豆包也有Agent了，免费上岗一个月，这次你真的可以早点下班
过去两年，豆包逐渐成为我们最熟悉的 AI 产品之一。
有人拿它查资料、写东西，有人让它识图、做图，也有人只是把它当成一个随时可以聊两句的日常助手。就连家里的长辈、平时并不关心 AI 技术的亲人，也会用豆包解答生活里的疑问，聊聊身边的事。
和其他 AI 产品相比，豆包一直显得更加亲切，也更容易上手。遇到问题，先问一句“豆包豆包”，早已变成许多人下意识的习惯。
但“会回答问题”和“能把一件事交给它”，其实是两种不同的能力。对于豆包来说，它有没有可能继续往前走一步，进入更加复杂的真实场景？
最近，豆包正式推出了面向工作场景的“豆包工作”。 用户可以直接在豆包 PC 中切换到“工作任务”模式，也可以使用独立的豆包工作电脑端；手机端则可以继续查看和推进电脑上的任务。
（来源：豆包工作） 对于已经习惯使用豆包的人来说，这件事的门槛并不高：原来用来聊天、搜索、写作和生成图片的入口，现在也可以直接派发工作任务，不需要再重新适应另一套办公 Agent。
在豆包工作中，相较于此前以简单对话为主的使用方式，用户可以直接给出一个相对完整的目标，由 Agent 自行拆解步骤、查找资料、调用工具，并根据中间结果继续推进，最终交付文档、表格、PPT 或网页等成果。
为了让这些任务真正落到具体工作中，豆包工作也提供了一套可以直接调用的 Skill。 你可以把 Skill 理解成一套已经整理好的任务处理方法：比如怎么做 PPT、怎么生成文档、怎么处理表格、怎么画图。用户可以直接添加现成的 Skill，也可以把自己反复使用的工作流程保存下来，之后在输入框中直接调用。
（来源：豆包工作） 和 Skill 放在一起的，还有连接器。它解决的是另一件事：让豆包工作直接连接外部软件和数据。 目前平台已经提供超过 200 个 Skill 和连接器，覆盖飞书、钉钉、腾讯会议、百度网盘，以及地图、出行、航班等服务。 接入之后，Agent可以直接从这些工具中获取信息，并继续完成后续任务。
图｜使用腾讯会议连接器让豆包工作直接转写录屏（来源：DeepTech 实测） 除此之外，它还接入了大量金融、商业、招聘和专业数据服务，让原本需要在多个网站之间来回查找的信息，也可以直接进入 Agent 的工作流。
另一个更重要的变化，是这些任务不用再绑在一台电脑上。
豆包工作同时支持本地电脑和云端任务：需要读取本机文件、操作软件时，可以直接在本地运行；需要离开电脑时，则可以把任务放到云端继续执行，再通过手机查看进度、继续派活。 近期豆包工作还上线了“多Agent并行”能力，可以把复杂任务拆给多个子 Agent 同时推进。
最近，我们也拿到了“豆包工作”的体验资格，开始尝试把一些真实的日常工作交给它，比如资料研究与信息整理、内容与文档制作、数据处理，以及需要持续跟进的日常任务。看看它是不是真的能帮我们早些下班。
一件完整的活，能不能直接交给它？
很多办公室里的工作，真正麻烦的不是其中任何一步，而是串起来的过程。比如做一份竞品分析。先要找产品、查官网、翻新闻和报告，再把零散的数据整理进表格，建立比较维度，最后才能写结论、做汇报。
而这一趟下来，半天甚至一天的时间一下子就过去了，非常耗费心力。
所以第一项测试，我们没有替豆包拆任务，而是只给了它一个最终目标：完成一份可以直接交付的行业竞品研究。
这也是这次我们特意想试试多 Agent 的地方。豆包可以把资料搜索、数据整理、路线分析等模块拆给多个子 Agent 同时进行，不同子 Agent 还可以承担不同类型的交付任务。我们想看看，把原来串行完成的一套工作并行展开以后，实际能快多少，能交付多少种结果。
具体任务方面，我们选了一份相当典型的行业研究： 做一份2026 年 AI 眼镜市场竞品分析。 它既需要大量信息搜索，也涉及数据整理、横向比较和最终汇报。
收到任务后，豆包先拆出了资料搜索、数据整理和路线分析等不同模块，交给多个子 Agent 并行推进。从下达任务到拿到第一轮完整交付，大约只用了十分钟。 最后，它整理了 9 款 AI 眼镜，交付了一份包含 3 个 Sheet 的 Excel 数据表、 一份 Research Brief，以及 3 份针对不同品牌的附录调研报告，并归纳出了无屏音频拍摄、轻量显示 + AI、全彩 AR 空间计算等几条主要产品路线。
从下面的表格可以看出，豆包收集到的资料维度非常全面。
拿到这些材料后，我们继续要求它。基于刚刚完成的研究，制作一份 10 页以内的汇报 PPT。 豆包很快直接沿用前面的数据和结论完成了整套演示文稿。整体的信息层级、版式和审美都在线，具备了一定的汇报设计能力。
随后，我们又要求它减少文字密度、放大重点信息、加入产品图片，并把整体视觉调整得更有科技感。最后效果已经接近一份可以直接汇报的材料。在这个过程中，我们也进一步给它提出了封面设计的要求。
豆包直接调用 Seedream 5.0 skill，根据“AI 眼镜竞品分析”的主题生成了一张科技极简风封面图，再把它融入整套 PPT。
从最终效果来看，生成图片和整套 PPT 的色调、构图和视觉语言基本保持一致，没有明显的割裂感；而且相比常见的 AI 生图，画面也更克制，少了一眼可见的“AI 味”。
在这之后，我们又让它把同一份竞品分析做成一个可交互网页，加入滚动动画、产品筛选、路线切换和交互式散点图，整体视觉也延续了前面的科技风格。
实际体验下来，动画过渡比较顺，交互也很流畅，页面完成度比普通静态报告高不少。
这类能力对咨询、市场研究、产品经理、投研这类经常需要做汇报的人会比较实用。临时要给客户、老板或团队做一次展示时，不需要再单独找设计和前端补一套网页，原有研究结果可以很快换成更直观、也更丰富的展示形式。
我下班了，它还能继续工作吗？
第二项能力测试，我们瞄准了一个许多人都发愁的场景： 有些事情并不需要一直操作，却需要一直有人盯着。
做市场的人要关注竞品动态，做投资和研究的人要跟踪行业变化，做品牌和运营的人要留意舆情和数据。对我们来说，则是每天晚上仍然可能出现的新产品、新论文和公司新闻。
麻烦在于，这些信息出现的时间并不固定，即使电脑已经合上，人还是很难彻底放下，总会担心是不是漏掉了什么重要消息。
这正好适合测试豆包工作的云电脑和多端能力。任务既可以在本地电脑上运行，也可以转到云端继续执行； 人离开电脑以后，还能通过手机查看进度、补充要求，电脑不需要一直开着。
我们让豆包从晚上开始持续监控全球商业、金融和科技动态，每半小时自动检索一次；遇到可能明显影响市场或行业的重大消息，就通过飞书提醒，第二天早上再汇总成一份晨报。设置完成后，我们关掉本地电脑，让任务继续留在云端运行。
离开电脑以后，我们又从手机端打开任务，临时补了一句：“再重点关注一下 AI 芯片相关的动态。” 豆包开始调整时，我们又中途补充：“AI 芯片或者半导体行业相关的都可以。”
它随后把监控范围扩展到整个半导体产业链，将 GPU、HBM、先进制程、国产替代和出口管制等方向加入后续检索。
这里最能体现多端价值的，其实不是“手机上也能看到结果”，而是任务已经开始运行以后，人仍然可以从手机端继续修改要求。电脑端发起任务，云端接着跑，手机端中途再调整重点，整个过程不需要重新开一项任务，也不用回到最开始重新配置。产品说明里提到的“随时打断”和跨端继续任务，在这次测试里基本都体现出来了。
到了第二天早上八点，我们打开手机一看，晨报果然按计划生成了。
它把前一晚到早间持续监测到的信息整理成一份”全球财经科技晨报“，分成宏观与市场、头部公司、融资并购、AI/芯片/科技几类，共筛出了 20 条动态。其中既有美股、油价和政策变化，也包括 Mistral 融资、燧原科技 IPO、DeepSeek 芯片采购等科技行业消息。
更重要的是，这份晨报并不是早上临时搜一遍再生成。 前一晚监控过程中，豆包一直在按半小时频率继续检索，遇到它判断较重要的消息还会先通过飞书提醒； 我们中途在手机上把重点从 AI 芯片扩展到整个半导体产业链以后，后续监控和晨报里也明显增加了相关内容。
对这类需要持续值守的任务来说，这次测试最直观的感受是：人可以先离开，任务继续往下跑，第二天回来再接结果。如果对信息质量有更高要求，也可以提前限定关注范围和信源，比如指定公司官网、监管机构、论文平台或某几家媒体，让后续监控更贴近自己的工作需求。
每周都要做一遍的工作，能不能只教它一次？
除了复杂任务和需要时时上心的工作，办公室里更让人头疼的，还有另一类工作：它们并不难，只是隔几天就要重新做一遍。周报、月报、项目复盘、数据汇总……流程往往大同小异，无非是重新找材料、核数据、翻纪要，再按照固定格式整理一遍。
所以第三项，我们想试试豆包工作的 Skill。 简单来说，就是看它能不能先完成一次工作，再把其中的分析方法、处理步骤和输出格式保存下来，以后遇到同类任务直接复用。
为此，我们准备了一套虚构的「星舟 App」项目材料，里面混合了运营数据、市场投放、用户反馈、会议纪要、上个月复盘，以及一些与任务无关的文件，然后只给了它一个相对宽泛的目标：
“这是我们『星舟 App』最近一个月的项目材料，里面有运营数据、投放数据、用户反馈、会议纪要和上个月的复盘，也混有一些可能与任务无关的文件。请你自行整理这些材料，完成一份 8 月项目复盘。重点总结核心业务变化、增长表现、主要用户问题和产品进展，并与 7 月进行必要对比，最后给出 9 月最值得关注的行动项。具体应该看哪些文件、建立哪些分析维度，由你自行判断。”