企业智能体覆盖五百强一半 可见度要按AI平台拆

截至10月29日的公开信息，腾讯在10月29日的全球数字生态大会上披露，今年3月上线的WorkBuddy在七个月里迭代100个大版本、完成90亿次用户任务请求，企业版已落地50多个行业，覆盖中国企业500强中的50%、企业100强中的60%，开放平台伙伴与开发者超过5万家，上架Skills超20万。对做AI搜索可见度的团队，这组数字说明问答入口正在从搜索框转到企业智能体。TechWeb：汤道生称WorkBuddy已覆盖中国企业500强中50%

二十万个技能上架之后问答入口变了

汤道生的表述是，选什么模型、接什么Agent、用什么IM，选择权都在企业手里。WorkBuddy将全面开放产品架构，同时支持企业自研Agent与生态中的第三方Agent，包括第三方IM系统的接入。已经有企业基于它组成自己的Agent网络，搭建新一代企业智能中枢。

对可见度监测，入口变化的含义很直接：过去的问题是用户在搜索框里怎么问，现在的问题变成用户在智能体里交代什么任务。任务式提问比关键词更长、更具体，也更依赖回答方对业务场景的理解。按搜索词建的问题库，在这种入口下会大面积失效。

开放架构对信源结构的影响

开放架构意味着一个入口背后挂着多个能力来源：企业自研Agent、第三方Agent、平台自带技能。回答里的引用可能来自企业内部文档、第三方技能说明或平台知识库。监测面板如果只统计公开网页，会漏掉企业文档这一类信源，而这恰恰是B2B场景里最常被引用的一类。

B2B品牌的可见度要按入口与技能拆

按入口拆是第一层。同一个问题在不同智能体里得到的回答可能完全不同，因为各自的技能库与知识源不同。按技能拆是第二层。同一入口下，不同技能会给出不同答案，品牌需要知道自己在哪一类技能里被提及，在哪一类里彻底缺席。

拆完之后才会发现，很多所谓的可见度下降其实是口径问题。总量没变，但提问从关键词变成了任务描述，旧问题库覆盖不到新的提问方式。先补提问方式，再谈涨跌，是这类项目最常见的顺序错误。

五万家伙伴意味着什么

五万家伙伴与开发者意味着技能供给已经分散化。分散供给的好处是覆盖长尾场景，代价是质量参差。对品牌，这带来一个现实问题：同一个业务问题，可能有多个技能给出互相矛盾的答案，而用户只会看到其中一个。谁的口径被更多技能引用，谁就掌握了默认答案。

拆分之后怎么落地

落地的难点不在工具，而在改写问题。把关键词改写成任务描述需要业务理解，写得太泛会得到泛泛的回答，写得太窄又只覆盖自家场景。比较稳妥的做法是先用真实用户提问做样本，再按任务类型归并，最后才补人工设计的边界问题。样本量不必大，但必须来自真实会话，否则改写的提问会带着团队的假设。

常见问题

• 企业智能体普及会替代搜索吗？

  不会完全替代，但会分流。任务式提问在办公与采购场景里更自然，搜索仍在信息发现阶段占主导，两套入口需要分别监测。

• 为什么问题库要按入口重建？

  因为不同智能体的技能库与知识源不同，同一个问题得到的回答可能完全不同，混在一个池子里统计会掩盖差异。

• B2B品牌最该关注哪类信源？

  企业内部文档与第三方技能说明。这两类在公开网页监测里看不到，却是企业智能体回答里最常被引用的材料。

• 技能质量参差怎么办？

  先统计同一问题在不同技能下的答案差异，找出矛盾点，再决定是补自己的内容还是补技能覆盖。

数据来源

• TechWeb：汤道生称WorkBuddy已覆盖中国企业500强中50%
• TechWeb：腾讯WorkBuddy上线远程控制功能
• 中国经济新闻网：生成式引擎优化行业格局与品牌传播