财联社8月6日讯（记者付静）从写代码、处理邮件，到生成报告、完成投研分析，越来越多企业开始把智能体嵌入日常工作流。

　　财联社记者近日实地调研并与业内人士交流发现，随着Agent加速落地，其影响已不再局限于单点提效：对内，AI开始重塑企业日常运转流程；对外，AI正推动产品能力升级，甚至成为企业战略转型的重要支点。

　　从年初的“龙虾”热，到AI Agent占据WAIC舞台大模型赛道的C位，再到眼下腾讯、字节、阿里在办公Agent领域战况升级，智能体时代加速到来。

　　国内头部中文播客平台小宇宙持续探索AI Agent在日常工作流和产品层面的实际价值，甚至在公司内部，报销员工AI开支被视为一种“标配”。

　　“它没干什么惊天动地的事，就是把我们最‘笨’的那部分活儿盘活了。对创业公司来说，AI真正的价值可能不是做最炫的功能，而是把过去因为没钱、没人只能凑合的地方，用算力给你补上。”谈及AI介入后团队最直观的变化，小宇宙方面告诉财联社记者。

　　与此同时，金融数据库服务商万得信息也在借助AI能力向个人金融工作平台转型。

　　在采访中，万得信息首席战略官葛正琦表示，“我们不是忽然有了C端战略，很多想法的演变是顺应着技术、产品、客户需求，我们看到模型能力、AI基建、生态有很大的突破，这个变化趋势其中有很重要的一部分：AI带来了信息、能力、时间、效率的平权。”

　　报销AI开支成“标配” 但“对模型没有忠诚度”

　　在小宇宙内部，定位为创新产品“实验室”的2.5Lab在过去几年尝试借助AI更大程度优化业务问题。2.5Lab技术负责人夏俊晨告诉财联社记者，“其实AI对技术同事的‘冲击’已经过去了，变化最大的反而是研发之外的运营、内容、市场等岗位。其工作流基本被重构成了‘AI出初稿或做初筛，人来做判断和把关’模式，内部也在用Agent工具辅助日常。结果就是，同样的人数，能扛的事情比以前多了一大截。”

　　夏俊晨回忆，去年下半年Anthropic发布Claude Sonnet 4.5，使得行业发生了质变。“在那之前写代码大致是AI、人工三七开。那个节点后一下子就反转了，AI和人工七三开、八二开，到今年2月可能是九一开甚至是十零开了。在代码这块，AI已经全方面接管项目，工程质量各方面都已经做到足够好的程度。”

　　在非技术领域，AI正在压缩跨部门协作成本。

　　夏俊晨举例介绍：作为创业公司，财务、协作系统“买，太贵；自己做，又太耽误产品进度”，因此公司内部流程基本靠邮件组“硬扛”。在AI接管邮箱后，以前需要一两周走完的阅读邮件、理解意图、分流到对应业务线的流程，现在仅需一到三天。公司基于“龙虾”做出了一款邮件Agent，运营人员借助这款Agent处理多语言客服邮件，显著提效。

　　夏俊晨谈到，公司为所有工种提供了“AI福利”：“各部门负责人决定每个月给员工报销多少（AI投入费用）。基本上每个月两三百刀甚至更高的AI开支都是OK的，从ROI来说，我们团队已经验证过了，这完全是值得的。”

　　他认为，在AI技术快速发展迭代、加速落地场景的当下，报销AI开支不能被称为“福利”，已经如同办公桌上的显示器一样，是一种“标配”。

　　财联社记者了解到，AI在推动组织提效层面以周为单位发生变化，目前该团队内部每周都有一次围绕AI话题的分享交流。

　　值得一提的是，夏俊晨还在采访中提到了一点“反直觉”的观察：即便每位员工高频使用AI、Agent，公司招聘需求反而进一步增长。“AI提高了个体效率，但可能项目负责人有更多的想法要落地、发起更多需求，举个例子，原本一个想法三个程序员做，但现在有十个想法，可能就需要再多两个程序员加入。”

　　不过，财联社记者注意到，即便见证了“aha moment”，也确信AI加速落地的趋势不可阻挡，但成本敏感的企业用户依旧关心性价比。

　　夏俊晨谈到，使用腾讯WorkBuddy、OpenAI的Codex、智谱ZCode、OpenClaw等热门工具的同时，面对众多模型，其内部选型与调度逻辑是，给不同的任务配不同的模型。

　　例如，热词提取、打标分类等高频、批量的工作追求“又快又省”，则选用高性价比模型；需要深度推理、复杂判断的场景，则使用性能更强的模型。“为了管好这么多模型，我们会通过一个统一的调度层来接入和分发，不用为每家模型单独去对接接口、计费、限流。”

　　“我们对模型没有忠诚度，所有的AI工具都是月付。”夏俊晨直言。

　　他同时谈到，相比模型本身，围绕模型构建的Memory、Harness等基础设施生命周期更长、更重要 。

　　在腾讯云社交娱乐行业架构负责人金富玉看来，各家模型的能力在变化，企业端的投入产出也在变化，灵活切换不同模型是正常现象。

　　金富玉表示，“我们做toB，看到很多企业也确实没有太多的模型忠诚度，模型与自身业务场景的结合能够产生最大化效果，这是客户最关心的。企业关注的一方面是控制成本，一方面是怎样吸引更多用户、保证更多留存、有更多业务增长。”

　　AI深度渗透进入窗口期上线半小时紧急扩容

　　AI深入企业腹地，不仅改变组织协作方式，AI的发展还推动着产品功能更新甚至产品背后的公司战略转型。

　　财联社记者调研获悉，当前金融信息服务领域正面临AI技术深度渗透的窗口期。在这一领域，万得信息今年3月推出万得AI个人版产品，把过去几乎只对专业机构开放的金融AI能力，第一次摆到了普通个人面前；其战略定位，也从金融数据基础设施提供商向AI时代的个人金融工作平台迁移。

　　葛正琦介绍，万得AI希望使得买方投研、基金经理、分析师、交易员、理财投顾之外的更多个体接入万得底层数据、调用MCP和数千个Skill。在其Skill社区，万得产品经理和分析师打造了官方技能，亦有超1600多个社区技能来自于社区专业用户，其中很多技能已迭代30几版。

　　采访中，葛正琦演示了财经记者如何借助Wind Alice对一家财报数据较好但股价下跌的上市公司进行分析的过程。执行这一任务时，Wind Alice召唤出选题、基本面研究、事件追踪、财报异常分析、写作等团队一起协作，最终在不到15分钟内交付18份详细文件。

　　财联社记者获悉，今年4月，Wind Alice依托腾讯云ClawPro、大模型算力和AI Agent安全中心，接入了微信ClawBot；万得的金融数据、投研流程与工具调用能力就此延伸到微信以及腾讯AI生态，用户在对话框里就能查行情、做分析、搭模型、出报告。

　　金融AI要服务高频用户，须同时具备稳定入口、可信数据、工具调用、弹性算力、安全防护和可持续商业化路径。葛正琦谈到，“当要把金融AI变成普惠式的能力，微信是我们自然想到的最好的一个流量入口。”

　　同时，葛正琦回忆称，Clawbot放出去才半个钟头，事先备好的资源就被涌入的用户挤空了。“我紧急联系腾讯说要扩容，我觉得用户的接受度是非常高的。”她注意到，二级市场投资交易、宏观经济研究、泛金融领域（财经媒体、理财师等）在内的三类人群使用Wind Alice的频率较高。

　　腾讯金融云副总经理贾飞观察到，无论元宝还是WorkBuddy，其实一大部分用户问的都是财经类问题。不过他也谈到，AI时代金融行业面临这样几道难题：

　　其一是算力：金融业务牵涉大量隐私与安全数据，本地化算力能不能扛得住自身的AI转型，是道很现实的坎。其二是Agent Infra：技术迭代太快，不少金融机构还在权衡究竟怎么部署。其三是数据：企业怎样把内部的知识、流程和数据盘活成“企业智能”、跟上节奏，同时尽量压低沉没成本。

　　“AI（热潮）不是今年才开始，自ChatGPT、DeepSeek火爆以来，行业都在快速迭代和尝试，几年前有人训练行业大模型，现在很少听说了；DeepSeek刚出来时很多企业推出一体机，现在也很少听说了。这都是在实践过程中的一些沉没成本。”贾飞进一步解释。

　　光大证券资产配置研究团队6月发布的一则报告显示，其团队以可复现的标准化任务集叠加数据质量陷阱测试，对Wind在内多款金融数据端进行同题同跑横向实测，得出判断：AI与开源正把数据商的接入层“平民化”，但数据护城河没有消失，而是向上游迁移。

　　不只在金融领域，财联社记者在调研中发现，AI技术对小宇宙APP功能升级也同样带来加持效应。

　　据悉，小宇宙借助腾讯云向量数据库存储超240万条多维度向量数据，每集播客的内容摘要、主题风格、叙事节奏被提取为独立特征向量，用于相似内容的精准匹配与定时推送。同时，小宇宙已接入腾讯云VDB、RTC实时音视频、ASR语音识别及TTS语音合成等AI能力，支持从文本到实时语音的多模态交互场景。

　　以针对英文播客的同声传译功能为例，基于AI能力，小宇宙先将原文以比较贴合语境的方式进行翻译，再根据原创作者的音色做复刻，用户听到的是尽可能还原的中文播客。

　　此外，播客单集亦采用大模型能力完成摘要、打标与推荐等工作。“我们每天新增的播客单集量很大，靠人去听、去归类是不现实的。打标这件事对内容平台而言是绕不过去的，不管什么场景，你都得先对站内的内容有基础的了解。以前我们几乎是纯人工在做，但体量一大，人工压力越来越大。为此我们引入AI，对站内内容做简单的向量化标签，让机器先把基础的标打上。”小宇宙方面告诉财联社记者。