# 实测千问办公：阿里这个 AI 专家，真的能帮你带货

- 作者：郑廷旭
- 发布时间：2026-08-03 22:16
- 分类：产品
- 原文：https://www.ifanr.com/1673793

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今天，阿里正式推出企业级 Agent 产品「千问办公」（QwenWork），并开启公测。

它由 QoderWork、MuleRun 和悟空三款产品整合而来，把本地电脑操作、云端长任务和企业协作收进同一个入口，直接在官网 qwenwork.cn 就可以下载尝鲜。

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和千问办公一起上线的，还有阿里新一代旗舰模型 Qwen3.8-Max。这次实测，我们从头到尾用的都是这个模型。

它的总参数量为 2.4 万亿，每次推理激活 950 亿参数，支持 100 万 Tokens 上下文和视觉理解，编程与专业办公是这次升级的重点。

我把一些麻烦、琐碎，还得连续折腾好几步的活一股脑交给它，任务一路加码，甚至让它帮我开了场发布会，看看千问办公到底经不经得住这轮「拷打」。

### 会读文件、会跑命令，也会偶尔闹乌龙

千问办公的界面并不陌生。左边是任务记录，以及「专家套件」「技能」「连接器」「定时任务」和「IM 频道」，其中，「IM 频道」除了支持阿里自家的钉钉外，还支持接入飞书、微信等主流通讯 App；

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中间留给对话和工作台；右侧会展开任务步骤与产物。第一次打开，多少能看到一点 Codex、Claude Cowork 这类 Agent 工具的影子。

选好文件夹后，千问办公就能在里面读取资料、创建文件和执行命令。你给它一个目标，它会先拆步骤，再按需调用代码、浏览器和文档处理工具。任务跑起来以后，右侧清单会逐项打勾，生成的 HTML、图片和报告也会直接落进工作目录。

刚好我这台 Mac 的储存空间快满了，在储存空间寸土寸金的当下，自然是能省一点是一点。所以第一个任务，我先让它帮我分析下，空间都被什么东西占了。

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感觉现在系统剩余的空间越来越少了，帮我分析一下空间占用分布情况，用直观、美观的 HTML 呈现给我。

它从系统盘一路扫进用户目录和 `~/Library`，最后交回一份可视化 HTML。报告开头先给结论：1 TB 硬盘已经使用 762 GiB，只剩 133 GiB；用户目录占了 587 GiB，其中 Samsung Smart Switch 备份、照片图库和微信数据是三个大头。

往下看，Containers、Caches 和 Application Support 又被继续拆开。哪些缓存可以直接清，哪些应用数据需要确认，哪些属于个人文件要自己取舍，它用三种标签分开标了出来。

接下来，我又交给它两个小任务：一个看页面，一个看交互。

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做一个虚构电商平台的数据看板，包含销售额、订单量、访客数、客单价、近 30 日销售趋势、品类销售占比、用户来源分布和商品销售榜 TOP 5。

我让它做了一个虚构的电商平台数据看板。它交付了一张带销售额、订单量、访客数、客单价、品类占比和渠道转化率的 HTML 页面，信息层级和图表选择都算规整，算是超越及格线的表现。

看完枯燥的数据，不如让它搓个小游戏，放松一下。

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做一个飞行躲避小游戏。玩家操控一架飞机在屏幕中飞行，需要躲避迎面而来的障碍物。游戏要有开始界面、计分系统和结束画面。

千问办公做出了开始界面、计分和结束画面。飞机能跟着鼠标移动，可以吃金币，擦着障碍物掠过还有额外加分。不过，贴图还是略显粗糙，经不起细看。

### 从苹果财报，到一场不存在的发布会

接下来，我把苹果上周刚刚披露的季报交给千问办公，让它帮忙拆解一下。

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把这份苹果季报拆解、分析，制作成一份可视化、直观、图文并茂的 HTML。

它先提取并核对报表数据，再把营收、利润、产品和地区表现做成一组清楚的图表，页面顶部先给结论，图表下面补一句「怎么看」。原始数据表也被留在底部，阅读和回查都很方便。

这里有一个小插曲：它在最后校验 HTML，需要执行一条带有 `rm -f` 的命令。系统弹出了红色的「高危操作」提示，把会永久删除哪个文件、`-f` 参数有什么效果、后续还会做什么列了出来，再让我选择允许或拒绝。

这种解释在目前市面上的 Agent 应用上并不多见，但对于刚接触它们的小白来说，却十分有必要：即便不懂命令行，你也能看出它准备删掉哪个文件，以及操作能不能撤销。

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不过，同样的解释到了前面的磁盘扫描里，就没那么管用了。它准备执行 `kill 45499`，提示会强制终止进程 45499，未保存的数据可能丢失。问题是，它没有告诉我这个进程属于哪个 App，也没有说明为什么非杀不可。因此，这个功能还是有些细节需要完善。

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做完这些有现成资料可依的任务，我还想试试它的「想象力」和审美：

> 只给一个模糊的产品点子，它能帮我开一场完整的发布会吗？

于是我临时编了一款产品。LUMA 是一盏智能桌面灯，能读取日程，用灯光提示专注、倒计时和休息，没有屏幕、摄像头与麦克风。售价 699 元，主张是「把时间调成光」。

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请从零为虚构产品「LUMA」制作一套 10—12 页的中文新品发布会 PPT。受众为科技媒体、设计师和首批用户。

LUMA 是一盏能读取日历安排的桌面灯。它没有屏幕、摄像头和麦克风，通过灯光变化提示专注时间、会议倒计时和休息间隔。用户的日程在本地处理。

已知信息：

- 色温范围：2700K—6500K；
- 六区独立灯光；
- 尺寸：210 × 65 × 32 mm；
- 重量：480 g；
- USB-C 供电；
- 雾白、石墨灰、苔藓绿三种颜色；
- 售价：699 元；
- 目标用户：长期伏案、日程密集、又不想增加一块屏幕的人。

请自行完成品牌主张、发布会叙事和视觉系统。内容需要覆盖产品亮相、交互方式、使用场景、硬件结构、隐私设计、颜色选择、价格和上市信息，但不要机械地按这份清单逐项排页。

千问办公没有急着开做，而是先列出大纲，让我从内置模板里挑一种视觉风格。最后生成了 11 页 PPT，雾白、石墨灰和苔藓绿打底，再用一条暖色光谱模拟灯光。从产品卖点、使用场景到隐私设计、配色、规格和售价，该讲的基本都讲到了。

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我比较意外的是，它没有把每一页都做成同一种模板。有些页面只放一句话，有些用来展示产品，有些专门交代参数，节奏看起来还挺舒服。虽然 LUMA 从产品到图片都是临时编出来的，这套 PPT 放在一起却不显得太拼凑，甚至有了一点自己的品牌气质。

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做完以后，它还问我要不要检查页面渲染、前后表述和演讲备注。我把几项都勾上，它又逐页检查了一遍有没有文字溢出、图片异常，以及前后说法对不对。

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### 一盏不存在的灯，被它做成了一个品牌

这次，千问办公还有一个挺有意思的新功能——「专家套件」。

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它有点像给千问办公安装不同工种的 skill 和工具包。套件广场里已经有市场营销、产品设计、投研分析、合同管理等选项，每一套都组合了这个岗位常用的技能，有些还会接入外部数据。

安装以后，在对话里直接调用就行，不用每次都写长篇大论的 prompt。

我先装了市场营销套件。里面组合了 8 项技能和 1 个数据连接能力，覆盖营销文案、广告合规、竞品追踪、活动策划、社媒热点、SEO、效果分析和品牌调性审查。简单说，它已经把一套常见的营销工作流程装好了。

先从最容易验收的文案开始。我让它为 LUMA 生成一套跨平台宣传文案。

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千问办公分别给出小红书种草笔记、微信公众号长文和微博短帖，并配套标题备选、摘要、标签、CTA、A/B 方案和发布时间建议。

小红书文案更口语，公众号负责讲完整故事，微博则把信息压进短句里；它甚至还单独检查了《广告法》里的极限词与绝对化表述，确实有点「专家」的意思了。

文案感觉还行，我就继续加码，索性让它帮我做一整套宣传物料。

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帮我给这个产品做一些宣传物料，包括包装、开箱体验、其他周边、礼盒等。

它先问了三个问题：要交概念方案还是可编辑文件，周边准备覆盖哪些品类，标准版和礼盒版如何区分。确认方向后，千问办公沿用 PPT 里的视觉系统，做出了雾白标准包装、石墨灰 First Light 礼盒、开箱内衬、光谱桌垫、色温杯垫、帆布袋、徽章和磁吸书签。

整体的一致性和美观度都很不错，可以看出这次 Qwen 3.8 Max 的多模态能力还是比较强的。

文案和图都准备好了，直接让它排成一组可以发布的小红书多图内容，自然也是不在话下。

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左右滑动图片

把这几张做成适合发小红书的排版图。

它把横版效果图重新编成 6 张竖图，封面、页码、双语栏目、标题层级和统一页脚一应俱全，完成度已经达到可以直接发布的程度。

做到这里，我临时编的 LUMA 已经有了 PPT、三套平台文案、包装、礼盒、周边和 6 张小红书长图，每一次的交付物都环环相扣，确实像是同一个团队做出来的东西。

模型额度方面，千问办公新用户注册会送 2000 积分，每天登录再送 600 积分。上面这些任务全部跑完后，我的免费版还剩 1645.53 分。

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至少在公测阶段，拿它做一些日常任务，都不需要担心积分不够。

这轮体验下来，千问办公最让我意外的，不是某一张图或某一份报告，而是任务会顺着往下长。一个模糊的要求，可以变成看板、PPT 和宣传物料；前面做过的内容，后面还能继续拿来用。

千问办公也不是孤立的一次产品整合。腾讯把 WorkBuddy 接进腾讯文档，字节将飞书并入豆包所在的业务体系，阿里则把 QoderWork、MuleRun 和悟空收拢起来，再准备接进钉钉。

而据虎嗅昨日的报道，阿里内部把 AI 办公定位为面向企业组织的生产力平台，千问办公与钉钉由同一个事业部负责；短期内优先看的也不是用户数和月活，而是产品是否好用，以及能不能真正跑通企业场景。

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BAT（字节、阿里、腾讯）这三家大厂又在一个新战场拼起了刺刀。接下来比拼的，或许就不只是模型有多聪明，还要看谁能把文档、消息、知识库和各种工具接得更顺，让 Agent 真正进入用户每天的工作流程。

回头看 LUMA 的文件夹，最开始只有几句关于虚构台灯的设定，最后却装进了一整套发布会 PPT、平台文案、包装方案和小红书长图。一个原本没想清楚的点子，就这样有了可以翻、可以看，也可以继续往下改的样子。

所以下一次再冒出类似的念头，我大概还是会先给它建个文件夹。

*\*封面、部分插图由 AI 生成*
