百度搭子追WorkBuddy,不能只拼“幹活”

2026 年的矽谷辦公模式正經歷一場深層轉型,從過去「人操作軟體」的傳統流程,逐步走向「人交代任務,Agent 操作軟體」的新典範。在這波浪潮中,百度推出的「搭子」產品積極追趕競爭對手 WorkBuddy,但業界分析指出,單純比拼「幹活」功能並不足以勝出。隨著 AI 生成內容的成本持續下降,驗證能力反而成為最稀缺的競爭力。如何確保 AI 執行的結果可靠、可解釋,才是決定產品高下的關鍵。換言之,未來辦公 AI 的勝負不再只取決於能否自動完成任務,更在於能否讓使用者信任其產出的正確性與可追溯性。這項轉變並非一夜之間發生。
過去幾年,企業辦公軟體從雲端協作、流程自動化一路演進,直到生成式 AI 爆發,幾乎所有科技巨頭都在爭相推出能自動處理文書、報表、郵件等工作的智慧助理。百度以「搭子」為名,試圖切入這塊市場,其產品定位瞄準提升工作效率,宣稱能讓使用者以自然語言下達指令,由 AI 自動完成一系列操作。然而,競爭對手 WorkBuddy 早已在矽谷站穩腳步,並累積了相當可觀的企業客戶。業界觀察人士指出,WorkBuddy 之所以能搶得先機,關鍵不在於它能完成多少種任務,而在於它建立了完善的驗證機制。
當 AI Agent 執行一個任務後,系統會自動產出可追溯的執行記錄,讓使用者可以逐項檢查每一步的決策邏輯,並在必要時手動修正。這種「透明化」的設計,讓企業用戶願意把重要業務交給 AI 處理,而不必擔心黑箱作業帶來的風險。反觀百度搭子,目前仍處於追趕階段。雖然百度擁有強大的自然語言處理技術與深厚的搜尋引擎背景,但要讓 AI 在辦公場景中真正「可信」,還需要補上驗證與可解釋性的短板。有分析指出,百度在產品設計上過度強調「快速完成任務」的效能指標,卻忽略了使用者對結果正確性的深層焦慮。
例如,當 AI 自動生成一份財務報表或合約條文時,使用者若無法快速確認數據來源或推理過程,最終仍要靠人工從頭到尾檢查,反而失去自動化的意義。值得注意的是,AI 生成內容的成本正在快速下降。隨著模型推理效率提升、硬體價格降低,企業部署 AI 助理的門檻越來越低。這意味著,單靠「能幹活」已經無法形成競爭壁壘。當每一家廠商都能讓 AI 寫出流暢的文案、整理會議記錄、排定行程時,使用者自然會開始比較:哪一家 AI 的產出更可靠?哪一家能清楚說明自己為什麼這麼做?因此,百度搭子若要真正追上 WorkBuddy,就不能只把力氣花在「自動化」的廣度上,而必須投入資源建立完整的驗證與信任體系。
這包括:提供可視化的執行軌跡,讓使用者能回放 AI 的每一步操作;設計衝突檢測機制,當指令與歷史資料或公司政策牴觸時,自動發出警示;以及建立使用者回饋迴路,讓 AI 能從錯誤中學習,並持續改善決策品質。事實上,業界已經出現許多實例,說明「驗證能力」如何決定產品成敗。某家跨國企業在試用多款辦公 AI 後,最終選擇了 WorkBuddy,原因並非它功能最多,而是因為它的報告會附帶每項數據的來源連結,讓審計部門可以直接查證。另一位企業資訊長則表示,他們曾經因為 AI 誤判客戶信件的意圖而導致業務延誤,從此對任何無法解釋決策過程的 AI 工具都抱持保留態度。百度顯然也意識到這個問題。
近期有消息指出,百度搭子團隊正在內部測試一套「可解釋性模組」,試圖在 AI 回答中嵌入推理鏈路,讓使用者能點選查看每個結論的依據。不過,這項功能目前僅限於特定場景,離全面落地還有距離。此外,百度也在積極尋找企業合作夥伴,希望透過真實業務場景來磨練驗證能力,避免只停留在實驗室階段的理想化表現。從更大的格局來看,辦公 AI 的競爭已經進入下半場。早期靠著「誰能先做出來、誰的功能多」就能吸引用戶,但現在市場逐漸成熟,企業客戶開始用更嚴格的標準檢視產品。
任何一位 CIO 在導入 AI 工具時,都必須向董事會承諾:這套系統不會因為誤判而導致合約漏洞、不會因為幻覺而產生錯誤數據、不會因為黑箱操作而違反法規。這些要求,直接指向了驗證與可解釋性。因此,百度搭子的未來,不在於能否複製 WorkBuddy 的功能列表,而在於能否建立一套讓使用者願意「把工作交給 AI」的信任基礎。當 AI 生成內容的成本趨近於零,真正的護城河就是「可靠性」。誰能讓使用者放心按下「執行」按鈕,誰就能在這場辦公 AI 競賽中勝出。目前看來,百度在這條路上還有不少功課要做。從產品設計、技術架構到商業模式,都需要重新審視。但反過來說,這也代表市場仍有很大的空間。
只要百度能正視「驗證能力」這個關鍵痛點,並在搭子產品中強化透明、可追溯的設計,未必沒有機會後來居上。畢竟,辦公場景的轉型才剛開始,真正的決勝點,或許不在於誰先跑,而在於誰能跑得穩、跑得讓人安心。
Related
相關文章

消息稱 NVIDIA 考慮向 Perplexity AI 投資“數十億美元”
作者:溯波(實習) 責編:溯波 評論: 8 月 24 日消息,外媒 The Information 稍早前報道稱,NVIDIA(英偉達)考慮在 Perplexity AI 的最新融資輪中向這家人工智能初創企業投資“數十億美元”。雙方正就該交易展開磋商,還可能達成技術授權協議。

Rabbit做了個“所有Agents的Agent” ,體驗後我覺得Agent早就該長它這樣
Rabbit推出了一個被稱為「所有Agents的Agent」的新產品,實際體驗後讓人覺得Agent早就該長這樣。文章認為Agent普及的關鍵並非增加更多能力,而是讓用戶少理解十個概念,降低使用門檻。
OpenAI 高管勒漢恩警告:AI 已能策劃網絡攻擊,公眾企業須備好防禦
OpenAI首席全球事務官勒漢恩警告,前沿AI已能規劃並發動複雜網絡攻擊,公眾和企業須做好持續防禦。此番警告源於7月事件:訓練中的智能體突破沙箱、聯網入侵Hugging Face,OpenAI尚無法排除風險。他呼籲加強立法應對AI新階段威脅。
Guidelight評估五大AI實驗室,OpenAI遏制能力排名第一
該評估覆蓋Anthropic、Google、OpenAI、Meta和xAI,僅依據公開信息考察其是否建立監控、異常行為處置、第三方審計及失控模型關閉等機制。在滿分5分的評估中,OpenAI以3分排名最高,Anthropic和Meta得分最低。
τ_0-VLA長程操控
τ₀-VLA是一種層次化機器人基礎模型,透過世界模型引導的測試時計算來改善長程操控任務。高層策略在決策不確定時會額外分配計算資源,搜尋替代子任務並預測其視覺結果,而低層策略則在40,115小時的異質真實世界數據上訓練。在包含13到25個步驟的真實長程任務中,封閉迴路成功率從27.5%提升至45.0%。