本测评横向对比QClaw、WorkBuddy和百度搭子三款国产办公Agent，基于PPT生成、数据可视化和自媒体创作三个真实场景。结果显示百度搭子交付完成度最高且订阅价格最低，适合个人日常办公；WorkBuddy工程化稳定但价格较高，QClaw偏向开发型。购买时注意各平台积分计算方式不同，需结合任务消耗选择。
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最近，OpenAI 也开始在办公 Agent 上发力了。
它新推出的 ChatGPT Work，能够直接读取文件、调用连接的应用，完成办公所需的一切任务。
不过，碍于需要魔法，很多国内的朋友对这个新功能是想用，但用不上。
好在参与这一波办公 Agent 竞争的，并不只有 OpenAI。国内也早已出现了一批主打办公场景的智能体产品。
这一次，我就挑选了其中比较有代表性的三款：QClaw、WorkBuddy 和百度搭子，通过几组真实办公任务进行横向测试，看看国产办公 Agent 现在到底发展到了什么水平。
横测标准：同一任务、同一素材、同一交付标准，每个任务只给一次主要执行机会。
先叠个甲，受限于测试样本量和时间成本，本次结果仅为有限次数下的呈现，不代表该产品的长期或全面表现，仅供各位参考。
场景一、PPT生成
之所以把 PPT 生成放在第一个测试场景，是因为它几乎是办公 Agent 最典型的任务之一。
现在很多 AI 都能生成 PPT。但大家最常遇到的问题，就是成品的 AI 味太重：满屏大标题、渐变色卡片和圆角矩形，页面看起来很热闹，却没有真正有价值的信息层级。
所以， Agent 会套用 PPT 模板，已经不算新鲜事了。
它能不能独立完成搜集资料、搭建叙事结构和视觉排版的一整套工作，并且将重点信息安放在合适的位置，才是这次考验的重点。
提示词：帮我做一份近三年AI行业发展的调查分析PPT，有数据，有重点，排版高级，比例16：9，页数20页，风格，浅色商务风格。输出 PPTX 格式。
这次主要从五个维度评价：
内容质量：有没有覆盖近三年 AI 行业的重要变化，并提炼出明确结论。
数据可信度：数据是否真实，是否标注时间、单位和来源，图表与结论是否一致。
叙事结构：20 页内容是否逻辑连贯，而不是简单堆砌信息。
视觉排版：风格是否统一，信息层级是否清晰，能不能摆脱常见的“AI 模板感”。
交付完成度：是否按要求输出 16:9、20 页的 PPTX 文件，并且能够正常打开和编辑。
QClaw
QClaw 在这一轮里调用了 14 次工具，进行了多轮分析。
不过第一次执行结束后，它只交付了一个 build_ai_report.js 脚本，没有直接给到 PPTX 文件，我又补充了一句它才继续完成后续生成。
最终 PPT 虽然写了数据来源机构，但生成过程中缺少具体消息链接，核验数据会稍微麻烦一些。
成品贴在下面了：
它成功完成了 20 页内容，信息量比较充足，叙事结构也比较清晰。
前面用执行摘要作开头，最后再用挑战和趋势收尾，作为行业报告的框架是完整的。
不过，部分结论的措辞比较满，比如“史上最快”“超越人类博士水平”“年度增长12倍”，这些语句不够客观，对于行业报告 PPT 来说太夸张了。
排版上的 AI 味比较重，大量页面都在重复“大标题、数据卡片、图表”的固定组合。
综合评分我给到 3 星半。
WorkBuddy
WorkBuddy 除了搜集全球与中国 AI 市场、行业投融资等数据，还补充了芯片、算力竞争和人才需求等数据。
数据搜集比较全面，也可以点击链接溯源。
最终，它完整交付了一份结构清晰，完成度很高的 PPT。
20 页的内容很饱满，基本涵盖了近三年 AI 行业的重要变化。作为一份行业调查型 PPT，覆盖面很完整。
内容问题主要在于篇幅分配不够均衡，自动驾驶和医疗被单独展开，但 AI 办公、AI 编程、具身智能等热门方向没有得到同样深入的分析。
不过，它最大的问题还是 AI 味比较重。页面虽然规整，但缺少针对不同内容的定制化设计，视觉节奏比较单一。
数据方面甚至还出现了正文写 1.2 万亿元、图表却是 1.05 万亿元的口径冲突。
综合评分我给到接近4星，整体表现比较稳，可用性高。
百度搭子
百度搭子 检索范围是三款里最丰富的：除了全球与中国市场规模，还覆盖了大模型里程碑、投融资、芯片算力、行业渗透率和应用案例等内容。
每个条目下有至少十条来源。
数据整理完成后，它先把整套视觉规范明确给用户，包括 1280×720 的画布尺寸、正文字体、主色，再按照这套规范逐页生成 20 张SVG页面。整个排版过程是透明的。
这是它的交付结果：
它的交付结果，说实话是三款 Agent 里最好的。
首先，内容和数据最扎实，没有停留在“大模型快速发展”这类泛泛描述，每一页基本都有明确的核心洞察。其次，整套 PPT 的叙事也很完整，从市场规模一路讲到技术、资本、应用和未来趋势，前后衔接比较顺。
最明显的一点是，它几乎没有那种一眼就能看出来的 AI 模板味。没有油腻的渐变色、发光描边，整体排版会根据信息层级，依次突出核心结论。
整体风格很克制，更清晰。
当然，它也不是完全没有问题，个别数据来源不够具体，正式使用前还需要再做一轮核验。
综合评分给到 4 星半，是这轮测试里最均衡的。
场景二、数据可视化能力
在真实办公环境里，数据往往不会以一张干干净净的表格出现。销售、广告、库存、售后和经营目标，通常分散在不同文件中，字段口径也不完全一致。
会画图不算智能，理解业务的 Agent 才能真正应用到办公场景里。
这个场景考验的是 Agent 能不能通过理解业务目标，完成跨表关联，并从大量数据中找到真正值得汇报的结论。
为了尽可能接近真实公司的季度经营复盘，我虚构了一家名为“云栖家居”的小家电品牌，并为它准备了六份相互关联的数据。
数据包括：
12 个 SKU 的商品主数据，包含产品名称、品类、售价、单位成本和理论毛利率；
2512 笔 Q2 订单明细，覆盖抖音、天猫、京东和微信小店四个渠道；
364 条广告投放日报，包含广告花费、曝光、点击、加购、归因订单和归因收入；
330 条客服与售后工单，包含问题类型、响应时间、解决时长、满意度和退款金额；
各渠道每个月的销售目标、订单目标、毛利率目标和广告预算；
36 条商品库存月报，包含期初库存、入库量、销售量、期末库存和缺货天数。
所有数据都是模拟生成的，我在里面还加入了常见经营问题。Agent 需要通过跨表分析自行发现这些问题，而不是直接从题目里得到答案。
提示词：你是一名经营数据分析师。请读取我提供的全部数据文件，为云栖家居制作一份 2026 年 Q2 经营复盘报告。
评价维度：
数据准确性：能否正确读取六份数据，统一统计口径，并准确计算核心指标。
跨表分析能力：能否关联订单、广告、售后、目标和库存数据，发现隐藏问题。
业务洞察质量：能否提炼出值得管理层关注的结论，并用具体数据支撑判断。
可视化与交付：图表是否清晰易懂，最终报告是否完整、可用，并能直接辅助决策。
QClaw
QClaw 拿到数据后，先解压并逐一检查六份 CSV，确认各表的字段结构和关联关系。
随后，它把跨表分析逻辑写成独立的 Python 脚本，统一计算和分析。
它比较有特点的是，最终没有只交付一份报告，而是同时输出了 HTML文件、Python 分析脚本和Markdown结论摘要，既方便查看结果，也可以继续复核和修改逻辑。
最终结果：
QClaw 的结果整体完成度很高，分析层面，它确实完成了深度跨表关联。
比如，它把订单、客服和库存数据串在一起，识别出 P004 便携榨汁杯同时存在高销量、高退款、低满意度和缺货问题；也把广告花费、归因收入、预算和销售目标结合起来，发现抖音 6 月 ROAS 明显下滑。
但是，细看后还是能发现一些准确性问题。比如月度毛利率直接使用毛利润除以销售额，没有同步扣除退款订单对应的毛利；产品销量也包含了退款订单数量，和“净销售额”的口径并不完全一致。
排版层面，它给到的结果图表很多，信息也很全。
但不同指标颜色和线型比较接近，重点变化也没有单独标注，导致信息虽然完整，第一眼不容易抓住重点。
综合给到四星。
WorkBuddy
WorkBuddy 拿到数据后，先全面检查六张表的数据分布，单独创建 Python 虚拟环境，并安装 pandas、Plotly 等分析工具，再编写 analysis.py 完成跨表计算。
这一套操作比前面的 QClaw 更工程化，也更规范。
比较有特点的是，它把“数据分析”和“报告生成”拆成了两个独立脚本：前一个专门负责清洗、计算和跨表关联，后一个专门负责生成可视化页面。
最终结果：
WorkBuddy 的最终结果整体比 QClaw 更规整，报告结构也更像一份完整的数据分析项目。
页面顶部先展示 8 个核心指标，下面再从切分成七个维度展开分析。
分析层面，它还会把“数据事实”和“业务推测”明确区分开，并将 P009 库存积压、P004 高退款与缺货并存等问题单独做成异常预警，报告的逻辑非常清楚。
除了常规经营指标，它还进一步计算了客服解决时长与满意度的相关性，说明它不只是做数据汇总，也在主动寻找不同业务指标之间的关系。
排版上，WorkBuddy 比 QClaw 更直观，图表分类更清楚，重点信息也更容易快速抓住。
综合来看，我会给 WorkBuddy 四颗半星。
百度搭子
百度搭子先读取并梳理六份 CSV 数据，完成跨表关联、指标计算。
它比较有特点的是，整体分析流程更贴近真实数据分析师的工作方式。
不仅统计了基础指标，还围绕经营目标拆解了多个分析维度。相比前面的 QClaw 和 WorkBuddy，百度搭子 更偏向“从数据发现经营问题”，更接近企业季度经营复盘的实际工作流。
最终结果：
三份结果都完成了跨表分析，但 百度搭子的优势在于，它进一步做了另外两份没有展开的广告漏斗和活动层级分析。单独对比 618 大促和日常投放效率，能更具体地解释广告预算到底浪费在哪一环。
这体现了它更强的业务拆解和归因分析能力。
排版方面，百度搭子加入了另外两份没有的逐图口径说明，每张图都会先讲清楚算的是什么、数据怎么来的、应该怎么看。
这样，看报告的人不容易误读，关键指标口径也更准确。
不过，在客服分析上，百度搭子 DuMate 主要还是停留在工单量、满意度和解决时长的对比，没有像 WorkBuddy 那样进一步计算解决时长与满意度之间的相关性。
它的业务拆解很强，但在部分维度的深挖上还可以再进一步。
综合来看，我给百度搭子 DuMate 四颗星。
场景三、自媒体创作
现在，越来越多人开始尝试用 AI 做自媒体创作。如果 Agent 能独立完成一套内容生产流程，就能大幅降低创作门槛和时间成本。
但真正做过内容的人都知道，自媒体创作并不是“写出一篇文案”这么简单。
很多 AI 生成的内容虽然字数不少，却没有人味，也无法理解不同平台的传播逻辑。
所以，我准备让 Agent 围绕最近热映的电影《后室》完成一次完整的自媒体创作任务。
创作逻辑：Agent 检索信息给到选题→根据我选择的选题进行创作规划→写双平台的正文→生成html预览
评价维度：
信息搜索：资料是否完整、准确，有没有事实错误。
内容质量：观点是否明确，内容是否充实、有判断。
平台适配：是否理解小红书和公众号不同的创作逻辑。
成品效果：是否交付完整、可直接发布的内容。
QClaw
QClaw 一共给出了 12 个选题，数量非常丰富。它不仅按平台拆成小红书和公众号两组，还结合上映期安排发布节奏。
我做完选择后，它给到的文章规划也非常细，不仅明确了每个平台的受众、人设和内容角度，还给到了金句预埋和去AI感自查的表格。
但是，它的交付结果就没那么细致了。
只给到了一个HTML文件，通过Tab切换小红书和公众号；没有独立正文MD，也没有独立爆款选题文件。
预览结果：
正文写得 AI 味有点重，到处都是破折号和并列结构，每一段都有各种序号。而且也没在文中插入图片。
HTML 分成几个模块本身没问题，但我这里想做的是小红书或微信公众号的真实预览，它显然不符合对应平台的原生阅读形态。
综合看来，我只能给到三星。用它来做选题和搭大纲没问题，但想从策划到成品一步到位，可能还比较难。
WorkBuddy
WorkBuddy 一共给出了 14 个选题，其中小红书 8 个、公众号 6 个，并且在首次回答时，就把完整选题整理成了独立的 Markdown 文件。
和另外两个 Agent 不同，它的规划更偏数据化和投放思维：除了标题、结构和配图，还给出了 A/B 测试、点击率和完读率预估。
最终交付文件齐全。 包含小红书独立HTML、公众号独立HTML、正文MD、双平台规划MD、爆款选题MD。
结果预览：
交付结果整体还不错，公众号的 HTML 已经有比较完整的图文排版和阅读层级，可以作为成稿预览使用。
但小红书的预览就没有那么理想了。它只是把内容做成了一张 4:5 封面加长网页，正文继续用数据卡片、图表和段落向下铺开，并没有按照小红书常见的 3:4 多图轮播形式拆页。
小红书文案也更像一篇数据驱动的营销稿，缺少真实的观影体验和个人表达。综合给到四星。
百度搭子
百度搭子 最近上线了「自媒体套件（self-media-expert）」，我正好拿这个任务测试一下。
具体操作很简单：首页对话下方点击加号，根据我给的步骤，添加自媒体套件，输入你的指令，就可以直接使用了。
首先，百度搭子 一次给出了 6 个选题方向，还贴心地按照传播潜力分成了三个梯队。
我选择了选题一，百度搭子 马上根据选题内容，调用了 content-brief 创作规划技能，分别生成了微信公众号和小红书的创作规划。
可以看到，生成的大纲已经非常具体，不仅明确了两个平台各自的调性，每一部分需要讲什么都拆了出来。
交付结果包含小红书HTML、公众号HTML、正文MD、双平台规划MD、爆款选题MD。
两份HTML图片内嵌，可直接预览；小红书和公众号的页面也是分别交付的，没有混在同一个页面中。
预览结果：
这轮表现最好的是百度搭子。
信息搜索方面，百度搭子的资料链路最完整。除了电影的基础信息，还补充了北美开画、全球票房和国内票房等关键数据。
内容创作也比较扎实，小红书用不到 1000 字，就讲清了《后室》从匿名网图、网友共创，到少年导演将其拍成商业电影的完整故事。
真正厉害的，是它对平台规则的理解。百度搭子的小红书交付结果，正文控制在 884 字左右，HTML 页面也基本复刻了小红书的原生阅读形态。
交付方面也很完整，Markdown 和 HTML 页面都有提供，前面的选题与创作规划也分别整理成了独立文件。
而且我发现，百度搭子的自媒体套件还能生成数字人。
这是我用前面的文案，生成的数字人口播视频：
这个套件确实很好用。
综合来看，我愿意给百度搭子四星半。
总结
综合三轮测试，三款产品的能力倾向其实很明显。
QClaw 更像开发型 Agent，擅长调用工具、编写脚本和搭建分析流程，规划能力也不弱，但最终交付稳定性相对一般。
WorkBuddy 更像流程型办公 Agent，工程化程度最高，文件交付齐全，检索和分析能力也比较稳定，但视觉设计仍有明显的模板感。
百度搭子的优势更集中在成品交付上。它能够把检索、分析和内容规划进一步整理成结构完整、排版清晰的最终文件，PPT、数据报告和双平台内容的完成度都比较高，整体更接近可以直接使用的状态，因此综合排名第一。
再看看每款产品的价格：
不看尝鲜价格，单看订阅价格：
百度搭子的价格最低，首月优惠力度很大，正式价格也主要集中在几十元到一百多元，适合个人用户高频办公。
QClaw 的入门门槛也不高，套餐从几十元到几百元不等，整体属于中等价位，用户可以根据使用频率选择不同档位。
WorkBuddy 的价格相对最高，普通月付套餐从百元左右起步，最高档接近千元。不过连续包月会便宜不少，而且额度可以和 CodeBuddy 共用，更适合同时有办公和编程需求的用户。
需要注意的是，三家的积分计算方式不同，所以不能通过积分数量直接判断谁更便宜，最终还是要结合实际任务消耗和完成效果来看。
如果把能力表现和订阅价格放在一起看，百度搭子的优势就更加明显了。
它在价格更低的同时，依然给出了三款产品里完成度最高的交付结果。
相比偶尔体验的新鲜工具，百度搭子确实更容易真正进入日常工作流，承担高频任务。
如果你现在正在考虑用 AI 提高办公效率，那可以现在就去试试百度搭子了。
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