

当一个团队验证了某种 Agent 工作方式后，企业还需要把它推广到其他岗位和业务流程。

WorkBuddy Managed Agents，即托管智能体服务，面向这一需求提供云端运行能力，帮助企业构建可以持续运行的数字员工。腾讯云 Agent Runtime 则为智能体提供运行环境，并围绕上下文管理、工具调用、安全沙箱、可观测和评测等环节持续升级。

王慧星披露，支撑相关服务的底层能力，目前仅训练场景每天的沙箱创建量就达到 1400 万次。从业务接入、安全管理，到成本观测和托管运行，腾讯正在将这些企业级能力组织成一套相对完整的 Agent 平台。

04 Hy4 与 Hy4 flash 即将推出，模型和运行环境同步升级

企业 Agent 要连续完成多步骤任务，对底层模型也提出了新的要求。在模型层面，腾讯混元 Hy4 即将发布。

据腾讯介绍，相比今年 8 月 28 日发布并开源的 Hy4 preview，Hy4 将全面提升模型能力，重点强化长程任务和真实生产力任务的表现，显著提升思维链效率，并首次引入视觉理解能力。

此前发布的 Hy4 preview 总参数量为 770B，激活参数量为 49B，上下文长度超过 1M。腾讯将其定位为面向生产力场景的模型，并将其用于元宝、WorkBuddy 等产品。

即将推出的 Hy4 延续了这一方向。视觉理解能力的加入，也为模型处理涉及图像等视觉信息的任务提供了新的基础。

Hy4 flash 同样计划近期推出。腾讯将其定位为极具性价比的实用模型，在继承 Hy4 视觉理解和 Agent 等能力的基础上，通过模型与产品的深度协同设计实现高频迭代。

对于企业应用，不同任务对模型的要求并不相同。复杂任务需要更强的推理与规划能力，常规任务则更关注响应速度和成本。让模型能力与具体任务相匹配，有助于控制整个 Agent 工作流的运行成本。

模型之外，腾讯云也在继续升级 Agent 运行基础设施。

随着 Agent 开始执行代码、调用工具和处理文件，运行环境需要适应更长的任务周期和更频繁的启停。部分任务可能持续数小时甚至数天，执行环境既要保存工作状态、支持中断恢复，也要能够应对大量 Agent 的并发需求。

腾讯云 Agent Runtime 围绕这些问题进行升级，通过上下文管理、工具调用、安全沙箱、可观测和评测等能力，支持 Agent 更稳定地运行。

模型、Agent 执行框架和云端运行环境，分别承担智能决策、任务执行和资源调度等职责。它们之间的配合，将直接影响企业 Agent 的任务完成能力、运行稳定性和总体成本。

05 从个人提效到组织生产力，考验才刚刚开始

腾讯披露，自今年 3 月上线以来，WorkBuddy 已累计迭代 100 多个重大版本，完成 90 亿次用户任务请求，Token 消耗量较上线初期增长 50 倍。

在企业市场，WorkBuddy 企业版已落地 50 多个行业，覆盖中国企业 500 强中的 50%、企业 100 强中的 60%。其开放平台伙伴和开发者超过 5 万家，上架 Skills 超过 20 万。

这些数据反映出 AI 办公和 Agent 任务执行的使用范围正在扩大。Buddy One 的发布，则进一步尝试解决跨产品协作中的信息割裂问题。

不过，用户调用量和企业覆盖面还不能直接等同于组织生产力的提升。对于企业而言，更重要的指标仍然包括任务完成率、执行稳定性、成本变化，以及这些能力对实际业务结果的影响。

Buddy One 能否减少跨应用搜集信息和整理资料的时间，WorkBuddy 能否在安全边界内稳定执行复杂任务，企业又能否将验证有效的工作流复制到更多岗位，都需要在持续的业务实践中检验。

从这次大会公布的产品来看，腾讯正在将办公产品、搜索服务、模型能力和云端 Agent 基础设施连接起来。下一步的关键，是让这些能力在具体任务中形成稳定协作，并让企业能够清楚地衡量由此带来的收益。

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