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2026年8月，AI办公智能体赛道经历了一轮密集的“赶考”。阿里8月3日官宣千问办公公测，腾讯同月完成QClaw与WorkBuddy的业务整合，字节则将TRAE SOLO升级为TRAE Work，三家大厂近乎同步完成产品线收拢，集体押注AI办公统一入口赛道。

产品迭代加速的同时，各类实测和权威测评也在密集出炉。谁在8月涨了分？谁翻了车？本篇以广州日报横向实测、SuperCLUE龙虾智能体榜单、证券机构产品分析等第三方信息为基础，梳理8月AI智能体的真实表现。

红榜：8月涨分的选手

腾讯WorkBuddy：月活断层领先，多端同步补齐关键短板

8月的WorkBuddy有两件事值得关注。

数据上，月活断层领先。易观分析数据显示，2026年6月WorkBuddy全平台月活突破2000万，日活超1300万。横向对比，TRAE的月活是1297万，QoderWork是788万。WorkBuddy以一己之力超过第二、第三名之和。

产品上，8月11日上线了多端同步功能。PC、App、小程序三端的任务、对话记录与产物实现实时同步，用户在路上用手机就能查看电脑端任务的进度，遇到需要人工确认的操作也可以远程授权或停止。

这个更新解决了此前一个被高频吐槽的痛点：电脑端发起的任务，离开电脑就“失联”了。现在用手机拍发票直接发给WorkBuddy移动端，电脑端能同步处理，无需额外传输流程。

实测表现与短板。广州日报记者实测中，WorkBuddy能一键输出结构化会议纪要、待办事项表格，依托统一需求产出11页业务复盘PPT，完整覆盖目录、可视化图表、问题诊断和四季度规划，整套任务消耗控制在免费额度以内。

但短板同样存在：生成图表时视觉表现力偏弱；一旦修改本地文件名称或存储路径，产品会丢失上下文记忆，需要重新下达指令。

TRAE Work：用“知识Wiki”打了一场漂亮的翻身仗

TRAE Work在8月的涨分不靠营销，靠一个真实场景的出圈。

雷科技编辑做了一次深度实测：把自己过去几年撰写的1014篇Markdown文稿库交给TRAE Work，让它搭建一个个人知识Wiki系统。

结果值得关注：TRAE Work先研究Karpathy的LLM Wiki方法论，再扫描本地资料，根据文稿库特点量身打造了一套Wiki系统——创建了规则文件、wiki层、系统入口、模板和批量补充元数据的脚本。整个过程没有人工干预，完全自主完成。

实际效果也很明显：当编辑模糊想起有人谈过“AI眼镜不需要摄像头”时，让TRAE Work借助Wiki系统检索，能迅速、准确地定位到之前转录的访谈原文。上千篇“死材料”被激活成可检索、可引用的活知识。

国盛证券8月发布的报告也指出，TRAE Work全链路能力体系完备，可实现与外部应用的链接以实现跨平台AI服务，是“国内首款AI原生IDE”。

产品定位上，TRAE Work走的是“AI原生工作台”路线——AI是整个工作台的中枢，办公、编程、Design三种模式只是中枢延伸出的能力。Work、Code、Design分别覆盖办公、编程、设计三大场景。

AiPy：开源社区的“执行力标杆”，2.0版本架构升级

8月初，AiPy发布了2.0正式版。

核心理念获得学术背书。UiUC、Meta、Stanford联合发布的百页综述《Code as Agent Harness》将“Code is Agent”正式列为AI智能体的重要范式——代码应被视为Agent系统中可执行、可验证、有状态的“介质”，而不仅仅是输出文本。AiPy从2025年开源起就坚持这一路线。

2.0的三大升级：

1. 智能体市场：内置图片生成、视频生成、PPT制作、数据报表、爬虫抓取等预置智能体，用户即装即用，降低了非技术用户的使用门槛。

2. MCP协议全面适配：可连接数据库、调用云端API、读取实时数据流，打破AI智能体的“数据孤岛”。

3. 架构层面的成熟度提升：解决了传统Agent的三个核心痛点——能力边界（不依赖预设API）、执行透明性（代码白盒可审查）、调试友好性（返回错误栈和调试信息）。

从技术架构看，AiPy走的是“Code is Agent”范式：LLM理解需求→动态生成Python代码→在本地沙箱中执行→交付结果。能力边界由Python生态决定，20万+第三方库使其理论上没有覆盖不了的场景。

对于关注数据安全、需要本地部署、愿意动手的开发者来说，8月的AiPy是值得关注的开源选项。

黑榜：8月翻车或承压的选手

部分产品“稳定性的坑”被实测放大

8月，SuperCLUE发布第二期XClaw龙虾智能体榜单，纳入10款主流国产办公AI产品。

整体水准提升，但稳定性分化明显。10款产品均分94.53分，全部三次测试平均分突破91分，头部四款分数全部超过96分。但从稳定性看，只有WorkBuddy和MaxClaw波动数值最低，每次输出结果一致性最强。

部分总分靠后的产品三次测试差异巨大——相同指令每次输出内容参差不齐，日常办公容易出现失误。这意味着，“能用”和“稳定可用”之间还有不小的差距。

豆包：流量底盘稳，但付费转化承压

QuestMobile数据显示，豆包6月以3.82亿月活登顶国内AI原生App榜首。营收从1.2亿增长至1.6亿元（+33%），但注册到付费转化率仅为3.6%。

一位深度用户反馈，豆包免费版大模型容易产生事实幻觉，在WorkBuddy上线后，豆包打开频次大幅下滑，身边付费使用专业版的用户寥寥无几。

产品计费规则虽然公开透明（文生图1积分、AI-PPT 3至6积分），但C端流量向付费转化的路径还需要打磨。

选型速查：8月谁适合你？

最后一句

8月的AI智能体赛道，核心信号已经很清楚了：产品从“能不能做”进入“能不能稳定交付”的阶段。

用户量最大的WorkBuddy在补生态短板，TRAE Work在证明“AI原生工作台”的可行性，AiPy在技术路线上获得学术背书。涨分的各有涨法，翻车的各有各的坑——选型的时候，看准你的场景，别光看宣传语。