今天，大模型竞争已经越过“能力秀场”，进入了毫无退路的实战阶段。个人办公 Agent，正在成为所有科技大厂必争的终极入口。
当垂直 SaaS 的碎片化体验让人疲惫，当传统的办公软件还在试图给旧系统“打补丁”，一个根本性的颠覆性观点正浮出水面：未来的白领可能不再需要打开七八个软件，而是只需要一个统一的对话框。 交互入口的重构，注定会带来整个办公生态与商业模式的剧烈洗牌。
在这个风暴中心，百度推上台前的是其全新的专业办公智能体平台—— 百度搭子。它不仅是百度全栈能力的新载体，更是大厂押注“重新定义工作方式”的关键一棋。
今天，我们特别邀请到了百度搭子的负责人李景秋。在这场对话中，他带放下了官方客套，抛出了许多极其犀利且颠覆认知的一线洞察：
- 关于工具终局：为什么他认为 AI 不是在“辅助”Excel，而是正在让用户“彻底忘掉 Excel 公式”？
- 关于护城河误区：为什么说在开源模型和开放生态的今天，Agent“没有一招鲜的壁垒”，真正的竞争在于Harness能否从持续增长的用户提问中不断进化，并将数据积累转化为复杂任务执行和生成物质量上的效果优势？
- 关于赛道格局：面对动辄数几百人投入的对手，依靠“芯片、算力、Infra 到模型”四层全栈打法的百度，将如何在中美大厂的夹击中杀出重围？
如果说上个时代的办公软件是在教人用工具，这个时代的办公智能体则是在重新定义“人与工作”的关系。
下面，让我们正式进入本期节目，听听来自 AI 商业化最前线的声音。
ZF：先请您介绍一下百度搭子的发展历史：团队最初是如何思考这款产品的，又看到了什么机会？
李景秋：大约在春节后立项的，但真正拍板启动是3月初的一个周末。
要说这个产品怎么来的，得先说说我们之前走过的路。过去几年，百度在AI落地这块做了不少尝试，Agent Builder、App Builder都做过。那时候我们验证的假设是：大模型要在产业里落地，得嵌入垂直场景，像打补丁一样，把AI能力增强到原有应用里去。智能客服就是在原有客服系统里塞个机器人；智能报销就是在既有流程里加个智能填单。这是过去很多年AI商业化的基本套路——AI服务于已有的垂直应用，提升局部效率。
但今年春节前后，我们几个核心成员坐下来聊，感觉风向变了。
模型调用工具的能力、复杂推理的能力、写代码的能力，都在肉眼可见地变强。上下文窗口也在不断扩大，从几万token到几十万token，这意味着模型能"记住"的东西越来越多。更关键的是，Skill、MCP这些协议开始成熟，工具接入的标准化程度提高了，整个生态像被打通了任督二脉一样，突然活跃起来。
我们当时就在想：如果Agent能处理的任务范围被大幅拓宽，那是不是意味着，过去"在垂直场景里加AI"的逻辑，可能要被颠覆了？
我们开始在白板上画一个更大的图景：未来的白领用户，可能不需要再打开七八个SaaS产品，在每个产品里找各自的AI功能。他们只需要打开一个对话框，就能处理客服、OCR、报销、写报告、做PPT、深度研究——所有这些事，由一个统一的入口来调度。
这个假设如果成立，那它就不是"增强某一款垂直应用"，而是"重新定义工作的入口"。
百度搭子要验证的，就是这个办公智能体的逻辑。
春节后团队开始密集讨论方向，3月初那个周末，项目组当时人很少，可能就十几个人。我们开了个会，有人说"要不先做出来看看"，大家一拍板，说干就干。有时候凌晨两三点，群里还在讨论某个功能要不要上。我们希望尽快把假设变成产品，再用真实使用来验证这个假设到底靠不靠谱。
ZF：这个节奏很快。3月22日产品对外亮相，5月移动端又正式上线。
李景秋：对，从产生想法到做出内测版本，大约只用了一周；从内测到正式对外发布，又用了一周。满打满算，产品从启动到上线不到两周。那个速度现在回想起来都有点疯狂，但那时候就是有一股劲儿，觉得窗口期不等人。
迭代：办公智能体的五个"像人"的特征
ZF：从立项、上线到现在，百度搭子已经迭代了三个月。结合这段时间的用户反馈，产品功能发生了哪些变化？团队对这款产品又形成了哪些新的理解？
李景秋：这个问题我琢磨了很久。要理解我们的功能迭代，得先回答一个更底层的问题：一个真正的办公智能体，应该"像人"到什么程度？
我后来总结了一下，大概得有五个特征。
第一，它得能接受任务级的委托，而不是只回答零散问题。
你让它"查一下北京天气"，那是问答；你让它"帮我调研一下新能源汽车三电系统的技术路线，整理成一份带数据图表的分析报告"，那是任务。用户给出的是一个明确目标，Agent要完成的是一整个工作流，从信息搜集、分析、整理到输出，一气呵成。
第二，它得有很强的通用工具调用能力。
人接到任务后会先感知环境，然后拆解任务、规划路径，再判断需要用什么工具。Agent也得这样：能浏览网页、操作Office和邮箱，能调用各种SaaS服务，能处理本地文件，能写代码、调终端。它得像一个"数字员工"，公司里的各种系统它都得会用。
第三，它得能主动感知环境，并根据环境做判断。
如果你在PC上用它，它就调度本地工具；如果你在手机上用它，它就调用云端能力。端和云之间要灵活切换，不能让用户感觉到"换了个设备就断片了"。
第四，它得能执行复杂的长程任务。
过去的Chatbot也能生成PPT，但今年的变化在于，Agent开始处理跨格式、跨步骤的复杂工作了。举个例子，用户本地有个文件夹，里面有PDF、图片、视频、Excel表格，Agent得先把这些不同格式的内容全读一遍，理解它们之间的关系，再整理成一份逻辑完整的报告。这个过程中可能要切换十几个工具，处理几十个步骤，中间还不能出错。
第五，它得会自我反思和纠错。
人写完报告会检查一遍：内容符不符合最初的目标？有没有遗漏？数据有没有问题？Agent也得有这套机制。而且不只是检查，它得能验证、纠错、主动修改。比如发现某条信息没标来源，它得补来源；再检查发现用户特别强调的某个细节没覆盖，它得重新调研补上。这不是一次性生成，而是一个不断验证和修正的循环。
更深一层，它还得有自进化能力。Agent要有记忆，在反复执行同类任务、持续试错之后，逐渐理解用户的偏好和习惯。第一次帮你写周报，它可能还不了解你的风格；第十次之后，它应该知道你喜欢什么样的结构、什么样的语气、什么样的数据呈现方式。它会越来越"懂你"。
这五个特征，是我们产品迭代的底层逻辑。围绕它们，我们重点做了三件事。
第一件事是浏览器能力。
白领用户每天花大量时间在浏览器里，搜索、登录平台、处理业务。所以我们把浏览器能力当作基础设施来建。我们有PC端内浏览器，也有移动端的VNC浏览器——这个是国内首发。举个例子，你在手机上可以直接说："帮我查一下北京到上海最快的车票，要余量充足的。"它会自动打开12306，登录，筛选，然后告诉你："下午2点15分那班最快，二等座还有87张票，要不要买？"
这背后是VNC浏览器、端内浏览器、有头浏览器、浏览器插件等多种能力在支撑。我们甚至在做一些更复杂的场景，比如让Agent在浏览器里完成一套完整的电商运营流程：登录后台、看数据、分析竞品、调整投放策略。这些原来需要人坐在电脑前一步步操作的事，现在Agent能自动跑完。
第二件事是多端协同。
这个我感触特别深。我自己就是个典型的多端用户——早上在地铁上用手机处理邮件，到公司打开电脑写文档，中午出去吃饭又在手机上回消息，下午回工位继续用电脑。工作的场景是碎片化的，设备也是碎片化的。
市面上很多产品都说支持"手机遥控电脑"，但你真去用，会发现Session没法共享。什么意思呢？就是你在电脑上让Agent写PPT，刚出个初稿，你突然要出门，关了电脑打开手机想继续，Agent"失忆"了——它不记得刚才写到哪了，上下文全丢了。
我们觉得这太不丝滑了。人不会这样，人关了电脑打开手机，脑子里的思路是连续的。Agent也得这样。所以我们花了很多精力做多端协同，让上下文能在PC和手机之间无缝传递。你在电脑上写到一半的PPT，手机上打开，Agent接着往下写；你在手机上搜了一半的资料，回到电脑上，Agent记得你搜到哪了。
这个是国内首家做到的，而且我们做得比较深。前半程在PC上，后半程在手机上，或者反过来，只要登录同一个账号，任务就能续上。这背后有不少技术挑战，比如上下文怎么压缩、怎么同步、怎么保证一致性，但我们觉得这是必须啃下来的骨头。
第三件事是通用Skill和专业套件的集成。
百度搭子接入了百度内部很多生态资源，数字人生成、百度地图、百度搜索、百度秒哒，这些过去分散在不同产品里的能力，现在都能在百度搭子的统一入口里被调度。同时我们也支持钉钉、飞书、腾讯文档、腾讯会议这些第三方办公产品。
最近我们还推出了面向自媒体从业者的专业套件。这个方向挺有意思的——办公智能体开始从"通用办公"往"专业办公"渗透。
但专业场景有个难点：产品和技术团队再懂智能体，也未必懂博主的工作流程。你知道小红书爆款笔记的逻辑是什么吗？你知道B站视频脚本的节奏怎么把握吗？你知道不同平台的内容调性差异吗？这些"隐性知识"不在技术文档里，在从业者的日常经验里。
所以我们从一开始就没闭门造车，而是邀请了一批KOL和博主来共创。产品和研发直接对接这批专业用户，他们提需求，我们改产品。比如有博主说"你们生成的小红书文风不对，太像广告了"，我们就坐下来跟他聊：到底差在哪？是语气太正式？是emoji用得不对？是结构不符合平台习惯？聊完之后，一周内连发两个版本迭代。
现在专业套件保持每周迭代，每次更新先交给真实博主测试。我们给他们一个任务：用你日常工作中最挑剔、最复杂的活来试。比如"帮我写一篇小红书探店笔记，要模仿这个博主的风格，带emoji，结尾要引导互动"。如果生成的内容博主觉得"这发出去能火"，那才算过；如果觉得"这太假了，粉丝一看就知道是AI写的"，那就回去改。
我们关注的是：它能不能真正完成图文创作、视频生成、特定风格仿写这些专业工作，并且达到"可交付"的精细度。不是"能用"，是"好用"，是"专业用户愿意把它当成生产力工具"。
护城河：三层架构，没有一招鲜
ZF：您如何理解百度搭子这类产品的护城河？目前各家的产品形态大同小异，有观点认为模型选择和迭代速度决定了产品体验；也有人强调生态资源的重要性。您认为模型能力在其中发挥了多大作用？百度文档等内部生态又能带来什么价值？
李景秋：这个问题我们内部也争论过很多次。我的结论是：办公智能体没有一招鲜的护城河，它考验的是全栈能力。
我把它拆成三层来看。
最上层是SaaS生态资源。
目前行业上大家还没有形成差异化壁垒，原因是大家心照不宣地没有搞封闭生态。腾讯的好应用没有封杀百度，字节也没有，大家都用标准MCP、标准Skill，谁都可以接。百度也一样。所以最上层目前是开放的，各家在SaaS资源上的差距不大。
第二层，我更愿意把它叫作Harness层。
模型能力是基础，但决定Agent能否稳定完成复杂任务的，是Harness如何组织模型、上下文、工具和执行路径。百度搭子的Harness会根据任务动态调度模型和工具，并在执行过程中持续检查、纠错和迭代。模型负责推理和生成，Harness负责将这些能力转化为稳定、可交付的结果，二者协同才是关键。
这套协同已体现在评测成绩上：百度搭子登顶PinchBench，前两名成绩为93.3%和93.2%，并在DeepResearch Bench中位列第一。6月升级后，百度搭子还通过Harness及工程优化，在保持任务效果不受影响的前提下，将相同任务的Token消耗降低75%。
第三层是模型以下的推理引擎和Agent Infra。
这一层我觉得可能是未来差异化竞争的关键。包括安全、推理稳定性、推理性能、单位算力下的规模承载能力，还有网关、沙箱技术。长程任务很容易跑崩，有些产品跑复杂任务时经常卡住或出错，有些就相对稳定；有些响应很快，有些就很慢。这些差异背后，是硬核的技术积累。
如果你是云厂商，多年做基础设施的经验会在这里体现出来。比如沙箱技术，能不能在一个隔离环境里稳定支持越来越长的任务链？视频处理、代码执行、多步骤网页操作，这些对底层Infra的要求很高。
除了这三层，还有一个维度是技能生态。第三方Skill目前看谁先做，快就是优势，壁垒还没有形成绝对的壁垒。但这个赛道有价值，大家都在抢，就看谁执行得更快。
所以总结下来，未来的护城河可能会在三个方向逐步形成：复杂长程任务的专业效果、agent infra的硬核技术、Skill生态。各家会找到自己的优势方向。
竞争终局：用户正在"忘掉Excel公式"
ZF：目前团队考核的核心指标、北极星指标是什么？竞品考核的是DAU，DAU / MAU，他们好像暂时也不考虑Token消耗量或者成本之类的，百度搭子是怎么思考这个事情？
李景秋：我们会关注DAU、ARR、DAA，但百度搭子更看重任务效果：复杂任务能不能完成、完成得够不够深，交付物是否达到可直接使用的质量。DAU看规模，ARR看付费意愿和付费率，DAA看每天有多少智能体在真实执行并交付结果。Token消耗和成本也会关注，但不能以牺牲任务效果为代价。
ZF：有一种观点认为未来协作文档都会被替代掉，您觉得终局是这样吗？
李景秋：我可以分享一个案例。栗噔噔是前腾讯产品经理、雪服品牌创始人，现在全职运营自媒体，探索“一人公司”的工作方式。运营一周年时，她的月收入实现了5倍增长，但产品研究、选题策划、写稿、排版、做图、改短视频，过去往往需要多人接力完成。
她用百度搭子把这条内容生产链串了起来：连接本地Obsidian知识库，调用过往素材生成初稿，再继续完成公众号排版、封面图生成、后台同步，并把图文拆成短视频脚本。整个流程下来，5分钟就能完成从内容整理到发布准备的主要工作。过去需要几个人配合的事，现在她一个人借助百度搭子就能连续推进。这也是办公智能体和普通问答工具的区别：不是只完成一个环节，而是把一整段复杂工作跑通。
我自己也有这种感受。以前要算个数，赶紧打开手机计算器哐哐按；现在习惯了直接打开百度搭子输入框，说"帮我算一下"，甚至不用说完，它就知道我要算什么。这种习惯一旦养成，就很难回去了。
还有信息获取。以前我每天早上上班第一件事，就是打开浏览器刷一圈：AI领域有什么新闻？友商发布了什么？用户规模到哪了？现在百度搭子帮我设了个定时任务，上班路上它就已经把信息整理好了。而且不是那种Chatbot式的表面摘要，它会跳到小红书看产品评价，跳到B站解析友商发布的视频，深度和广度都比上个时代的Chatbot好太多。
我现在花在浏览器上的时间明显少了，邮箱也是。以前会不定时刷未读邮件，现在告诉百度搭子"每两小时帮我看一次，有重要的再提醒我"。如果它说"没什么需要关注的"，我就不看了。甚至审批流也是，原来一天可能花很多时间在各种审批单上，每个单都要研究半天要不要批。现在我把审批规则灌给百度搭子，它帮我预审，我只需要看结论就行。
这种变化是润物细无声的。不是某一天突然发生的，而是你用着用着，发现自己对传统工具的依赖越来越低。办公智能体确实在蚕食原来分配在传统办公软件上的时间。
但我也要说一句客观的话：现在还没到"彻底卸载"的程度。比如做网站开发，有很多个性化素材、视觉设计、交互处理，这些比较重人工操作的部分，AI还替代不了。所以当前的状态是共存——办公智能体解决80%到90%的通用需求，垂直SaaS保留那10%到20%的深度专业功能。未来会不会完全取代？短时间看还有一段路要走。
ZF：您怎么理解AI Native产品之间的竞争？从海外来看，Codex跟ChatGPT合并，Atlas也不做了，2C产品基本上现在都收敛到一个工具里面。您觉得国内也会这样吗？未来AI竞争对手会是什么情况？
李景秋：我确实觉得Chatbot和任务式产品会做一定的合并。就在上周，百度搭子升级了智能路由能力：简单问题打到Chat Harness，复杂问题打到Cloud Harness，涉及本地PC操作的任务打到本地PC Harness。用户不需要手动选，系统自动判断。
如果这种模式深入下去，普通用