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title: "打工人自述Work Agent真实体验，工作交给了AI为什么还要忙半天？"
id: "20260910A07FTN00"
publicationAccount: "非凡产研"
originalPublishedAt: "2026-09-10T14:15:52+08:00"
canonical: "https://ffcap.cn/research/20260910a07ftn00"
source: "https://view.inews.qq.com/a/20260910A07FTN00"
sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984"
language: "zh-CN"
tags: ["AI Agent","办公协作","OpenAI","营销增长","流量与用户增长","腾讯","OpenClaw"]
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# 打工人自述Work Agent真实体验，工作交给了AI为什么还要忙半天？

文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。

**AI行业观察**

## **Work Agent 用起来之后：用户拿它做什么，成果如何，钱花在哪？**

  

贵、慢、检查累，仍是三大痛点

  

Agent 已经能查资料、做表格、写报告。但做出来的东西有多少能用？人还要改多少？每个月花的钱值不值？非凡产研向500+用户问了这些具体问题，现在我们公布所有调研数据。

  

## **一只红色龙虾，四个月降了80%**

把“AI到底能不能干活”这场讨论点着的，是一只红色龙虾——OpenClaw。它从2025年11月的一个周末项目起步，到2026年3月初，GitHub星标已经超过25万；8月26日，GitHub官方给出的数字接近38.8万。

它让很多人第一次直观地看到：AI可以读文件、调工具、跑命令，还能在后台继续完成任务。

但这团火烧得快，也退得快。非凡产研数据显示，2026年4月到8月，OpenClaw官网月访问量从1420万次降到277万次，回落 **80%**；估算活跃用户也从631万降至141万，回落78%。8月相较7月仍分别下降18%和17%。

如果只盯着这只龙虾，故事很像一场热潮正在退去。

  

## **另一头，国内产品在涨**

但同一份数据里，另一股力量正在放大。国内站WorkBuddy 8月访问量达到1409万，环比增长135%，升至国内访问榜第8；估算活跃用户376万，环比增长123%，升至国内活跃榜第9。

刚上线的千问办公访问量109万、估算活跃用户41万，环比增幅分别为552%和298%。

8月专项榜里的17个Work Agent与Skill平台中，4个环比增长、12个下降、1个新进榜。

（Web流量只覆盖浏览器访问，看不到桌面客户端、移动App和办公软件内嵌使用；也不能据此认定用户从一个产品迁移到了另一个产品。数据来源：非凡产研）

  

## **挤满桌面的Work Agent**

个体产品的冷热之外，更明显的是整个品类的扩张。年初大家还在争论“AI到底能不能干活”，到了年中，桌面上已经挤满了声称能替你把活干完的Work Agent。

OpenAI在2月推出Codex桌面应用，7月发布ChatGPT Work，又把Chat、Work与Codex放进同一个新桌面客户端。

国内，WorkBuddy 3月上线，8月已进入非凡产研国内AI Web访问前10；千问办公8月把QoderWork、MuleRun和悟空整合为新入口，豆包工作打通飞书并支持云端续跑，Kimi Work把最多300个智能体并行放进本地工作台；百度搭子、AutoClaw、纳米Work、WPS灵犀也从各自擅长的入口切进来。

产品一下多了，功能清单却回答不了更关键的事：用户到底用没用起来？他们把什么工作交给了Agent？结果能不能直接进入成果？流程有没有复用？又愿不愿意付费？

带着这些问题，非凡产研发起了这次Work Agent调研，请用户讲讲自己的使用情况：哪些活已经交给AI，哪些地方还得自己改，又花了多少钱。

这次参与问卷的人中，88.4%在最近30天用过Work Agent。接下来关于任务、成果和付费的回答，主要来自这些使用者。我们想看看，他们究竟把哪些活交给了它。

  

## **最近一个月，每周都用的人占八成**

在最近30天用过Work Agent的受访者中，**79.8%** 表示过去四周每周都用过。也就是说，对这批人来说，Agent已经进入了每周的工作。

当然，每周用过和每天都用，差别还不小。有人可能只在写报告时打开，有人可能天天都用，这道题没有继续细分。

接下来更值得看的是：他们反复打开Agent，到底在做什么？

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## **大家先交出去的，是查资料、写文档这些活**

71.9%的使用者让Agent搜索、调研或汇总资料，68.4%让它撰写或修改文档、报告。处理表格、数据或图表的占50.9%，做PPT的占49.1%，写代码、调试或搭建应用的占43.9%。

这些活并不陌生。比如，要写一份行业报告，得先找材料，把不同来源的数据放进表格，再整理成文章。Agent能接下其中的一串步骤，人再检查和修改。

对没用过的人来说，可以先从手边的一份资料、一张表开始。对做产品的人来说，也可以把入口做得更具体：用户带着“帮我把这些材料整理好”的要求来，能不能尽快得到可用的东西？

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### **读文件、开网页，它已经不只是在打字**

76.3%的使用者让Agent读取或修改过本地文件，65.8%让它操作过浏览器或网页。所谓“会动手”，在这里就很具体了：打开你给的文件、去网页里找信息、把结果写回文档。

72.8%用过Skill、插件或工具调用。名字听着有点技术，其实可以理解为：给Agent一套做事的方法，或让它调用合适的软件工具。

还有两项能力接近一半人用过。一项是记住偏好和之前的资料，下次不用重说，占48.2%；另一项是让任务在云端继续跑，或者到指定时间再做，占49.1%。跨应用执行或多人协作的比例则是23.7%。

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## **最常见的体验：改一改，大部分能用**

**48.2%** 的使用者说，Agent给出的结果经过修改后，大部分能用。28.1%说，多数结果可以直接使用或交付。还有15.8%只用其中一小部分，7.9%主要拿它找思路。

**“帮我做出一份初稿”，已经是相当一部分人的实际体验。**

但从初稿到交出去，中间往往还要过自己这一关。拿报告来说，文章写出来了，还得看数据有没有抄错、论据能不能支撑结论、语气是否适合读者。把这一步算进去，才更接近真实的工作过程。

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### **轮到人接手时，还要做多少？**

Agent做完之后，人要忙多久？问卷没有记录分钟数，但问了大家通常还要接手哪些程度的工作。

43.0%说，只需处理少数关键问题；23.7%主要做最后检查；7.0%基本不用额外处理。另一边，21.9%需要频繁纠正或补充，4.4%大部分要自己重做。

**检查一遍就能交，和来回改半天，都会被笼统地说成“用了AI”。**

这几种体验差别很大。如果产品想知道用户有没有真正省事，就得继续问：人到底卡在哪一步？是资料不全、要求没听懂，还是结果难以核对？

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## **同样的活，下次怎么做？**

假设你每周都要写周报。第一次，你告诉Agent怎么整理材料、用什么格式、哪些地方要重点看。到了下一周，这些要求还要不要再讲一次？

这就是“复用”要解决的事。

37.7%的使用者已经把模板、Skill或自动化任务保存下来，反复调用；17.5%形成了固定的重复流程，也就是有了一套每次照着做的办法。33.3%偶尔重复类似任务，11.4%基本每次从头开始。

对产品来说，一个可以做得更顺手的地方是：任务做完，帮用户把这次的格式、要求和做法留下来。下次换一份材料，就能接着做。

至于这样能多省多少时间，还要看具体任务。

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## **贵、慢、检查累，最让人头疼**

43.9%的使用者被额度消耗快或价格高困扰，36.0%觉得执行慢、等得久，22.8%觉得核对和检查结果费事。

这笔账得算完整。买订阅是一笔钱，长任务追加额度可能又是一笔钱；等它跑完，再花时间检查，也是成本。

所以，一款好用的Agent需要把几件小事交代清楚：这次大概要花多少额度？做到哪一步了？哪些数字有出处，哪些地方还需要人确认？

用户能看懂这些，才好决定是继续等，还是自己接手。

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## **提到 Agent，大家先想到谁？**

问卷开头没有给任何产品提示，就请大家写下首先想到的名字。ChatGPT／Codex被49.0%的答题者提到，WorkBuddy为46.9%，Claude相关产品为21.9%。

后面的名单也挺有意思：有办公工具，有编程工具，还有能跑自动化任务的产品。在受访者的第一反应里，“Agent”已经装进了不同种类的工具。

一个人可以写好几个名字。这里的比例说的是“多少人想到了它”，不能当成“多少人在用它”。

![打工人自述Work Agent真实体验，工作交给了AI为什么还要忙半天？ · 原文图片 8](https://inews.gtimg.com/om_bt/OE4QrdkB_CBX1xSqc_33_ZO8Aq7H81wykc6Z6oq9XAuUEAA/1000)

### **真正干活时，最常打开哪一个？**

再问最近30天最常用哪款产品，ChatGPT桌面端（Codex）占39.5%，WorkBuddy占34.2%，Claude Cowork占6.1%。

这张表更像受访者各自的“常用工具栏”。一个人可能试过好几款，但这里选的是最常用的那款。

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想知道一款产品为什么能留下来，还得接着了解用户每天拿它做什么、哪些任务换个工具就不顺手了。

### **大家是从哪里知道这些工具的？**

31.7%最早通过科技媒体、公众号或内容创作者了解到或开始使用Work Agent；30.9%是因为原本就在用相关模型或其他产品；23.6%来自朋友、同事或同学推荐。

对于还没用过的人，“它有几十种能力”可能不如一段完整的操作过程好理解：给了什么材料，它怎样做，最后拿到了什么。

做产品介绍时，不妨把这些细节讲透。也让读者看到哪些地方需要人来改，照着做时才知道该期待什么。

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## **假如常用的产品停了，换一个难吗？**

42.1%的使用者觉得，当天就能换一个；24.6%需要几天适应和迁移。

17.5%要明显调整已有流程或资料

13.2%很难找到能完成同样任务的替代产品

2.6%还说不准

换工具，有人觉得轻松，有人觉得麻烦。这是大家对“假如它停了”的回答。

要弄清麻烦在哪，还得往下问：究竟有什么东西放在里面，搬家时得重新弄？

![打工人自述Work Agent真实体验，工作交给了AI为什么还要忙半天？ · 原文图片 11](https://inews.gtimg.com/om_bt/Obc_Mmwqb6-f8nRfAPw7_Hh36aTnH_Y0Wv2oPs8zOdTz0AA/1000)

### **要搬走的，不只有文件**

这道追问只问了那些觉得换工具需要几天适应、要大幅调整，或很难找到替代品的人。

在这部分人中：

65.1%觉得任务历史、记忆或个人上下文最难搬

38.1%选了保存的流程、模板、Skill或定时任务

34.9%选了使用习惯和信任

说白了，难点就是以前给过的资料、讨论到哪一步，以及它已经知道的个人偏好。

**换一个软件并不费事，把过去教过它的东西重新讲一遍，才可能费事。**

比如，同样写一份报告，新工具可能得重新知道你要的格式、常用资料和表达习惯。

对产品团队来说，值得打磨的也不只是“记住更多”。用户能不能看见它记了什么、改掉过时内容、带走重要资料，同样影响日常使用。

![打工人自述Work Agent真实体验，工作交给了AI为什么还要忙半天？ · 原文图片 12](https://inews.gtimg.com/om_bt/OsJFhWy8emYRmAJDwPrWrUH3eYpvKo30VEQuLWdihzKaMAA/1000)

  

## **现在每个月，自己实际花了多少钱？**

直接为最常用产品支付100至199元的人占16.7%，支付200至499元的占11.4%，支付1500元及以上的占9.6%。

也有不少人没有单独掏这笔钱：

15.8%由他人、公司、学校或团队承担

8.8%用的是已有模型订阅或API

比如已经买过某项模型服务，再拿它接入工具，就未必需要给这个工具另付一份钱。

14.0%从未直接付费，5.3%以前付过、现在没付。这些情况要分开看。公司出钱的人，和试用后不再续费的人，虽然当月都没自己付款，背后的原因可能完全不同。

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### **如果长期自己买单，多少钱觉得值？**

这回先不看现在的账单，问的是：照目前得到的帮助，如果以后一直自己付钱，每月最多愿意花多少？

20.2%选择100至199元，14.0%选择1500元及以上；8.8%暂时不愿意付费，7.9%还没想清楚。

有人愿意花到上千元，也有人一分钱都不想花。要理解这道题，得继续问他拿Agent做什么。一项任务多久做一次，自己做有多费事，做错了要花多久补救，都会影响“值不值”的判断。

愿意付多少，和最后真的会不会买，仍是两回事。这组回答更适合拿来追问使用场景，定价还需要实际购买来检验。

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## **好不好用，要看做完之后还剩多少活**

如果你还没用过Agent，不必先把所有术语学一遍。拿一份手边的材料，交给它一个说得清、也检查得了的任务，就可以开始。

写出初稿以后，看看自己还要改哪些地方。下次做同样的事，再看看格式、要求和常用资料能不能留下来，少重复准备。

对做产品的人来说，用户的这几笔账值得跟着看：跑一次任务用了多少额度，等了多久，最后检查和返工又花了多少时间。

**新功能可以吸引人来试，日常这些小事决定了它用起来顺不顺手。**

当一个人下周又遇到同样的工作，他会自然地打开Agent，还是觉得自己做更省事？答案就藏在上一次任务做完之后，留给他的那些活里。

  

## **附：关于本次调研**

**调查对象与目的。** 非凡产研围绕个人工作中的Work Agent使用开展在线问卷，面向不同AI使用经验的人群，既包含近期使用者，也包含曾经使用、仅听说过或尚不了解这类产品的受访者。研究关注产品认知、具体任务、结果采用、人工接手、重复使用、使用阻碍和个人付费，不是企业采购或部署情况调查。

**调查时间与方式。** 本文纳入2026年8月12日至9月9日期间提交的有效答卷。受访者自愿在线填写，属于非概率、自选样本。问卷先以开放题收集无提示产品回忆，再解释Work Agent概念，并根据使用经历展示适用问题。

**如何阅读比例。** 每张图表注明题目类型和统计对象。单选题展示各选项的构成，多选题允许一人选择多项，比例之和可超过100%；开放题产品提及率以填写本题的人为基数。百分比保留一位小数，四舍五入可能使单选题合计略偏离100%。

**适用范围。** 受访者以知识工作者和有一定AI经验的人为主，下方展示其职业与AI使用经验。所有使用、交付和金额均为受访者自报，未经产品日志、成果质量检测或支付凭证核验。报告不代表中国全体用户，也不用于估计市场份额或证明因果关系。

### **受访者主要从事什么工作？**

产品、运营、市场或销售占31.0%，研究、咨询或投资占19.4%，软件开发、数据或其他技术工作占17.1%。这组职业结构有助于理解本次回答的知识工作特征。

![打工人自述Work Agent真实体验，工作交给了AI为什么还要忙半天？ · 原文图片 15](https://inews.gtimg.com/om_bt/OdMZ74PzC5ceZnWG0sBSSIEOj7t86XoWhScDp3Pt74CikAA/1000)

### **受访者怎样描述自己的 AI 使用经验？**

49.6%自评会设计工作流、Agent、自动化或使用API；27.1%能熟练处理文件和复杂任务。

以下是受访者对自身经验的描述，不是经过考试或产品日志认定的能力等级。API可以理解为让程序调用模型或工具的接口。

![打工人自述Work Agent真实体验，工作交给了AI为什么还要忙半天？ · 原文图片 16](https://inews.gtimg.com/om_bt/Of2Ymwi-eSSHx0_Osq4n4TPZIV_HF1OoLXwi64WO99QHUAA/1000)

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