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  Tech 星球（微信 ID：tech618）

文|王琳

封面来源|AI 生成

AI 产品之间的竞争，正在转向模型之外。

从 AI 办公到 Personal Agent，行业都在试图让 AI 从回答问题走向完成任务。但用户真正使用时，发现 AI 不懂自己的历史资料，缺乏专业知识和工具，过去积累的工作经验也无法沉淀复用；面对金融、科研等专业任务，AI 缺乏足够可靠的知识和工具，生成的结果还需要反复核验；而在企业内部，员工的工作经验、业务流程和组织知识，也很难沉淀为可复用的能力。

这意味着，AI 虽然能够辅助完成任务，却还没有跨过生产力的真正门槛：它能生成答案，却未必能交付可以直接使用的结果。

换句话说，模型能力决定了 AI 能做什么，但当模型趋同，真正决定产品上限的，可能是模型之外的能力。比如，谁拥有更丰富、更可靠的知识，谁能理解用户和组织，谁又能将 AI 真正嵌入工作流，让经验沉淀下来、让能力持续复用？

而这正是库库试图回答的问题。

依托个人服务、专业办公、企业组织和海外市场，库库正在构建覆盖不同用户与工作场景的全球产品矩阵，目前在全球已经有 5000 万月活。从理解一个人的需求，到完成一项专业工作，再到服务一个组织、适应不同国家的真实工作流，库库希望探索的，是 AI 从辅助工具走向真正生产力的另一条路径。

当模型趋同，AI 如何突破生产力瓶颈

对于职场打工人而言，Agent 最尴尬的时刻，可能不是任务没做完，而是几分钟生成了一份看起来专业的报告，用户却要花几个小时检查它有没有胡说。尤其是在科研、医疗等专业领域，一旦出现幻觉，流畅的表达反而可能掩盖错误。

库库试图解决的，正是信源可信度问题。比如，在一份关于肠道菌群失调的专业分析报告中，库库不仅会检查引用的论文及其内容能否支撑报告中的论点，还会回到论文数据库，核查核心文献的真实性和依据，对报告进行内容体检与纠偏。

这套能力背后，是百度学术长期积累的知识图谱，以及基于大量论文形成的逻辑性、事实性核查能力。与此同时，库库还将数据溯源能力延伸到具体工作交付中，让用户能够回到原始资料，核验数据、理解结论背后的依据。

目前，库库已接入超过 18 亿份公域行业资料、7.5 亿篇学术论文和 700 多万个在线知识库，为专业任务提供知识支撑。在此基础上，库库通过多专家协作、Office 人机共写、多模态应用搭建和跨设备操作等能力，将知识检索延伸到实际任务执行；知识广场则进一步推动行业资料和用户经验的沉淀、共享与复用。在金融、学术、法律、医护四个领域，库库可以做到绝对领先。

准确和专业保证了用户主动提出需求时，可以很好的完成任务。但现实场景中，库库可以为用户多想一步。

比如，一个正在求职的用户，可能还没来得及向 AI 提出需求，库库就已经从用户授权的网盘资料中识别出其求职意图，并主动推送简历制作和优化服务。

当简历准备完成后，服务并没有就此结束。在用户授权连接日程等应用后，库库还可以结合用户的日程安排，继续提供模拟面试、面试陪伴和面试复盘等服务。从简历准备到面试，再到复盘，AI 围绕求职这一长期目标，尝试覆盖用户整个需求旅程。

更重要的是，这种记忆并不是一成不变的。如果用户从大学毕业求职进入职场，库库会根据其身份画像和交互数据的变化，调整原有记忆，不再围绕已经过时的求职需求推送服务，而是转向匹配其新身份的需求。

与每次使用都需要重新输入背景、上传资料的传统交互方式不同，库库试图依托百度网盘中的个人文件、照片和学习记录，在用户授权下建立长期记忆，让 AI 理解用户的习惯、需求及所处阶段，从等待用户提问转向围绕长期目标持续提供帮助。

这意味着，AI 竞争正在从一次性问答，转向持续性的个人服务。

从超级个体，到超级组织

如果说个人 Agent 需要理解一个人，那么企业 Agent 就必须理解一个组织。

企业生产力不只是个人效率的叠加，还涉及业务流程、部门协作、数据权限和组织经验。AI 如果不了解这些背景，即使能够完成单项任务，也很难真正进入企业工作流。

调研了 1000 多名组织用户后，文库网盘将库库企业版的能力概括为三个关键词：懂组织、高可靠、自进化。

百度集团副总裁、个人超级智能事业群总裁王颖对 Tech 星球表示，传统企业 AI 仍围绕岗位和角色构建工作流，本质上只是提高个人效率。真正的组织智能，应该围绕共同目标组织协作，从目标制定、上下文对齐、任务分工，到结果评估和反馈迭代，形成完整闭环。AI 要沉淀的，不只是个人经验，而是整个组织的智慧。

要做到这一点，首先要让 AI 理解组织。

核心是理解组织的数据。目前，库库企业版的能力已覆盖超过 60 万个组织，日均任务量增长至上线初期的 9 倍，月访问量增长至 14 倍。库库企业版直接连接企业原有的数据环境，无需重新搭建知识库、配置权限。

除了企业资料，库库还接入文库、学术等专业资源，以及 AI 修图、AI Office、金融会议助理等工具和 Skills。

金融领域是库库此次升级的重点。以财报解读为例，一期财报全流程环节中，用户先生成关注公司的财报日历，选好数据连接器，设一个定时任务；财报一发布，系统自动提醒并调用财报解读 Skill，基于机构级数据源和头部券商研报，按团队自己的模板出结果；人工确认后归档。到了下一期，不用重新搭一遍，直接对照着往下做。

这类能力也已在金融机构中落地。据库库企业版介绍，在南华期货，库库帮助客户服务效率提升 60%；在锡创投，业务交付速度提升 25%；在国联人寿，投研团队人效提升 40%。

在品牌创作室场景中，库库则试图解决跨岗位协作的问题。一次内容制作往往涉及客户沟通、素材整理、修图、排版和审核，而客户要求散落在聊天记录中，品牌规范又分布在不同文件夹，团队不得不反复传递素材、确认版本。

接入企业网盘后，库库可以从客户沟通记录中提取视觉要求和风格偏好，关联品牌规范，让团队共享同一套工作上下文。修图师处理并确认素材后，排版设计师直接接续已确认的版本，最终由负责人审核。成品和制作方法再回到项目空间，成为团队可复用的经验。整个过程，素材无需离开企业网盘。

但理解组织只是第一步，企业更关心 AI 能否可靠地完成任务。为此，库库企业版将安全机制嵌入任务执行全过程，沿用组织原有权限，整个执行过程安全可控。

让企业 Agent 形成长期价值的，是自进化能力。

过去，员工离职或岗位调整，往往意味着部分工作经验随之流失。以教育行业场景为例，库库不仅能帮助教师生成课件，还能将贝叶斯公式等抽象知识转化为学生可以实际操作的互动演示，并配套课堂提问和练习。教师根据学生作答判断知识薄弱点，调整教学内容。

在学生端，库库结合课程目标、教学要求和过往学习记录，定位薄弱知识点，提供针对性讲解和练习，再根据新的作答结果和错误原因，动态调整学习方案。教学反馈与学习数据不断积累，教师的经验也由此有机会沉淀为整个教学团队可复用的能力和经验。

这种组织协作也延伸到了线下。库库企业版、百度网盘与京华深度合作，推出京华、百度网盘、库库联名 AI 录音卡。京华硬件负责听得清，百度网盘负责记得住，百度网盘 AI 听记负责听得懂，库库负责用起来——线下会议采集的信息同步到网盘归档，完成转写与整理后，由库库企业版接入项目，支持团队调用与沉淀。

从连接组织数据，到保障任务可靠执行，再到将经验沉淀为可复用能力，库库企业版正在推动企业 Agent 从效率工具走向组织生产力系统。

构建全球 Agent 生态，库库凭什么

但从个人走向组织，还不是 Agent 能力的全部边界。 

当产品走向全球，面对的又是另一层复杂性：不同国家和地区的用户有不同的知识体系、常用工具和工作习惯。同一套 Agent 能力，能否适应不同市场的真实工作流，决定了它能否从一个本地化产品，真正成长为全球化的生产力工具。

库库海外版 KOOKO 与国内产品共用一套技术底座，目前已经覆盖 204 个国家和地区，服务 1200 万海外用户，有 72% 的对话都可以形成交付物。

王颖向 Tech 星球表示，库库的海外拓展并非简单复制国内经验，而是先通过市场预判和用户数据，验证不同地区的真实需求，再决定重点投入方向。例如，印尼用户对学习和办公需求旺盛，库库便加大 AI 学习、PPT 等能力投入；韩国则成为深度本地化的试点，帮助团队理解当地审美，并将验证有效的内容和设计经验辐射至其他市场。她强调，海外不是一个统一市场，而是由需求、文化和审美各异的多个市场组成。

2026 世界大会现场，百度特地邀请了意大利自媒体博主、AI 学院创始人、软件工程师 Valerio。上午，他把自己的视频创意和语音笔记交给 KOOKO，让它协助打磨视频开场、脚本和配文，并针对意大利语、西班牙语受众进行适配；下午，他又让 KOOKO 搭建了一个小型客户跟踪工具，把客户简报、项目截止日期和交付进度集中起来管理。

从内容创作到客户管理，Valerio 一天之内完成了两类不同的工作。KOOKO 既能参与内容生产，也能根据他的实际需求搭建工具，把 AI 能力延伸到日常业务流程中。

另一位巴西餐饮经营者，则通过 KOOKO 将扫码查看菜单、自助下单点餐、维护商品、处理订单等门店经营全流程串联起来，让 AI 生成的应用真正进入日常经营。据悉，应用和网页开发是 KOOKO 非常热门的使用场景。

从个人创作到餐饮经营，再到创业准备，KOOKO 面对的是不同职业、不同流程的真实需求。例如，一位哥伦比亚创业者通过 17 轮对话，借助 KOOKO 完成了市场调研、APP 原型设计、营销海报、路演稿、公司章程和短视频制作等一系列创业准备工作。

这些案例背后，是 KOOKO 对不同工作场景的适配能力。在 KOOKO 上，用户可以授权 AI 读取公私域内容，连接搜索、云盘和办公工具，完成研究、分析、创作，并交付文档、方案 PPT、数据表格和代码等成果。任务完成后，用户的修改、偏好和项目成果还可以沉淀为长期记忆，成为下一次工作的上下文。

这也是库库试图构建的全球 Agent 能力：让同一个智能体能够理解不同用户的资料、专业需求和工作习惯，而不是简单复制一套产品界面和功能。

因此，库库就形成了以个人数据以及文库、学术的专业知识为主的库库日常和库库办公；结合企业知识库、业务数据和组织经验的库库企业版；结合海外本土化数据、用户习惯与当地工作流，就是库库海外版 KOOKO。

库库并不是简单推出了四款 AI 产品，而是围绕不同用户、知识资产和工作场景，将同一套 Agent 能力延伸到个人、专业办公、企业和海外市场。这让库库在全球已经拥有了 5000 万月活用户。

而当 AI 能够理解一个人、理解一家企业，甚至适应不同市场的工作方式，竞争就不再局限于模型参数和榜单排名。真正决定 Agent 能否长期创造价值的，是它能否进入真实业务、完成真实任务，并将个体经验转化为可复用的组织能力。这或许才是下一阶段 AI 产品真正的护城河。

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