核心内容总结
最近大厂在AI办公助手（办公Agent）领域的竞争突然“接地气”了——字节的TRAE Work和腾讯的WorkBuddy甚至在小区电梯里抢广告位。这场竞争背后，大厂们分成了两条技术路线：一条是“自家养模型”（比如阿里千问办公、字节豆包办公，靠自己的大模型撑场面），另一条是“整合百家模型”（比如TRAE Work、WorkBuddy，把多个厂商的模型装在一个工作台里）。而走整合路线的产品，现在遇到了一个关键难题：怎么让后台自动选对模型做任务（叫“路由”），这不仅影响用户体验，还可能变成模型厂商新的竞争战场。
一、电梯里的暗战：大厂抢用户的“近身肉搏”
你家小区电梯里的广告可能藏着大厂的商战。北京朝阳某小区的电梯，前不久还挂着腾讯WorkBuddy的广告，现在换成了字节的TRAE Work。这不是偶然——两家都在抢普通办公人群的注意力。
TRAE Work原本是做AI编程工具的（叫TRAE SOLO），今年6月升级后，开始覆盖写方案、数据分析、跨团队协作等通用办公场景，相当于从“程序员专用”变成了“所有人能用”。而字节内部其实还有另一条线：豆包办公（和飞书整合，靠字节自己的Seed模型）。现在TRAE Work先冲出来和WorkBuddy抢用户，字节等于“两条腿走路”，但也得解决内部产品怎么共存的问题。
二、办公Agent的两条路：“自家养娃”vs“百家抱娃”
大厂们做办公Agent，分成了两种思路：
- 自有模型路线：像阿里千问办公（靠自家千问模型）、字节豆包办公（靠Seed模型+飞书的办公流程）。这种就像“自家养娃”，模型能力越强，产品能做的事就越多，但需要持续砸钱训练模型。
- 多模型聚合路线：TRAE Work和WorkBuddy走的是这条路。它们把多个厂商的模型（比如WorkBuddy有腾讯混元、GLM，TRAE Work有阿里千问3.7）都整合到一个工作台里，用户不用自己切换模型，后台会自动选。这种相当于“抱百家娃”，覆盖的任务更多，但怎么选对娃（模型）是个大问题。
有趣的是，两家聚合产品的模型池还互相“屏蔽”：WorkBuddy没有字节Seed，TRAE Work没有腾讯混元——毕竟是竞争对手，不会把对方的核心模型放进来。
三、路由难题：聚合型Agent的“幕后指挥”
走聚合路线的产品，最大的挑战是“路由”——后台怎么自动给任务选最合适的模型。比如：
- 简单的信息提取（比如总结一段文字），用速度快、成本低的模型就行；
- 复杂的代码编写或推理（比如做财务分析），得用能力强的模型。
这个“指挥”直接影响用户体验：选对了模型，任务完成得又快又好；选错了，要么慢要么效果差，还可能浪费积分（个人用户）或算力钱（企业用户）。
更重要的是，用户用得越多，后台收集的模型表现数据就越多（比如哪个模型做代码任务成功率高），路由会越来越准，形成“用得越多→越智能→更多人用”的良性循环（叫“数据飞轮”）。但现在行业还没统一答案：腾讯内部甚至有两种不同的研究方向——一种关注单次任务选模型，另一种关注连续任务的整体最优（比如前一步选A模型，后一步选B模型会不会更省钱）。
四、模型厂商的新战场：路由成了“流量入口”？
以前模型厂商是直接抢用户（比如让你主动选我的模型），现在聚合型Agent可能变成新的“分发渠道”——路由选哪个模型，哪个模型就能拿到更多调用量。
举个例子：如果某个模型在代码任务上特别强，路由就会经常选它，它的调用量就上去了，厂商就能赚更多钱。这就像电商平台的“推荐位”，模型厂商要争路由的“青睐”。
资本市场已经看到了这个价值：全球最大的模型聚合平台OpenRouter今年5月融了1.13亿美元，估值13亿。但能不能成，关键看路由准不准——谁能把任务精准分配给合适的模型，同时把成本降下来，谁就能赢。
最后一句话总结
办公Agent的竞争，表面是电梯广告抢用户，背后是技术路线的PK，核心是“怎么让AI更聪明地干活”。对普通用户来说，未来可能不用纠结选哪个模型，只要打开一个工作台，AI就能自动帮你搞定复杂任务——但前提是大厂们先把“路由”这个难题解决好。