百度整合 dodo，办公 Agent 统一到“百度搭子”

百度正在收拢办公智能体产品线。

据 36 氪 8 月 4 日报道，百度已启动内部办公智能体 dodo 与百度搭子的团队整合，dodo 相关研发人员和资源将并入百度搭子。整合完成后，百度办公 Agent 业务将不再由内外两套产品并行推进，而是统一到“百度搭子”这一产品体系中。

**办公 Agent 是能够理解工作目标、拆解任务、调用工具并交付结果的软件智能体。**它与传统聊天机器人最大的区别，不是能不能写一段文字，而是能不能围绕一个目标连续执行多步操作，例如读取会议材料、提炼待办事项、查询业务数据、生成汇报文档，再把结果交给指定的人审核。

这次调整的核心，不只是团队换了一个归属，而是百度开始用一套产品承接三类需求：百度内部员工的日常办公、普通用户的个人生产力，以及企业客户的组织协作。对百度而言，办公 Agent 由“多点试验”转向“集中作战”，意味着它正式把办公场景放到 AI 应用竞争的中心位置。

dodo 并入百度搭子，意味着什么

**dodo 是百度面向内部办公场景探索的智能体产品，百度搭子则是百度对外布局个人和企业生产力的统一品牌。**目前公开信息没有披露 dodo 的具体用户规模、技术架构和业务指标，但从团队与资源整体并入的安排看，百度希望把内部办公实践沉淀为外部可复制的产品能力。

过去，互联网公司往往会把内部效率工具和对外商业产品分开建设。前者可以快速接入内部文档、通讯录、审批系统和业务数据库，试错成本较低；后者则必须面对权限隔离、数据合规、租户管理、稳定性和商业化等更复杂的问题。两套产品并行的好处是灵活，但代价是重复建设、能力割裂，以及内部验证结果难以快速转化为商业产品。

百度此次整合，实质上是在解决三个问题：

1. 减少重复建设。 内部办公智能体与企业版产品都需要知识库、权限系统、工具调用、任务编排和结果审计，团队统一后可以共用底层能力。
2. 缩短产品验证链路。 百度内部员工可以成为高频用户，真实反馈能够更快进入百度搭子的迭代周期。
3. 统一品牌和产品心智。 用户不需要理解 dodo、企业版搭子和个人版搭子之间的关系，百度也更容易围绕一个产品积累活跃用户、案例和生态伙伴。

这并不意味着内部办公与外部企业协作完全没有差异。百度内部可以直接连接自有系统，但外部企业通常使用钉钉、飞书、企业微信、ERP、CRM、OA 和数据仓库等不同系统。百度搭子要真正承接企业工作，还必须把“能在百度内部跑通”变成“能在不同企业安全部署”。

换句话说，dodo 的价值更像一块试验场，百度搭子则要成为可以被复制和交付的产品。此次整合能否成功，关键不在于名称是否统一，而在于百度能否把内部经验封装成标准化连接器、工作流和权限模型。

百度搭子要从“会回答”走向“能办事”

**真正有生产力的办公 Agent，必须完成从目标理解到任务交付的闭环。**用户说“帮我做一份下周的竞品分析”，理想状态不是得到一篇泛泛而谈的文章，而是由 Agent 自动确定竞品范围，检索公开信息，读取企业内部资料，整理价格和功能变化，标注来源，生成报告，并在提交前把不确定结论交给人确认。

百度搭子的产品方向已经明显从单点内容生成转向跨应用、跨文件和跨流程执行。百度智能云对企业版产品的公开介绍，重点强调了流程打通、知识打通、系统打通和工作流打通，并将成果、技能与知识库沉淀为组织资产。这套思路与传统办公软件的差别在于：传统软件主要提供页面和功能，Agent 则试图把页面背后的动作串起来。

可以把两者理解成不同的自动化方式：

• 传统办公软件像是一排工具柜，用户需要自己找到文档、表格、审批和邮件工具，再逐步完成任务。
• 工作流自动化像是一条固定流水线，适合规则清楚、路径稳定的任务。
• 办公 Agent 更像一个能理解自然语言的项目助理，用户给出目标后，它负责选择工具、安排步骤，并在遇到异常时请求人工介入。

但 Agent 的“自主执行”也带来新的风险。它如果读错了文件、使用了过期数据，或者把一份未经审核的内容直接发送给客户，错误就会从一段文本扩大为一次真实业务事故。因此，办公 Agent 的竞争不只是模型回答质量，还包括任务规划、工具调用、权限控制、异常恢复和操作审计。

内部办公是最现实的压力测试场

**企业内部办公是检验 Agent 是否真的有用的高频场景，因为任务复杂、反馈及时且结果可以被组织直接验证。**一个通用模型在公开演示中写出漂亮报告并不难，难的是连续数周处理真实工作：知道哪些资料可信，遵守不同员工的访问权限，理解公司内部术语，并在失败后恢复任务。

dodo 并入百度搭子后，百度可以把内部高频场景继续产品化。例如，销售人员可能需要查询客户历史沟通记录、生成拜访准备材料；产品经理需要汇总用户反馈、整理需求优先级；财务和人力团队则更关心制度问答、流程审批和数据核对。这些任务的共同点是：数据分散在多个系统中，结果需要经过审核，而且执行过程必须留下记录。

内部场景还有一个重要优势：百度可以更直接地测量 Agent 的实际产出。相比单纯统计调用次数，企业更应该关注以下指标：

• 任务完成率： Agent 是否真正交付了用户要求的结果。
• 一次通过率： 结果是否需要反复修改，人工接管比例是多少。
• 闭环时长： 从提出需求到交付结果，耗时缩短了多少。
• 工具调用成功率： Agent 能否稳定连接文档、数据库、审批和消息系统。
• 组织复用率： 一名员工沉淀的技能和工作流，能否被其他团队直接使用。
• 错误成本： 任务失败是否会造成数据泄露、错误决策或流程违规。

百度创始人李彦宏在 Create 2026 上提出过 DAA，即“日活智能体数”概念。**DAA 是衡量每天实际为人类执行任务的智能体数量，而不是只统计用户打开过多少次应用。**这个指标的意义在于，它把 Agent 的价值从“被使用”进一步推向“产生了多少有效动作”。

不过，DAA 仍然不能替代业务指标。一个 Agent 每天执行 10 万次格式转换，不代表它比每天完成 1 万次销售分析更有价值。百度搭子如果要把 DAA 变成产品竞争力，还需要披露更具体的任务完成率、平均节省时间和人工接管率。

企业版路线：组织知识和技能要沉淀下来

**企业办公 Agent 的护城河，不只是模型能力，而是企业知识、工具权限与工作流经验的长期沉淀。**模型会持续更新，单纯依赖某个模型版本很容易被竞争对手追上；但一个 Agent 如果已经理解企业的业务术语，连接了核心系统，并积累了大量经过验证的工作流，迁移成本就会明显上升。

百度搭子企业版公开强调的“资产沉淀”，包含成果沉淀、技能沉淀和知识库沉淀。这里的技能不是传统意义上的员工技能，而是把一类可重复工作封装成 Agent 能够调用的任务能力。例如，“每周生成经营分析”“自动检查合同关键条款”“根据会议记录创建项目任务”都可以被包装成组织级技能。

这套机制有望解决企业部署 AI 时经常遇到的“个人效率提升、组织效率不升反降”问题。员工各自使用不同的 AI 工具，提示词、资料和结果散落在个人账号里，组织无法复用，也无法审计。统一的办公 Agent 则可以把个人一次性的操作变成团队共享的工作流。

但共享也必须建立在严格的权限边界上。一个员工可以访问的客户资料，不代表整个部门都可以访问；一份内部报告可以用于摘要，也不代表 Agent 有权把它发送到外部邮箱。企业版百度搭子至少需要在以下层面提供可控能力：

• 按组织、部门、角色和个人划分访问权限；
• 对文档、数据库、消息和审批等工具实行最小权限调用；
• 记录 Agent 读取了什么、调用了什么、修改了什么；
• 对外发送、批量修改和高风险审批设置人工确认；
• 支持企业数据隔离、敏感信息识别和合规留痕。

如果这些能力做不到，办公 Agent 越“能干”，企业客户反而越不敢放进核心流程。

与办公 Agent 竞品相比，百度的优势和短板

**百度搭子的优势在于模型、云基础设施和企业交付能力可以形成一套完整组合，但它仍需证明自己能在复杂组织中稳定工作。**目前办公 Agent 市场的竞争，已经不再是简单的聊天窗口竞争，而是模型、应用入口、企业数据和协作生态的综合竞争。

| 产品方向 | 主要优势 | 典型使用场景 | 当前关键挑战 | |---|---|---|---| | 百度搭子 | 百度模型与智能云能力、企业 Agent 交付、内部办公场景验证 | 报告生成、知识问答、跨系统流程、组织技能共享 | 外部系统适配、企业生态和用户心智仍需扩大 | | 飞书智能伙伴类产品 | 深度嵌入文档、会议、表格和协作流程 | 会议纪要、文档协作、项目管理 | 复杂外部业务系统的深度执行 | | 钉钉及阿里企业智能化产品 | 企业通讯录、审批和组织管理基础扎实 | OA、审批、群聊和企业流程 | 多模型与多应用能力的统一体验 | | 企业微信及腾讯生态产品 | 连接客户、员工和微信生态，触达场景广 | 客户服务、销售跟进、内部沟通 | 深度知识沉淀和跨系统自动执行 | | 通用 AI 助手 | 模型能力强、上手成本低、覆盖面广 | 写作、研究、总结、分析 | 企业权限、审计和组织级复用不足 |

百度的优势更偏向“全栈”。百度既有文心系列模型，也有千帆等模型与 Agent 开发平台，还有智能云、计算平台和企业客户资源。对大型企业来说，这种组合有助于减少供应商数量，并把模型、算力、数据和应用放到同一个采购与服务体系里。

百度的短板也很明确：企业办公不是把模型接入 OA 就结束了。用户每天使用的可能是多家厂商的系统，真正的部署工作往往包括数据清洗、身份同步、流程改造、权限梳理和效果验收。相比拥有强协作入口的办公平台，百度需要在第三方系统连接和组织使用习惯上投入更多资源。

此外，百度搭子需要面对一个现实问题：个人用户和企业客户对产品的期待并不相同。个人用户在意响应速度、生成质量和价格；企业客户在意权限、稳定性、部署周期和责任边界。一个同时覆盖两者的统一产品，必须在体验层面保持简单，在底层架构上却足够复杂。

这次整合对行业的信号

**百度整合 dodo 与百度搭子，说明办公 Agent 正从单个功能试验进入产品线和组织能力竞争。**过去一年，AI 办公产品大量集中在写作、总结、搜索和 PPT 生成等“内容型任务”；现在，厂商开始争夺的是更长链路的工作执行权。

这会带来三个变化。

第一，办公 Agent 的入口会从独立聊天框转向企业工作流。用户不一定主动打开一个 AI 应用，而是在邮件、文档、会议、审批或数据看板中直接提出任务。谁能掌握这些入口，谁就更容易积累真实任务量。

第二，产品评价会从“生成得像不像”转向“事情有没有办完”。一份文字是否流畅只是基础，企业更关心它是否使用了最新数据、是否遵守权限、是否把结果送到正确的人手上。

第三，Agent 的能力会越来越依赖组织上下文。同一个模型，在没有企业知识和系统权限时只能给出通用建议；接入组织数据和业务工具后，才可能成为真正的生产力系统。也正因为如此，办公 Agent 的竞争最终会落到数据连接、流程编排和企业服务能力上。

判断：统一产品线是正确方向，但不是成功保证

**百度把 dodo 并入百度搭子是一个正确的组织动作，但它只能解决资源分散问题，不能自动解决 Agent 的可靠性问题。**统一品牌、研发和数据闭环，可以让百度减少内耗，也能让内部使用经验更快反馈给企业版产品；这比多个办公 Agent 各自试错更有效率。

但百度搭子最终能否站稳，仍要看三个结果：

1. 能否把内部能力产品化。 内部系统环境相对统一，外部企业环境高度碎片化，百度需要提供可配置的连接器、权限模型和部署方案。
2. 能否把“生成结果”升级为“完成任务”。 用户需要的是可交付的报告、准确更新的表格和真正推进的流程，而不是更多聊天记录。
3. 能否用可验证数据证明价值。 除了月访问量和榜单排名，百度还应该持续公布任务完成率、节省工时、人工接管率和企业续用率等指标。

截至 2026 年 8 月 4 日，百度搭子已经拥有从个人生产力到企业协作的统一叙事，dodo 的并入则补上了内部办公验证这一环。接下来，百度面对的不是“要不要做办公 Agent”，而是如何让 Agent 在真实组织中稳定、可控、持续地产生结果。

对于开发者和深度用户而言，这次调整值得关注的地方也不只是百度搭子的功能更新，而是百度是否会进一步开放更多企业连接器、技能编排能力和可审计的 Agent 运行机制。如果这些基础能力逐步成熟，办公 Agent 才可能从一次性的 AI 助手，变成企业长期运行的数字劳动力基础设施。

参考来源

• 百度办公搭子 Dumate·企业版产品页：百度智能云对企业版百度搭子的流程打通、知识沉淀、共享协作与安全合规能力介绍。
• 36 氪：《百度内部办公智能体 dodo 并入百度搭子》：关于 dodo 团队、研发人员与资源并入百度搭子的报道，原始报道发布日期为 2026 年 8 月 4 日。
• 百度 Create 2026 相关公开信息：李彦宏提出 DAA（日活智能体数）概念，以及百度围绕“芯、云、模、体”升级 AI 基础设施的产品路线。

注：本文根据公开报道与产品资料整理，百度尚未公开披露 dodo 的完整产品规格、团队规模及整合后的具体时间表；涉及后续功能与商业化安排的部分，应以百度官方公告为准。