四款国产 AI Agent 同题实测：同一句话，谁把办公杂活干得最利索？——WorkBuddy、纳米Work、Qoder、MiniMax Code 办公场景深度横评

本文由 辛梓煜@词元2号站（www.ciyuanerhao.com）撰写，转载请注明出处。

快速摘要

2026 年被称为"智能体元年"，AI 已经从"能回答问题"进化到"能自己动手干活"。我选了四款当下最有代表性的国产 Agent 工具——腾讯 WorkBuddy、360 纳米Work、阿里 Qoder、MiniMax Code，用同一套提示词、同一个模型，在办公场景下做了三轮同题测试：①一句话生成 10 页商务汇报 PPT；②输出 2000 字结构化竞品分析报告；③创建定时任务自动盯梢网站更新。核心结论：做 PPT 时纳米Work 视觉最精致、单次资源消耗最低；WorkBuddy 流程最标准、自动化管理界面最清晰；Qoder 信息密度高但偏编程向、办公交付偏"聊天式"；MiniMax Code 功能均衡但 PPT 排版有小瑕疵。自动化任务方面，纳米Work 提供云端运行环境，电脑关机后任务照常执行，这是它与其余三款最本质的差异。选型建议：纯办公用户优先看 WorkBuddy 和纳米Work，程序员优先 Qoder，想要"一个工具管所有"可以试 MiniMax Code。想看完整拆解，往下翻。

一、缘起：为什么我把四款国产 Agent 拉进同一考场

先交代一下背景。我是辛梓煜，词元二号站（www.ciyuanerhao.com）的站长，平时主要写 AI 工具和效率软件的使用笔记。去年到今年，我明显感觉到一个变化：大家聊 AI 的时候，关键词从"哪个大模型聪明"慢慢变成了"哪个智能体能干活"。大模型本身已经不太卷得动了，卷的是谁能把模型的能力真正落到具体的任务上。

2026 年这个节点很有意思。腾讯在 3 月上线了桌面智能体 WorkBuddy，阿里在 5 月把编程工具 Qoder 升级成 1.0 的"智能体自主开发工作台"，360 在 7 月底发布了面向企业场景的纳米Work，MiniMax 那边的 MiniMax Code 也一直在高频迭代。四家厂商几乎同一时间把"智能体"三个字摆到了桌面上，但它们的出身完全不同：有的是从编程工具长出来的，有的是从安全厂商的 AI 助手演进来的，有的是办公套件生态的延伸。这就让我特别好奇一件事——同样一句话的任务，扔给这四款工具，它们各自的处理方式、交付质量、资源消耗会差多少？

1.1 我为什么非要"同题竞技"

说实话，网上关于这些工具的单篇评测不少，但大多有个问题：每篇用的提示词不一样、模型不一样、任务难度不一样，最后比出来的结果没什么参考价值。我做这件事的思路很简单，就是尽量把变量压到最少：

• 同一个提示词：三个任务各用一套固定的提示词，四款工具一字不改地接收；
• 同一个模型：全程使用同一款国产大模型（Kimi K3）作为推理底座，避免"模型差距"干扰"工具差距"；
• 同一套测试环境：同一台电脑、同一个时间段、同样的网络条件；
• 同一套评分维度：交付质量、交互方式、格式支持、资源消耗、自动化能力，五个维度挨个打分。

这样测出来的差异，基本就能归因到"工具本身的设计思路"上，而不是模型或者运气。

1.2 三个任务是怎么设计的

我平常很少写代码，工作重心在内容产出和资料整理上，所以测试方向全部偏向办公场景，这也是普通用户接触 Agent 最多的场景。三个任务分别对应三类高频需求：

选这三个任务的原因也很直白：PPT 是打工人最高频的产出物，竞品分析是调研类工作的代表，定时盯梢则是自动化场景里最典型的"小但刚需"的需求。三个任务从"生成"到"调研"再到"自动执行"，基本覆盖了 Agent 工具的核心能力面。

1.3 先给结论打个预防针

测完之后我的总体感受是：四款工具在"能不能完成任务"这件事上，差距其实没有想象中那么大，大家都是及格线以上的水平；真正的差异集中在交付习惯和运行架构上——文件怎么给你、任务在哪跑、电脑关了还干不干活。这种差异比"谁生成的文字更漂亮"更能决定你日常用起来顺不顺手。所以这篇文章里，我花在"交互方式"上的笔墨会明显多于"文字质量"，这一点先跟大家说清楚。

接下来，先看看这四位选手各自的背景和定位，再进入正式的三个回合。

二、赛前热身：四款选手的身份卡

在开测之前，先花点篇幅把四款工具的家底捋一遍。了解它们的出身，很多测试结果其实是可以提前预判的——比如一个为程序员做的工具，你硬要它做精美 PPT，它大概率不会给你惊喜。

2.1 WorkBuddy：腾讯的桌面智能体

WorkBuddy 是腾讯自研的桌面智能体，2026 年 3 月 9 日正式上线，定位是"AI Agent 办公新范式"。它跟传统办公软件最大的区别是：你不用一步步教它操作，只要用自然语言描述目标，它会自己规划步骤、调用工具、执行任务、交付结果，像个懂办公的"数字同事"。

它的能力清单里有几个关键词值得注意：读取电脑上经授权的文件夹、自动批量处理文件、生成文档/表格/PPT、数据深度分析、行业调研。模型方面，它已经接入了混元、DeepSeek、智谱 GLM、Kimi 等多家主流国产大模型，用户可以按任务类型切换。另外它有一个比较特别的设计——完全兼容开源 OpenClaw 生态的 skills 技能，支持连接微信、企业微信、QQ 等常用 IM 工具，也就是说你在手机上发条消息，就能"遥控"电脑上的 WorkBuddy 干活。根据《中国办公智能体平台市场研究报告 2026》的数据，它在国内 PC 端 AI 原生办公智能体市场里月访问量排第一，算是这个赛道里声量最大的选手。

2.2 纳米Work：360 的"云上虚拟电脑"

纳米Work 是 360 在 2026 年 7 月 28 日发布的新一代智能体工作平台，脱胎于此前的纳米AI 助手，但定位完全不同——它面向的是"让 AI 真正接活、干活、交活"的场景。360 创始人周鸿祎在发布会上有个判断：AI 行业正从"拼模型"走向"拼智能体"，80 分的模型配上好智能体，效果能超过 90 分的裸模型。

纳米Work 最有辨识度的设计是"云上虚拟电脑"：智能体的运行环境跟你的本地设备完全隔离，任务默认在云端环境里跑，文件也保存在云端。官方说法是出于安全考虑——智能体在本地跑，行为只有 99% 可预测，剩下 1% 不可预测的部分，放在隔离环境里更可控。另外它支持多模型调度，一个账号直连 Kimi、DeepSeek、豆包、GLM 等多家模型，系统会根据任务复杂度自动匹配"便宜够用"或"能力更强"的模型，用周鸿祎的话说就是"一个团队不可能全用博士生"。

2.3 Qoder：从 AI 编程工具长出来的工作台

Qoder 是阿里云旗下的 AI 智能体产品，前身是编程助手"灵码"。2026 年 5 月 15 日发布的 Qoder 1.0 打出的口号是"从 AI IDE 迈向智能体自主开发工作台"——它不再只是一个帮你写代码的编辑器插件，而是升级成了能自主完成"执行、验证、交付"全流程的智能体平台，支持 Windows、macOS、Linux 三端。

现在 Qoder 已经扩展成了一个产品家族：面向编码场景的 Qoder Desktop（含 JetBrains 插件和 CLI）、面向日常工作的 QoderWork（桌面 AI 助理）、面向企业数字员工的 QoderWake，以及云端全托管的 Cloud Agents。模型方面支持 GLM、DeepSeek、MiniMax 等国内主流模型自由切换。它的核心卖点集中在编程领域：多智能体专家协同、长时委派执行（最长可连续跑 26 小时）、代码库记忆与知识引擎、Repo Wiki 代码库文档化等。换句话说，它的老本行是写代码，办公场景属于"跨界参赛"。

2.4 MiniMax Code：均衡型桌面 Agent

MiniMax Code 是 MiniMax 公司推出的桌面 AI Agent 应用，覆盖软件开发、日常办公、自动化、远程协作几大类场景。它把聊天、本地项目上下文、文件操作、终端会话、浏览器预览、技能（Skills）、记忆、自动化全部整合在一个桌面工作区里，2026 年 7 月底已经迭代到 v3.0.56，支持 macOS 和 Windows。底层模型方面，MiniMax 在 2026 年 4 月发布了 M3 系列模型，主打智能体推理、工具调用和长上下文任务，Agent 场景的适配比较到位。

从产品形态看，MiniMax Code 既没有 Qoder 那么深的编程垂直度，也没有 WorkBuddy 那么强的办公流程沉淀，属于"什么都能碰一碰"的均衡型选手——这也符合我后面实测里对它的整体印象。

2.5 四位选手快速对比卡

这张卡片看一眼就够了，真正的实力还得靠任务说话。下面进入第一回合——做 PPT。

三、第一回合：一句话生成汇报 PPT

PPT 是打工人绕不开的产出物，也是检验 Agent"长文档理解 + 视觉呈现"能力的试金石。我准备了一份约 4000 字的调研报告作为素材，提示词固定为：

请根据以上调研报告内容，制作一份可直接汇报的 PPT：要求 10 页左右，包含封面、目录、分析主体、结论建议。关键数据用图表展示，风格专业简洁，适合商务汇报。

四款工具拿到的是同一份报告、同一个提示词。下面逐个看它们交上来的作业。

3.1 WorkBuddy：一气呵成的"标准流程"

WorkBuddy 是四款里我平时用得最多的，对它的操作习惯比较熟。从发送提示词到收到 PPT 文件，全程不需要我介入任何一步——它自己完成了读文档、拆章节、定大纲、做图表、排版输出的一整套动作，交付的是 .pptx 文件。

交付后有几个细节值得讲。一是它内置了预览器，可以直接在工具里看 PPT 内容，但预览时图表信息加载不出来，会显示成空白占位；把文件下载到本地用 Office 或 WPS 打开后，图表就能正常显示了。这个现象我后来想明白了：内置预览器对 PPT 里的矢量图形和嵌入图表的支持还不完整，属于"能看个大概，细看要下载"的程度。二是有一次我故意在提示词里把页数要求改成"12 页左右"，它也能准确执行，说明它对指令里的数字约束理解得比较稳。

PPT 本身的完成度如何？我的评价是"中规中矩，没有亮眼之处，也没有翻车槽点"：封面、目录、分析主体、结论建议四个部分齐全，数据用柱状图和饼图展示，配色是标准的商务蓝灰系，直接拿去开会没问题，但离"惊艳"还有距离。

资源消耗方面，这个任务一共消耗了 212 点积分。我算了一下：按照最低档月度套餐（每月约 4000 点积分、70 元）折算，单次 PPT 任务大约 3.5 元，相当于这个套餐总积分的二十分之一。说实话这个价格偏贵——K3 模型的推理成本确实不便宜，而 PPT 生成又是一个"又臭又长"的活，要反复读长文档、多次渲染图表，Token 烧得快。后面我会专门讲成本控制的问题，这里先记住一个结论：在 WorkBuddy 里，PPT 属于高消耗任务。

3.2 纳米Work：视觉最精致，成本反而最低

纳米Work 在这个任务里给了我一个意外。先说交付形式：它默认在云端环境里跑任务，生成的文件保存在云端，内置浏览器可以直接在线预览；如果想用本地 PPT 工具打开，需要先把文件下载到电脑上。一开始我还有点不习惯这种"云端交付"的方式，但用多了之后反而觉得挺合理——文件不占本地空间，预览即开即看，分享给别人也方便。

再说 PPT 质量。四款工具用的是同一个模型，文字内容其实大差不差，真正拉开差距的是视觉设计。纳米Work 交出来的这份 PPT，在四份里是唯一让我觉得"有设计感"的：它用不同的色块和颜色区分不同类型的数据，整体风格沉稳但层次分明；报告里的风险事项会被自动标成警示红色，一眼就能抓住重点。这种"用颜色传递信息"的处理方式，说明它在排版模板上下了功夫，不是简单地让模型生成文字再套个模板。