AI辦公助手，沒有葵花寶典：五款應用萬字實測報告

AGI-Signal2026.08.24 09:12 · 來自北京全文11936字單項冠軍各有其人。2026年上半年，AI辦公賽道發生了一個根本性變化，工具不再滿足於當“對話框”，而是試圖接管完整任務，寫一段文案、做完一份報告、生成一份PPT，甚至跨應用操作。各家都在往“端到端交付”的方向發展，用戶只提需求，AI從頭到尾自主完成中間所有步驟，直接交付可用成品，而非僅回答問題或生成片段後由人手動拼接。這個轉變催生了一批新的互聯網應用產品。3月，騰訊上線WorkBuddy，定位桌面AI工作臺；百度同月推出DuMate，設置安全工作區閉環處理文件。5月，騰訊PCG團隊推出馬維斯，直攻系統級操控。

6月，字節將TRAE SOLO升級為TraeWork，切入AI辦公賽道。7月，金山辦公上線靈犀專業版，綁定WPS文檔生態。8月，阿里將三款賽馬產品整合為千問辦公，明確聚焦企業級市場。本文聚焦的五款產品分屬四家廠商，時間線從3月延伸至8月，恰好覆蓋了這一輪AI辦公集中爆發的半年。與此同時，各家也在密集收攏產品線。阿里整合千問辦公之外，7月20日騰訊將QClaw業務劃入WorkBuddy體系，字節繼6月TraeWork升級切入AI辦公賽道後，7月30日又將飛書併入豆包。這一輪收攏背後的邏輯不難理解。

賽道初期各家比的是產品數量和覆蓋廣度，但當用戶桌面上只能裝一兩個AI助手時，競爭焦點已經轉向誰先佔據用戶的日常入口。有行業人士判斷，這條賽道的窗口期可能只有6至12個月，半年內未能形成用戶粘性的產品，後續被整合或邊緣化的概率將顯著上升。對選型者而言，工具背後的組織決心和資源投入決定了它能否持續迭代、是否會在中途被合併乃至關停。作為文字工作者，筆者日常工作是選題策劃、寫稿、編稿等。過去幾周，筆者同時安裝了5個AI辦公助手，讓它們介入最熟悉的日常工作流程：專題策劃→選題發現→成稿→稿件審核→招股書財報等源頭文件下載→封面圖生成。

可以發現有些環節它們比人快，有些環節出了狀況需要返工，有些環節的結果令人啼笑皆非。這篇文章記錄的，是一個文字工作者用這些工具完成實際工作後的真實體感。每個環節的評估維度包括：交付效率、成果可用性、使用成本。基本面：定位、設備門檻與計費各家產品路徑差異顯著。

騰訊以WorkBuddy和馬維斯形成“一守一攻”雙線佈局，WorkBuddy面向辦公場景，馬維斯仍在PCG獨立運營、切入系統級操控；金山辦公靈犀專業版體量投入集中，依託三十多年積累的文檔格式內核做差異化競爭；阿里依託釘釘生態聚焦企業級市場；百度DuMate更偏Agent基礎設施定位，李彥宏親自推介並提出“DAA（日活智能體數）”指標，25天迭代13版的節奏反映出其對窗口期的判斷。從戰略傾斜度和應用領先性看，WorkBuddy目前先於其他家跑出一個身位。易觀2026年第二季度報告顯示，6月其PC端月訪問量達2097萬次，超過第二名與第三名的總和。

產品層面，“人機雙寫”協同編輯以及“資料庫”能力，在其他四款產品中尚無對標。不過，流量與功能佈局的領先並不等於實際體驗的全面佔優。對普通用戶而言，核心問題在於：這些工具實際能分擔多少工作、失敗率如何、月度成本多少、該如何選型。這裡需要指出的是，字節在AI辦公上有兩條值得關注的線：豆包和Trae。豆包是字節的通用AI助手入口，7月30日飛書併入豆包產品團隊，協同辦公能力被納入豆包體系。

8月中下旬，豆包電腦版“工作任務”模式密集更新，接連上線多項與本賽道直接相關的功能：8月17日上線手機遠程控制電腦，手機端可向電腦下達任務並實時回傳結果；8月18日Windows客戶端上線“虛擬桌面”，AI在獨立虛擬桌面中查看屏幕、移動鼠標、點擊按鈕、敲擊鍵盤，隔離運行、不搶佔用戶的鼠標鍵盤。8月19日豆包推出本地電腦與雲電腦雙模式，雲電腦模式下關機後任務仍可持續執行；8月21日又上線“技能·連接器”與“工作夥伴·工作小隊”功能，已上架超200個技能和連接器，支持自定義新建，並接入飛書辦公生態，可調用文檔、表格、PPT等在線辦公技能。從功能形態看，豆包已經補上了桌面端辦公Agent這塊拼圖。

另一條線是Trae。Trae早期是字節的AI編程平臺（TraeCode），面向開發者。其下的TRAE SOLO專攻編程全流程自動化開發，2026年3月獨立為響應式編程智能體，6月9日升級為TraeWork，把能力從編程外溢到辦公、研究與數據分析等場景，形成Work、Code、Design三種模式，桌面端、移動端與網頁端多端協同。與豆包從對話助手向工作場景延伸不同，TraeWork是從編程工具向辦公場景外溢，兩條線起點不同、殊途同歸，共同構成字節在桌面辦公Agent上的佈局。

從流量看，Trae系列才是字節的桌面辦公主力：易觀2026年第二季度報告顯示，6月字節Trae以1279萬次月訪問量位居國內桌面端AI辦公智能體第二，僅次於WorkBuddy。TraeWork目前註冊下載客戶端即可獲得5000積分，首月9.9元，連續包月Lite版49元/月。不過，這兩條線的更新大多集中在本文評測週期前後，時間原因此次未納入評測範圍。後續稿件將對字節的AI辦公產品（豆包與TraeWork）進行單獨試用。硬件門檻與設備兼容性設備兼容性是選型的前置條件，功能再強，設備不支持則無法使用。這一環節在實際選型中最容易被忽視。

三個關鍵發現：馬維斯在最開始推出時對硬件門檻最高，6核CPU、16GB內存、固態硬盤三項硬性要求，低配設備會有較明顯卡頓。近段時間版本更新後引入三種模式（基礎/效率/本地），根據設備情況適配三種模式，卡頓問題已有明顯改善。基礎模式為純雲端輕量調用，適配低配電腦；效率模式融合端側響應與雲端算力，是官方推薦多數用戶使用的檔位；本地隱私模式面向保密場景，使用端側Qwen模型、斷網可用且全部文件本地處理。

系統根據電腦配置自動適配，本文測試機是一臺11代酷睿i5筆記本（4核8線程、16GB內存、核芯顯卡），內存達標、CPU核數未達標，被適配至效率模式，此前試用時的嚴重卡頓基本消失，流暢度與WorkBuddy相當。DuMate和馬維斯不支持Intel Mac。兩款的Mac版僅適配Apple Silicon（M1及以上），2020年前的Intel版MacBook無法安裝。Windows用戶不受此限制。WorkBuddy門檻最低。官方文檔對硬件未做硬性要求，僅列出系統版本（Windows 10/11 x64、macOS 11.0+）和網絡連接兩項前提，且明確不支持Windows ARM架構。

但需注意，官方同時支持Intel和Apple Silicon的Mac。筆者實測8GB內存可流暢運行大部分功能，16GB為推薦配置。靈犀的獨立客戶端暫未公佈詳細硬件要求，此次測試機運行流暢，無卡頓，WPS端內版隨WPS客戶端運行，門檻不高。從硬件友好度排序：WorkBuddy ≈ 千問辦公 > 靈犀 > 馬維斯 ≈ DuMate。選型之前先對照設備配置自查，這一步比任何功能對比都更為基礎。免費額度與計費體系對比五款中四款已收費，但都留有免費額度。

各家計量單位不統一（Token、積分、靈點），無法直接換算，但可以看絕對量和重置機制：需要關注的幾點：馬維斯是目前唯一完全免費沒有推出商業化套餐的工具，每天2000萬Token的額度對個人用戶而言充足。但騰訊應用寶團隊在媒體訪談中已勾勒出Marvis未來的商業化路徑，涉及開發者付費內容與Token獎勵機制，免費策略能持續多久尚不確定。DuMate的免費策略最激進，每日免費500積分，首次贈送25000積分。靈犀的免費額度因人而異，部分用戶體驗獲贈24000靈點，但也有特殊任務比如WPS大會員可獲贈2000積分。WorkBuddy的免費額度最緊，500積分更接近“嚐鮮試用”的水平。

需要提醒的是，各家計量單位不統一（Token、積分、靈點），同一任務在不同工具上的消耗差異可能很大，很難直接換算。不想付費的輕度用戶，可以在設備允許的情況下，每個應用的積分分別領取，基礎任務各家交付效果差別不大。五款工具有一個不分產品的共性痛點：版本更新太頻繁。迭代節奏基本一天一個版本，每天開機後首先面臨的是等待更新，而非直接開始工作。部分更新包需要多次下載才能安裝成功，有時更新後還要求重啟軟件甚至重啟電腦。這一問題普遍存在於整個賽道，是窗口期密集迭代的通病。建議後續各家提供無感自動更新選項，減少更新流程對工作的打斷。

底層差異：模型、能力與生態界面和硬件決定一款工具能否用起來，模型和生態則決定它能走多遠。這幾項差異是五款工具拉開差距的關鍵。模型選擇：自由度差異打開五款工具的界面，最直觀的差異之一是模型選擇自由度。WorkBuddy自由度最高。底部下拉菜單可切換混元Hy3、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax等國產模型，也有Auto自動模式。持有API Key還可接入外部模型。靈犀次之。接入豆包、DeepSeek、千問等全系列國產大模型，可靈活切換，但僅限國產。千問辦公用“分檔”替代了“選擇”。不按模型名稱分類，分為經濟（0.1倍消耗）、基礎（0.25倍）、高級（1倍）和旗艦Qwen3.

8-Max（1.1倍）四檔，用戶只需判斷任務複雜度。馬維斯和DuMate將模型選擇交給系統。馬維斯提供三種模式：基礎模式為純雲端輕量調用，適配低配設備；效率模式融合端側響應與雲端算力（多數用戶的首選）；本地隱私模式使用端側Qwen模型、斷網可用且全部文件本地處理。系統根據電腦配置自動適配。DuMate不在界面提供模型切換，但採用Harness框架，百度官方稱該引擎可將積分消耗降低75%。在沒有特定模型使用偏好的情況下，對於普通用戶來說，其實只關注交付效果、交付效率、使用成本即可。各自的差異化能力WorkBuddy，“全棧”。

技能市場+連接器+專家三套體系，專家超100個，覆蓋開發、設計、數據分析、行業研究。支持“專家團”多Agent並行協作（如一個軟件開發團隊含交付總監、產品經理、架構師、工程師、QA）。多模態生成支持文、圖、視頻、3D和數據看板。已通過中國信通院可信認證。近期功能迭代節奏明顯加快：7月聯合騰訊文檔上線“人機雙寫”協同編輯，AI與人在同一文檔內實時創作、修改；8月升級“資料庫”能力，產物可上傳雲端沉澱為知識資產，這兩項功能在其他四款產品中尚無對標。馬維斯，“系統級操控”。

馬維斯在工作場景上抽象出6個Agent，Team Leader馬維斯負責統籌調度，APP Agent負責應用操作，Computer Agent負責電腦系統運維，Browser Agent負責網頁交互，File Agent負責數字資產管理，Search Agent負責信息檢索。6個Agent協同處理跨領域任務，如“讀合同PDF→搜索行業標準→生成合規報告”這種需要文件、搜索和瀏覽器三個Agent配合的流程。馬維斯直接調用Windows底層API完成主題設置、電源管理、硬件檢測、網絡測速等操作，無需模擬點擊。手機可遠程查看電腦屏幕，甚至在電腦鎖屏狀態下解鎖操作（需提前授權）。

由於定位是系統操作級別的AI助手，馬維斯有一個其他四款不具備的能力，即幫用戶修復電腦問題。實測中清理內存、應用開啟失敗修復等常見系統故障，馬維斯均可完成，這對非技術背景的辦公用戶有實際價值。但此前實測出現過穩定性問題。靈犀，“原生可編輯交付”。深度打通WPS底層API，生成的表格帶完整公式、Word可審閱修訂、PPT為標準版式，區別於圖片拼接或文本框堆疊，生成的是真正可二次編輯的文件，這與WPS原生文檔生態直接相關。其PPT能力內置了完整的自動化方案，以python-pptx為核心引擎配合多套場景設計模板，從大綱規劃到代碼構建生成可編輯的PPTX文件。

這對重度文檔用戶是核心差異，AI生成的PPT能否直接修改數字、表格能否調整公式，決定了初稿是否可用。千問辦公，“企業級+釘釘生態”。釘釘服務超2600萬企業組織和近8億用戶，企業長期積累的消息、會議、文檔、審批和待辦構成了Agent理解一家公司的原始數據。千問辦公可調取釘釘群聊、日程、待辦、文檔、審批和知識庫。另一特色是網頁全棧製作，除生成HTML外還能接入數據庫並完成部署，直接交付可訪問的線上鏈接。DuMate，本地預裝安全沙箱，任務在隔離環境中執行，文件刪除、系統修改、數據外發等高風險操作需明確授權。最小權限原則體現在工作區設計，用戶指定專用文件夾，目錄外無操作權限。

其他工具也有各自的安全機制，只是路徑不同。靈犀天然受限於WPS進程內，千問辦公走雲端API權限控制，馬維斯直接調系統底層API反而權限最大、潛在影響面也最大。內置百度搜索、秒噠、網盤等原生Skill，IM接入支持飛書、微信、釘釘。生態與跨端：連通範圍與跨端可用性生態連通性。WorkBuddy接入40+連接器，騰訊文檔、企業微信、GitHub、Notion、QQ郵箱等，騰訊生態內部打通是天然優勢，還支持自定義MCP連接器。同時，WorkBuddy也在積極構建硬件生態，今年WAIC發佈首款接入WorkBuddy的AI記憶眼鏡後，9月2日將召開軟硬生態發佈會。

千問辦公採取“MCP協議+釘釘雙向嵌入”雙線路，覆蓋瀏覽器、Microsoft 365、Vercel、Canva等，釘釘深度嵌入是最大壁壘。馬維斯的技能廣場仍處早期階段，已上架技能數量有限。靈犀以WPS協同為核心，對外通過WPS筆記MCP服務做有限開放。DuMate生態尚在發展中，但百度搜索作為原生Skill是獨特優勢。跨端實用性。這裡有一個關鍵區分，部分工具的“跨端”是真正的雲端同步，文件存儲在雲上，電腦關機後手機仍可訪問；另一些則是“遠程遙控”，文件留在電腦本地，手機只是遠程發送指令，電腦一旦關機便不可用。

跨端實用性排序：馬維斯 > 千問辦公 > 靈犀（文件可跨端但AI上下文不一定） > WorkBuddy（需電腦在線） > DuMate（需電腦在線）。前三者是真正的跨端協同，後兩者本質是遠程遙控。而實際辦公場景中，跨端需求恰恰多發生在電腦不在身邊時。實測：一個編輯的工作流我的日常工作鏈路即專題策劃→選題發現→成稿→稿件審核→招股書財報等源頭文件下載→封面圖生成。以下按此順序逐環節測試，每個環節由於時間原因讓2-3款工具完成同一任務，記錄可用性及問題。專題策劃：寫一份欄目策劃案任務：給一個視頻對話欄目的基本定位，要求AI撰寫一份完整的欄目策劃案，包含選題推薦機制、嘉賓策略、錄製形式、播出節奏等。

這個場景考驗的核心是結構化思維和專業深度，文筆反而不是主要變量。一份能提交總編輯審核的策劃案，需要在選題來源、評估標準、嘉賓分級策略、邀約要點等環節都有可落地的方案，而非泛泛的方向。千問辦公完成度最高。它在開始前先提供一組選項供用戶選擇，策劃案格式、顆粒度寫到多細、欄目多久一期、錄播還是直播。用戶選擇後，在較短時間內給出策劃案。成果基本具備初稿形態，可直接提交審核，選題推薦環節給出了選題來源、評估標準和提案流程；嘉賓策略給出了分級策略和邀約要點，均有實質內容。WorkBuddy快但流於表面。省去了前置問答環節，在較短時間內交出策劃案，速度快於千問辦公。

但完成度明顯不足，選題推薦僅給出幾個方向，未涉及來源、評估標準和提案流程；嘉賓策略僅給方向，未涉及分級和邀約要點。需要較大改動才可能提交審核。核心發現：千問辦公的“先問再寫”看似多了一步，恰恰是這一步讓它準確理解了需求，最終完成度反超WorkBuddy。這個場景選誰：千問辦公。多花一分鐘回答前置選項，換來的是一份可直接使用的策劃案，而非需要推翻重來的框架。選題發現：周度/月度選題推薦任務：要求蒐集全網關於某領域的熱點話題，從話題可操作性、時效性、價值性等方面給出選題建議。選題調研是編輯每天的核心工作。調研的深度與廣度，閱讀後即可判斷。

數據是否準確、來源能否追溯、分析是否提供信息增量，這些維度恰恰能體現工具間的差距。DuMate先問後推薦。執行前先進行問詢，詢問選題面向人群、預計發佈渠道等，然後推薦了6個可操作的選題。但選題框架需點擊對應選題後才逐個展開，不能一次性總覽。WorkBuddy直接出提綱。無前置問詢，直接輸出選題提綱，一覽性強、效率更高。兩種模式各有利弊。DuMate的問詢機制使其對需求理解更精準，但增加了一步交互；WorkBuddy直接輸出結果，效率更高，兩者交付的結果在最終採納上有差異單不大。成稿：讓AI寫初稿任務：給一份包含核心事實、角度和關鍵數據的選題brief，要求寫一篇2000字左右的商業分析稿。

判斷標準是高度可用還是需要多次編輯，包括是否存在“AI味”、結構是否套話堆砌、用詞是否帶有公關腔調、是否編造數據等等。千問辦公在該場景中反超。與此前事實核查場景中的遲緩表現形成鮮明對比，先詢問發佈渠道、風格、字數等，然後生成稿件，速度和交付結果均優於核查場景的表現。更關鍵的是，AI味含量低於WorkBuddy（連續測試兩篇，效果一致）。先問後寫的機制使其準確理解了風格需求。WorkBuddy直接出稿，效率更高，AI味需要進行二次處理。省去了前置問答，速度快，初稿的框架和信息密度可用，但用詞有AI腔調，需要做一輪的去AI味修改才能定稿。核心發現：同一工具在不同場景下的表現差異巨大。

千問辦公在核查場景中遲緩，在寫作場景中反而領先，不宜僅憑單一場景的表現下結論。對於讀者選型的啟示是，不宜僅憑一次測試就下判斷，不同類型的寫作任務需要多試幾次。這個場景選誰：千問辦公。先問後寫多花30秒，換來的初稿修改成本遠低於WorkBuddy“快但可能需要一輪去AI味”的路線。稿件審核：AI幫核稿任務：給一篇已寫好的初稿，要求AI進行事實核查、補充和潤色。DuMate轉txt快但不可編輯。將長篇複寫的文字自動轉換為txt格式處理，啟動速度很快。但監視器不支持直接編輯，無法人機協同修改，任務完成後用戶無法在界面內直接修改AI的產出，需要另開工具編輯。

對於需要邊看邊改的編輯工作流而言，不支持協同修改構成了實質性障礙。千問辦公核查場景表現遲緩。相同的核查任務千問辦公花了200秒才開始處理，此時DuMate已進入修改文章的第二階段。但在寫作場景中千問辦公又實現了反超，再次印證“同工具不同場景差異大”的判斷。DuMate的IPO稿件核查鏈路。實測中讓DuMate先下載最新版招股書，再對同事初稿進行核查、補充和潤色。鏈路能跑通，但DuMate對PDF文件的解析速度遠不如靈犀，這是PDF處理能力的直接差距。馬維斯可以完成一定程度的文案創作和核查，但交付效果和速度均不如其他幾款。

在稿件數據與事實核查、標點符號修正等場景中，馬維斯的完成質量和處理速度均落後於本文涉及的其他AI助手。這與它的定位有關，系統級操控才是其核心優勢，文檔處理並非強項。這個場景選誰：快速核查選靈犀專業版，PDF解析能力強、原生可編輯；或者DuMate（轉txt處理快）。馬維斯在核查場景表現不佳，更適合用於系統運維而非文檔處理。千問辦公在此場景偏慢。源頭文件：下載招股書與財報任務：給一個公司名，要求找到並下載其最新招股書PDF；再要求下載某上市公司最近一期季報/半年報/年報。

招股書動輒四五百頁，在港交所披露易或上交所網站找到正確版本（初版、修訂版、最終版容易混淆），下載後還需確認文件完整性，這一過程本身就較為耗時。AI工具能否幫助用戶實現從“輸入公司名”到“PDF已下載至桌面”的全鏈路自動化，是衡量其實際效率提升的一個具體指標。DuMate可以完成招股書下載。實測中讓DuMate下載最新版招股書，鏈路跑通，能打開交易所網站、搜索公司、找到文件並下載。但在後續PDF解析環節速度遠不如靈犀。DuMate的安全沙箱在文件下載環節並未構成障礙，但PDF處理效率有明顯差距。靈犀的PDF解析速度最快。在IPO稿件核查場景中，靈犀對招股書PDF的解析效率明顯領先於DuMate。

但靈犀綁定WPS文檔生態，瀏覽器操控能力有限，能否獨立完成“從公司名到下載PDF”的全鏈路，需重點驗證。馬維斯可以完成招股書和財報文件的下載。得益於系統級操控能力和Browser Agent，馬維斯能打開瀏覽器、導航到交易所網站、搜索公司、找到鏈接並下載，全鏈路跑通。但在對PDF、Word等文件的解析上，馬維斯的速度相對較慢，明顯不如靈犀。這一短板與其定位有關，系統運維才是核心優勢，文檔解析並非強項。需要關注的難點：港交所一個公司可能有多版招股書（初步招股書、最終招股書、補充招股書），AI能否找到正確版本，考驗的不只是檢索能力，還有對金融文檔體系的理解。

下載的文件能否正常打開、是否為完整PDF、文件名是否存在亂碼，也是實際問題。這個場景選誰：馬維斯和DuMate均可完成下載，靈犀可以完成下載和解析也最快。配圖：為文章生成頭圖任務：給一篇已完成的稿件，要求AI生成一張適合微信公眾號風格的頭圖。配圖是編輯日常工作的高頻環節，AI生圖的質量、速度和對文章內容的理解程度，直接決定能否省去查找素材或外包設計的時間。DuMate畫質最優，但速度慢且資源佔用高。先生成提示詞讓用戶確認，再執行生圖，圖片質量最高，對文章內容的映射程度更高，畫質細節質感明顯更好。

但意圖理解需增強，明確要求生成橫版、微信公眾號風格頭圖後，仍生成了一張不符合要求的長條形窄圖；改為直接指定具體比例數值後，生圖結果才符合預期。執行速度的問題更突出，在16GB內存、核芯顯卡的測試機上，生圖期間電腦明顯卡頓，已無法正常回復微信消息，約5-8分鐘後圖片修改完成、速度才恢復（後續測試中生圖效率有提升）。WorkBuddy和靈犀生圖交付快。根據文章內容直接生圖，不設提示詞確認環節，耗時優於DuMate，效率更高。最終可用性與DuMate差別不大，但圖片質量和內容映射度不如DuMate，部分情況下需要二次修改。

核心矛盾：DuMate走“先確認再執行”的質優路線，但速度慢、資源佔用重、意圖理解偶爾跑偏；WorkBuddy和靈犀走“直接出圖保證可用”的效率路線。這個場景選誰：追求質量選DuMate（但需耐心等待約5-8分鐘且電腦可能會卡頓），追求效率選WorkBuddy或靈犀（速度快偶爾需要二次編輯）。AI辦公助手選型建議給出具體建議之前，先回答一個讀者可能存在的疑問：到底選哪款，再具體操作中如何根據任務選AI辦公工具？分工具來說，WorkBuddy是能力最全面的“全棧工作臺”，各方向均有覆蓋但價格也最高。近期“人機雙寫”和“資料庫”兩項功能領先於行業，且正在向硬件生態延伸。

適合不希望安裝多個工具、傾向於一個入口解決所有需求的用戶。但高頻用戶500積分/月可能面臨積分不夠的問題，標準版連續包年672元/年，可用積分4000+。靈犀，文檔交付質量最好，標點核查、信息核查比對效率高，贈送積分相對充足，生成的PPT為可二次編輯的標準版式。重度文檔用戶的首選，可結合WPS大會員使用。千問辦公，“先問再做”模式的代表，策劃案和寫稿場景完成度高。C端用戶用不上企業級能力，積分每天只有100個，個人使用體驗可能會打折扣。DuMate，免費額度最激進，百度搜索原生Skill有優勢。但生態尚淺、不支持人機協同編輯、PDF解析偏慢，更適合“提交任務後等待交付”的使用方式。

馬維斯，目前完全免費。系統級操控能力強，6個Agent協同覆蓋應用操作、網頁交互、文件管理、搜索和系統運維。能調Windows底層API修復電腦故障、清理內存，這是其他四款不具備的能力。近期版本更新後卡頓問題明顯改善，基礎/效率/本地三種模式自動適配配置。文檔處理PDF解析偏慢。實測的答案是，組合使用或許是低成本方案。各家免費額度是按工具發放的，DuMate每日免費500積分，千問辦公註冊即贈，馬維斯基本免費，多裝一款就多一份額度，組合這個動作本身不產生費用。付費策略也隨之改變，高頻用戶也可只需訂閱一個主力工具，短板用免費額度來補。

從低預算的角度來說，零成本起步+低成本入門：馬維斯（每天2000萬Token完全免費）+ DuMate（初始25000積分每日免費500積分），WPS根據任務情況初始800-20000靈點，如果本來就是WPS用戶也可同步薅大會員權益。千問辦公100積分/日和WorkBuddy的500積分/月。頂配方案：WorkBuddy旗艦版連續包月700元/月（月付999元）最貴但全棧能力最廣，千問辦公198元/月/席企業版適合釘釘團隊。實測中還有一個容易被忽視的維度：文件格式兼容。

各家助手的文件預覽器並不統一，靈犀的任何文件點擊後都可能跳轉到WPS Office中打開；WorkBuddy和DuMate對Word文件的兼容也不夠順暢。應對辦法是，在必要情況下讓AI成稿後重新生成一份HTML文件。HTML可以直接在瀏覽器中預覽，排版接近最終發佈效果，校對比對著Markdown源碼直觀得多；同時HTML內容可以整段複製進媒體發佈後臺，省去了格式轉換的環節。更有價值的發現是MD格式的通用性。各家AI助手的默認輸出格式都是Markdown，而MD是純文本，不同助手都能識別和編輯同一份本地MD文件。

實測中我用WorkBuddy寫好初稿，直接把本地文件交給DuMate校對，校對完成後再交給靈犀二次校對並生成Word版本，三個工具接力編輯同一份文件，中間不需要格式轉換，而且能發揮各自優勢打磨稿件。對打算組合使用多個助手的用戶，這個以本地MD文件為中轉站的工作流值得參考。這些工具都在往“端到端交付”的方向走，能否接近端到端，很大程度上取決於前置條件。只要素材充足、指令清晰，AI在初版交付上需要人介入的地方已經相當少，部分場景的產出稍作調整即可使用；反之素材不足或指令模糊，返工量會明顯增大。

一個反覆出現的規律值得注意：“先問再做”的工具（千問辦公、DuMate）完成度往往更高，“直接做”的工具（WorkBuddy）效率更高。選工具時可以先評估自身需求，哪些更粘手、哪些更貼心、哪些更高質。而對編輯這個職業來說，當AI生成的初稿質量持續提升，編輯的核心價值將體現在何處。答案或許是判斷力：判斷哪段能用、哪段不能用，辨別什麼數據需要核實、什麼來源可信，還有讀者到底想看什麼。這些目前AI還做不到，可能短期內也做不到。這裡有一個實測下來的經驗：可以根據自己的寫作習慣，把去AI味兒、優化文風、優化標點等的高頻需求整理成一套固定指令反覆使用。

WorkBuddy和靈犀的最新版已經支持自動記憶寫入，會逐漸記住用戶的風格偏好，並在後續任務中自動執行，用得越久，文風越接近“你的”。市面上也有現成的寫作Skill可以安裝試用，實測大致能達到八成可用的效果，但文風完全變成了另一個人，對作者和讀者來說體驗都不理想。對於需要經常寫作的用戶，建議推薦在試用過程中逐漸選定1-2個常用應用，逐漸磨合出專屬風格的AI助手，讓它在反覆協作中形成專屬的風格記憶。這些專屬的風格記憶，連同判斷力與對好內容的敏感，正是AI時代裡最難被工具替代的東西。

AI辦公助手，沒有葵花寶典，一輪實測下來這句話依然成立：沒有哪款工具能一步到位解決所有工作，各家產品仍在窗口期裡快速迭代、時好時壞。工具會過時，用法不會，真正屬於自己的，是這些在一次次協作中沉澱下來的判斷與偏好。（本文首發APP，作者 | AGI-Signal，編輯 |秦聰慧 ）