" 一匹马、一头骡子、一只猴子，怎么能叫赛马？"

当外界将阿里整合 QoderWork、悟空、MuleRun 三款 Agent 产品，解读为 " 结束内部赛马 " 时，一位接近阿里的业内人士沈默给出了不同判断。

在他看来，外界的关注点有些偏了。

比起讨论 " 赛马 "，更值得关注的是另一件事：过去一年，大厂围绕 Agent 展开的多线探索，正在进入新的阶段。

从产品整合，到方向收拢，大厂开始重新判断：哪些 Agent 能力值得继续投入，资源应该向哪里集中。

阿里的这次调整，是这轮变化的一个缩影。

整合，才是竞争的开始

曾在阿里云内部创业孵化 MuleRun 的 "90 后 " 陈宇森接任钉钉 CEO 后，钉钉及阿里 Agent 产品后续的组织调整，一直备受关注。

阿里的 Agent 整合分为" 两步走 "：6 月先梳理钉钉内部的组织架构，7 月再推进集团层面的产品合并。

具体而言，钉钉内部成立核心平台业务部统管钉钉核心业务，将悟空与 MuleRun 团队整合为新的悟空团队；集团层面则以桌面 AI 智能体工具 QoderWork 为基础，整合悟空和 MuleRun 的能力。

但在分析师岳明看来，将此次调整解读为 " 结束赛马 "，未免有些片面。

他向雷峰网解释，QoderWork、悟空、MuleRun 从一开始就不是同一类产品。QoderWork 偏向桌面生产力，悟空聚焦钉钉企业协同，MuleRun 则探索跨平台 Agent 执行。三者无论产品定位、目标用户还是技术路线，都存在明显差异。

在他看来，这次整合不是做减法，而是重新组织 Agent 能力。

" 过去大家各跑各的，很难直接比较。当几个产品进入同一个体系，共享资源、共同面对用户，谁真正有价值，反而会越来越清楚。"

所以，整合并不意味着 " 结束赛马 "，反而意味着竞争正式开始。

类似的讨论，也出现在腾讯身上。

过去半年，腾讯内部陆续孵化出多款 Agent 产品，包括腾讯云团队推出的 WorkBuddy、腾讯电脑管家团队推出的 QClaw，以及微信团队推出的 ClawBot。

据雷峰网了解，WorkBuddy、QClaw 虽分属不同团队、定位各异——前者聚焦企业办公场景，后者侧重个人桌面生产力，但均归属于腾讯副总裁王慧星管理。

随着 WorkBuddy 在企业市场表现亮眼，围绕腾讯内部多款 Agent 产品如何分工、是否会进一步整合的讨论逐渐升温。

此后，QClaw 产品经理张舒昱宣布离职，更让外界猜测腾讯是否将结束 " 赛马 "、收敛 Agent 资源。不过，张舒昱随后公开回应，否认了 " 内部赛马 " 的说法。至于 QClaw 后续是否会迎来新的组织调整？欢迎添加作者微信skylar_12_14，互通大厂 AI 人事与组织变动的一手信息。

从 " 广撒网 " 到 " 资源收拢 "

比起讨论 " 内部赛马 " 是否结束，更值得关注的是：大厂为何开始重新配置 Agent 资源？

长期关注 Agent 的业内人士谭飞认为，此前厂商最大的焦虑，是抢占 Agent 入口。没人知道 Agent 最终会长成什么样，与其押注一条路线，不如同时探索多个方向，让市场来验证。

这几乎是过去一年国内大厂布局 Agent 的共同思路。

但一年多过去了，情况已发生变化：AI Coding 率先跑通，以 Claude Code 等产品带动的 Coding Agent 成为最先验证的方向之一；企业办公、开发协同等场景开始进入真实工作流。

行业开始知道，哪些方向值得继续投入。" 去年大家比的是谁先做出来，今年比的是谁真正跑出来。"

方向越来越清晰，多线探索的问题也开始暴露：资源分散、能力重复、组织内耗。

" 去年最大的风险是押错方向，今年最大的风险反而是重复建设。"

也正因为如此，大厂开始收起过去 " 广撒网 " 的打法，把资源集中到已经跑出来的方向。更多大厂 Agent 产品动态，欢迎添加作者微信skylar_12_14交流。

Agent 资源开始收拢之后，一个新的问题出现了：接下来，大厂该把资源押向哪里？

Agent 竞争，为何开始转向 B 端？

阿里的整合，给出了一个很明显的信号：企业场景，正成为大厂重点押注的方向。

QoderWork、悟空、MuleRun 虽然定位不同，但都围绕生产力和企业场景展开。

腾讯也在向企业场景倾斜。上个月，WorkBuddy 推出企业版 AI 工作台，进一步向企业办公场景延伸。 可见，国内大厂正在重新思考 Agent 的商业化路径。

这源于竞争逻辑的变化。

过去几年，大厂对于 AI 应用的探索，多少还带着移动互联网时代的惯性。

某互联网厂商 AI 产品负责人程远告诉雷峰网，很多大厂刚做 AI 应用时，沿用的还是移动互联网时代的思路——先把用户做起来，再考虑商业化。豆包就是一个典型案例，其早期产品策略更多围绕用户覆盖和活跃度展开。

但后来大家慢慢发现，"AI 的日活（DAU）逻辑，和 App 的日活逻辑不是一回事 "。

程远认为，一个每天打开十次、主要用于闲聊的 AI 助手，和一个每周只调用几次、但能够帮助企业完成采购审批、开发任务的 Agent，价值完全不同。

也就是说，大厂开始发现，用户规模并不等于商业价值。问题在于，仅靠 C 端，很难支撑 Agent 的规模化商业化。

相比之下，B 端需求更明确，也更容易衡量价值。办公协同、软件开发，本身就是 Agent 最容易进入的真实工作流。

海外头部 AI 公司已经率先验证了这一路径：押注企业 Agent 的 Anthropic，率先吃到了商业化红利。

其旗下 Coding Agent Claude Code 上线不到一年，年化收入已突破 25 亿美元；早在去年 10 月，整个 Anthropic 就有超过 30 万家企业客户贡献约 80% 的收入。

某腾讯系 SaaS 厂商市场部负责人陆敏告诉雷峰网，WorkBuddy 在拓展 To B 市场过程中，正积极推进与其 SaaS 系统的对接。

在她看来，Agent 只有进入企业已有业务流程，连接数据和系统，才能从一个 AI 助手变成真正的生产力工具，也才更有可能形成规模化收费。

值得注意的是，国内大厂也开始尝试寻找新的评价标准。百度在 5 月提出 DAA（Daily Active Agent，日活跃智能体），试图衡量 Agent 是否真正参与任务执行。

但无论是 DAU 还是 DAA，最终决定大厂 Agent 竞争力的，都不是指标本身。真正重要的是，Agent 完成了多少任务、解决了多少问题，又创造了多少业务价值。

大厂 Agent 的竞争，才刚刚开始。只是这一次，规则已经不同。

本文作者长期关注互联网大厂 AI 产品及人事变动，欢迎添加作者微信skylar_12_14交流探讨。

注：文中沈默、岳明、谭飞、程远、陆敏皆为化名。