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“一匹馬、一頭騾子、一只猴子，怎么能叫賽馬？”
當外界將阿里整合QoderWork、悟空、MuleRun三款Agent產品，解讀為“結束內部賽馬”時，一位接近阿里的業內人士沈默給出了不同判斷。
在他看來，外界的關注點有些偏了。
比起討論“賽馬”，更值得關注的是另一件事：過去一年，大廠圍繞Agent展開的多線探索，正在進入新的階段。
從產品整合，到方向收攏，大廠開始重新判斷：哪些Agent能力值得繼續投入，資源應該向哪里集中。
阿里的這次調整，是這輪變化的一個縮影。
整合，才是競爭的開始
曾在阿里云內部創業孵化MuleRun的“90后”陳宇森接任釘釘CEO后，釘釘及阿里Agent產品后續的組織調整，一直備受關注。
阿里的Agent整合分為“兩步走”：6月先梳理釘釘內部的組織架構，7月再推進集團層面的產品合并。
具體而言，釘釘內部成立核心平臺業務部統管釘釘核心業務，將悟空與MuleRun團隊整合為新的悟空團隊；集團層面則以桌面AI智能體工具QoderWork為基礎，整合悟空和MuleRun的能力。
但在分析師岳明看來，將此次調整解讀為“結束賽馬”，未免有些片面。
他向雷峰網解釋，QoderWork、悟空、MuleRun從一開始就不是同一類產品。QoderWork偏向桌面生產力，悟空聚焦釘釘企業協同，MuleRun則探索跨平臺Agent執行。三者無論產品定位、目標用戶還是技術路線，都存在明顯差異。
在他看來，這次整合不是做減法，而是重新組織Agent能力。
“過去大家各跑各的，很難直接比較。當幾個產品進入同一個體系，共享資源、共同面對用戶，誰真正有價值，反而會越來越清楚。”
所以，整合并不意味著“結束賽馬”，反而意味著競爭正式開始。
類似的討論，也出現在騰訊身上。
過去半年，騰訊內部陸續孵化出多款Agent產品，包括騰訊云團隊推出的WorkBuddy、騰訊電腦管家團隊推出的QClaw，以及微信團隊推出的ClawBot。
據雷峰網了解，WorkBuddy、QClaw雖分屬不同團隊、定位各異——前者聚焦企業辦公場景，后者側重個人桌面生產力，但均歸屬于騰訊副總裁王慧星管理。
隨著WorkBuddy在企業市場表現亮眼，圍繞騰訊內部多款Agent產品如何分工、是否會進一步整合的討論逐漸升溫。
此后，QClaw產品經理張舒昱宣布離職，更讓外界猜測騰訊是否將結束“賽馬”、收斂Agent資源。不過，張舒昱隨后公開回應，否認了“內部賽馬”的說法。至于QClaw后續是否會迎來新的組織調整？歡迎添加作者微信skylar_12_14，互通大廠AI人事與組織變動的一手信息。
從“廣撒網”到“資源收攏”
比起討論“內部賽馬”是否結束，更值得關注的是：大廠為何開始重新配置Agent資源？
長期關注Agent的業內人士譚飛認為，此前廠商最大的焦慮，是搶占Agent入口。沒人知道Agent最終會長成什么樣，與其押注一條路線，不如同時探索多個方向，讓市場來驗證。
這幾乎是過去一年國內大廠布局Agent的共同思路。
但一年多過去了，情況已發生變化：AI Coding率先跑通，以Claude Code等產品帶動的Coding Agent成為最先驗證的方向之一；企業辦公、開發協同等場景開始進入真實工作流。
行業開始知道，哪些方向值得繼續投入。“去年大家比的是誰先做出來，今年比的是誰真正跑出來。”
方向越來越清晰，多線探索的問題也開始暴露：資源分散、能力重復、組織內耗。
“去年最大的風險是押錯方向，今年最大的風險反而是重復建設。”
也正因為如此，大廠開始收起過去“廣撒網”的打法，把資源集中到已經跑出來的方向。更多大廠Agent產品動態，歡迎添加作者微信skylar_12_14交流。
Agent資源開始收攏之后，一個新的問題出現了：接下來，大廠該把資源押向哪里？
Agent競爭，為何開始轉向B端？
阿里的整合，給出了一個很明顯的信號：企業場景，正成為大廠重點押注的方向。
QoderWork、悟空、MuleRun雖然定位不同，但都圍繞生產力和企業場景展開。
騰訊也在向企業場景傾斜。上個月，WorkBuddy推出企業版AI工作臺，進一步向企業辦公場景延伸。 可見，國內大廠正在重新思考Agent的商業化路徑。
這源于競爭邏輯的變化。
過去幾年，大廠對于AI應用的探索，多少還帶著移動互聯網時代的慣性。
某互聯網廠商AI產品負責人程遠告訴雷峰網，很多大廠剛做AI應用時，沿用的還是移動互聯網時代的思路——先把用戶做起來，再考慮商業化。豆包就是一個典型案例，其早期產品策略更多圍繞用戶覆蓋和活躍度展開。
但后來大家慢慢發現，“AI的日活（DAU）邏輯，和App的日活邏輯不是一回事”。
程遠認為，一個每天打開十次、主要用于閑聊的AI助手，和一個每周只調用幾次、但能夠幫助企業完成采購審批、開發任務的Agent，價值完全不同。
也就是說，大廠開始發現，用戶規模并不等于商業價值。問題在于，僅靠C端，很難支撐Agent的規模化商業化。
相比之下，B端需求更明確，也更容易衡量價值。辦公協同、軟件開發，本身就是Agent最容易進入的真實工作流。
海外頭部AI公司已經率先驗證了這一路徑：押注企業Agent的Anthropic，率先吃到了商業化紅利。
其旗下Coding Agent Claude Code上線不到一年，年化收入已突破25億美元；早在去年10月，整個Anthropic就有超過30萬家企業客戶貢獻約80%的收入。
某騰訊系SaaS廠商市場部負責人陸敏告訴雷峰網(公眾號：雷峰網)，WorkBuddy在拓展To B市場過程中，正積極推進與其SaaS系統的對接。
在她看來，Agent只有進入企業已有業務流程，連接數據和系統，才能從一個AI助手變成真正的生產力工具，也才更有可能形成規模化收費。
值得注意的是，國內大廠也開始嘗試尋找新的評價標準。百度在5月提出DAA（Daily Active Agent，日活躍智能體），試圖衡量Agent是否真正參與任務執行。
但無論是DAU還是DAA，最終決定大廠Agent競爭力的，都不是指標本身。真正重要的是，Agent完成了多少任務、解決了多少問題，又創造了多少業務價值。
大廠Agent的競爭，才剛剛開始。只是這一次，規則已經不同。
本文作者長期關注互聯網大廠AI產品及人事變動，歡迎添加作者微信skylar_12_14交流探討。
注：文中沈默、岳明、譚飛、程遠、陸敏皆為化名。
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