随着范德彪、孙红雷的AI二创视频，开始霸占普通人的手机屏幕，一个新的网络热哏开始流行起来，那就是，在AI时代中国人再一次把“火药”做成了“烟花”：美国把Token消耗在编程、开发和自动化，这些提升劳动生产率的地方；而中国，55%的Token都贡献给了短剧、短视频，以及娱乐内容生成。
新的科技产品、技术手段诞生后，其真实应用情况，可能和人们最初的想象颇有出入。再比如，从年初龙虾的火爆，到巨头们的办公AI大战，高大上概念疯狂卷了一通后大家发现，Agent渗透率最高的行业——其实是电商。
阿里巴巴集团副总裁、千问办公CEO陈宇森透露的数据显示：千问办公所有的付费用户当中，来自于电商行业的付费占比，超过了20%。
作为国内电商的老祖宗，近水楼台，阿里率先发现这个规律，于是，10月14日，在又一年“双十一”近在咫尺的档口，千问办公正式发布了针对电商行业的AI生产工具——千问办公电商版。
说来也不奇怪，经过20多年的“卷生卷死”，电商早已成为传统的不能再传统的“传统行业”了。众所周知，Agent特别适合去做那些繁琐、重复，耗时耗力却没有什么创造力的工作，而无论是P图、文案，还是数据表格统计，电商行业存在着大量这样的繁琐工作，可以说是办公Agent大面积应用的理想场景和行业。
阿里巴巴与生俱来，占据场景、客户和行业积累的优势，如此一来，在如火如荼的办公AI大战中，这或许是一个重要突破口。受此启发，行业Agent，或许是办公AI进化的路径之一。
当然，这些举措都是针对B端，或者牛马群体的演进，对于C端消费者而言，真正让AI帮助自己进行消费决策，还有很远的路要走。
2026年AI圈最大的热闹，便是你方唱罢我登场的办公AI大战。办公AI的竞争，非常典型地把AI“塞翁失马焉知非福”的无常性，展现得淋漓尽致。最初，外界普遍认为阿里或者字节，将会在这场没有硝烟的战争中赢得先机，为什么呢？因为阿里有钉钉，字节有千问，这些都是深入扎根各行各业的办公软件，你要做办公Agent，自然是有一定的基础最好不过。
当然，腾讯不是没有办公软件，其实，腾讯与钉钉、飞书相对应的产品就是企业微信，或者干脆就是微信，但是工作和生活没有完全分开，给人以不是专业办公软件的观感，比如，腾讯文档、会议和企微数据不通原生，靠账号互通手动跳，而不是像飞书、钉钉一样，属于一个数据库。所以，长期以来，企业微信被吐槽不如对家。所以，当办公AI有可能成为超级入口的时候，大家分析，腾讯将落后于字节和阿里，因为对方有飞书和钉钉。
正因为如此，办公AI大跃进的情况下，这些办公软件的地位，被抬升到战略C位的位置。可是人们发现，无论钉钉还是飞书，他们都是独立部门、独立产品，在办公软件的基础上嫁接AI，所有的努力最后都变成了，老产品拉新、留存和续命的插件。所以，无论是在基础模型上生发，还是办公软件嫁接，都不是那条正确的道路。所以，才会有密集换帅，组织架构调整，反观而言，从微信在即时通讯的霸主，到在办公软件的不够专业，再到办公AI的无根之木，再到现在的轻装上阵、后发制人，直到WorkBuddy的崛起，办公AI赛道充分展现了塞翁失马，以及柳暗花明又一村，攻守之势反复易形的变化无常。
那WorkBuddy就是七十二般变化的终局了吗？至少电商Agent又给这个赛道平添了变数。
首先，从技术的角度出发，有适配的场景，海量的数据，才可以更好的迭代；第二，更为重要的是，有了旺盛需求，付费意愿才强，才会有收入——对比字节的豆包，装机率遥遥领先，可技术层面已经开始落后；因为太费Token，且没有收入，反而成了沉重的负担。
办公Agent把繁琐、耗神且没什么技术含量和个人成长的工作，变得简单和便捷。而事实上，相比其它“传统行业”，电子商务是线上办公率非常高的行业，P图、文案，整理表格，这些都是基础得不能再基础的入门工作，还有店铺巡检、订单库存管理、素材设计、行情监控等等，大量繁琐、重复，需要牛马对着电脑把键盘打冒烟的工作去做。
无须多言，阿里巴巴是对接卖家最多，对他们最为了解，关系也最为密切的巨头——由其承接这部分需求，顺势普及自己的Agent，是再自然不过的事情了。用的人多了，行业共识也就有了，收入也就来了，用户习惯也就水涨船高了。
可以毫不夸张地说，千问办公电商版是阿里办公AI的突破口。
电商的确从出生之日开始，就在等待Agent的到来。首先，电商几十年来都生长在互联网上，商品库、订单、库存、流量和广告投放、客服聊天、评价、竞品价格，全都存在后台系统的线上数据，无需人工扫描纸质版、跨线下孤立台账。Agent工作的前提是，能读取信息、调用工具，对比制造业、建筑、传统服务行业而言，大量信息在纸质图纸、现场口头经验、车间台账里。
其次，电商运营整套链路的SOP很清晰，从选品、写标题，到做素材、上架、投放广告，再到客服、售后，数据复盘，大量工作是规则明确、循环执行的批量任务。事实上，Agent就特别擅长给定一个目标，自动调用多个工具，完成一串任务。比如，只要给出一句指令：“监控这款竞品近7天价格变化，一旦降价5%，给我生成一套新的卖点文案，并且提醒我调整出价。”Agent便能跑通所有链路，相反，很多传统行业，工作边界模糊、主观判断占比较大，很难直接交给Agent自主执行。
另外，美工、运营、客服等等，大量工作可以折算成人力成本、客服工时，而中小商家对成本极度敏感，尤其是双十一、大促峰值的时候，会形成短期缺口，Agent可以充当弹性人力；再者，淘宝、抖音、拼多多、跨境平台，很早就配套SaaS，接口开放，平台本身就内置AI能力，生态工具非常成熟，商家不用自建AI团队、不用深度二次开发，开箱即可使用——当然，生态工具最成熟的平台，当然是阿里巴巴。
电商当然是Agent工作场景的首选，由此延伸，其他行业，如果业务数据已经数据化，有成熟SaaS、API接口，存在大量重复性、多步骤串联任务，能自动形成闭环，而且，产出价值可以量化，合规风险可控，不用担心AI自主做重大不可逆决策的行业，都可以加快Agent的渗透——算下来，财税、法务、咨询审计这些专业咨询服务向领域，以及SaaS软件、IT研发行业，和供应链、零售线下连锁等等行业，将迎来Agent渗透的大爆发。
在AI创业的早期阶段，出于对巨头的恐惧，以及中小创业者的自我安慰，业界有一个流传很广的声音——那就是，AI赛道不会出现像移动互联网那样，几个巨头各自垄断互联网入口的情况，而是在基础模型的基础上，会出现多个，甚至无数个垂类模型。
后来，随着AI发展的深入，人们发现很多人忽视了基础模型的作用，于是出现了与早期相反的论调，那就是AI发展，并不是一个从多点，向中心聚焦的发展态势，而是从中心向四周扩散的形态。基础能力足够强大，只需投喂各个领域足够数据，就可以轻松超越各个垂类的小模型。
现在看来，中小创业者百花齐放的局面，可能确实不会出现了，但从中心到四周扩散的形态，和之前想象的也不太一样。如今看来，行业版Agent或许才是那条符合现实的路线。
将来，可能会形成通用主Agent，与众多行业垂直Agent并驾齐驱的办公AI框架。主Agent是中枢大脑，负责理解你的目标、调度权限、协调多个垂直Agent，行业Agent内置本行业的业务规则、知识库、系统接口。
与电商行业相反，制造业、医疗、建筑、土木这些行业，可能会是办公AI最后才攻克的领域。对于制造业来讲，这个行业数据割裂，很多设备老旧，缺乏统一的API，车间大量物理操作，安全责任巨大，Agent可以做能耗巡检、工单整理、质量文本分析这些局部工作，很难直接接管生产线；而医疗行业更好理解，动不动就涉及人命，合规风险非常高，只能做文献检索、影像辅助阅片、病例整理这些辅助工作，绝对不能自主诊断开药，落地速度自然慢很多。
至于土木行业，大量图纸、现场口头信息、纸质资料，数据结构化程度低，是Agent的盲区。
所以，通用Agent平台搭配行业Agent的演化路径，也并不完全适用。在这些数据壁垒、合规风险、物理化操作频繁的行业，可能会走向第二条演化路径，那就是原生独立行业Agent，直接内置行业知识、规则。
无论哪种类型，几乎所有行业，都会像电商那样，标准化工作交给Agent，重大决策由人来兜底。
总之，在B端，Agent会以非常快的速度，在各行各业落地。但是To C的消费决策Agent，距离消费者其实还很遥远。其实，Agent的能力已经很强大，做这些事情完全不在话下，问题的症结在于，你很难放心把银行卡密码交给Agent。
比如，你给Agent一条指令，帮我对比上海静安寺附近酒店，结合我的预算、出行时间，自动比价，筛选评价避雷；或者，帮我挑选显卡，看评测、监控价格波动，蹲守降价，等等。
这类C端Agent，只能做到信息汇总、推荐，很难做到自主决策，下单闭环。因为和办公AI相反，单个消费者个体变化无常，很难去量化。首先，用户偏好极度主观、多变，这就意味着，没有统一SOP；To B商家敢给Agent开放店铺后台、广告后台的只读、部分操作权限，但普通人几乎不会愿意，让AI直接操作自己支付账户、下单，以及填写个人证件信息；而且，商家计算的是成本，愿意用SaaS费用，去替换人力成本，但是购物这种行为，既可以看作是一种负担，也可以视作一种乐趣。
所以，电商版Agent的那只大手，暂时只能伸向To B的商户们。
