一个 Agent用的人越多就会越聪明吗大家第一反应大概率会回答是。原因是用得多反馈就会越多产生的数据和能拿来改进的素材就越多进而 Agent 越来越强。但真正做过 Agent 的团队都知道现实却是另一回事——用户增长带来的不是进化素材而是一堆无法直接拿来训练模型的日志。模型不会因为你每天跑几百万次任务就自己悄悄变好。这不是理论推演。腾讯 WorkBuddy正在用真实的千万级访问量验证这个问题。11 月 20-21 日WorkBuddy 模型研发负责人董汉德将在 2026 奇点智能技术大会上带来《LLM Agent 的模型数据飞轮——WorkBuddy 持续学习经验》分享他会把这套被千万级使用验证过的「用户—数据—模型」飞轮从模型到产品的完整链路现场进行拆解。Agent 进入普通人的日常2026 年办公 Agent 的竞争突然加速。据易观分析发布的《2026 年 Q2 中国办公智能体平台市场洞察报告》显示6 月国内 17 款主流桌面端 AI 原生办公智能体单月访问量已突破 6000 万次。其中腾讯 WorkBuddy 的 PC 端月访问量达 2097 万次位居市场第一超过第二、第三名访问量之和。从 3 月上线到千万级月访问WorkBuddy 的增长速度说明一件事Agent 正在从少数极客尝鲜的 Demo 真正进入普通人的日常工作。但对技术团队来说比「有多少人在用」更值得关注的是当一个 Agent 每天开始处理海量真实任务它会不会因为用户越来越多而真正变得越来越聪明先说结论数据多不等于能直接训练模型一次真实任务里Agent 要面对真实的办公环境网页、文件、代码库做出反应用户还会在中途介入、纠偏、确认。董汉德把这类数据概括为「Agent—环境—用户」的三方交互——它同时记录了真实世界的复杂性和人类高质量的干预信号是比通用语料稀缺得多的素材。所以用户越多Agent 不会自然变聪明。真正的问题是如何让「真实使用—数据产生—能力评估—模型优化—再次使用」转成持续运转的飞轮让模型越用越强而不是上线即巅峰。这正是 WorkBuddy 正在用心做的事。WorkBuddy先把会不会真的干活测准要让真实数据反哺模型前提是有一套可信的评估——不然筛进来的全是噪音。今年 7 月腾讯团队公开了 Tencent WorkBuddy Bench——把 Agent 放进 Code、Web、Office、Security 四类真实工作环境里测试260 个任务全部逆向自真实代码提交、Pull Request 和业务场景改写成口语化请求后连网上都搜不到原题。通过可执行环境验证 Agent 是否真的把活干完而不是“看起来答对了。”地址https://arxiv.org/pdf/2607.20911从 Benchmark 到真实用户任务再到模型持续迭代能看到一个明显的变化Agent 的竞争正在从“第一次能不能把任务做出来”进入“上线之后能不能持续变强。”飞轮怎么转真实任务反哺模型本身评估只是入口。真正的难点按董汉德的说法是如何把 Agent 的经验数据转化为高效的训练信号——数据本身不等于训练信号中间还隔着筛选、归因、验证一整套工程这也是目前行业内最具挑战的一环。WorkBuddy 内部把它叫做用户—数据—模型飞轮跑的是这样一条循环用户在 WorkBuddy 里下达真实任务——写方案、查资料、做表格、生成 PPTAgent 执行过程留下完整轨迹包括状态观察、工具调用、错误修正用户在过程中介入、纠偏、确认——这个动作本身就是一条高价值信号这些轨迹经过筛选和标注被转化为模型能高效吸收的训练信号再回灌到下一轮模型训练中新模型上线后继续在真实任务里产生新数据。转一圈模型强一点再转一圈再强一点。这条循环要成立关键前提是模型团队和产品团队必须坐在一起。至于这些数据具体怎么筛、信号怎么转化、效果怎么验证正是董汉德要在这场分享里拆开讲的部分。这条循环要成立关键前提是模型团队和产品团队必须坐在一起。WorkBuddy 的做法是 Co-design——腾讯自研混元模型在训练时就把 WorkBuddy 需要的 Agent 能力写进目标WorkBuddy 跑出来的真实反馈再回灌下一轮训练。据腾讯披露与 WorkBuddy 深度协同设计的 Hy3 模型幻觉率从 12.5% 降到 5.4%WorkBuddy 任务解决率从 72% 提升到 90%平均任务耗时下降 34%。到了 8 月 28 日混元 Hy4 preview 发布总参数 770B、激活 49B、上下文突破 1M在 WorkBuddy 国内版、国际版首发接入上线当天 API 排队用户一度超过 5000 人。为什么是 WorkBuddy 首发因为 Hy4 不是为“聊天”设计的是为“干活”设计的——最懂AI 干活需要什么的团队就是每天泡在真实任务里的 WorkBuddy。这场演讲值得你带着问题来听现在回头看开头那个问题——用户越多Agent 就越聪明吗答案不在 PPT 里而在 WorkBuddy 跑过的千万级真实任务里。董汉德这场分享最值得听的地方不是 WorkBuddy 又加了什么功能而是回到产品背后更底层的问题——当一个 Agent 开始承接千万级真实任务这些数据如何被识别、筛选和利用失败 Case 怎样进入评测和训练体系模型、数据、评测与产品体验之间怎样形成一个真正能持续运转的闭环如何让 Agent 不再依赖一次次人工调 Prompt、补规则而是具备真正的持续学习能力对于已经开始做 Agent 的团队这些问题正在变得越来越现实。因为未来真正拉开 Agent 产品差距的可能不只是接入了哪个最强模型——更重要的是运行半年之后它有没有从真实业务里学到更多东西。董汉德背后是一个月访问超 2097 万次、每天在真实办公任务里产生数据的系统——他讲的每一个环节都是被千万级使用验证过的。从能用到越用越强这条路上踩过的坑和验证过的解法。关于奇点智能技术大会2026 奇点智能技术大会由 CSDN 与奇点智能研究院联合举办OpenAI 资深研究科学家、Transformer 八子之一的 Łukasz Kaiser 领衔诚邀京东集团副总裁、京东探索研究院副院长段楠新浪微博首席科学家及AI研发部负责人张俊林面壁智能技术合伙人、智能进化首席科学家李宇轩昆仑万维集团首席科学家、南洋理工大学讲席副教授成宇观行数智创始人CEO、全球前 2% 顶尖科学家唐都钰以及腾讯、阿里、百度、网易、上海人工智能实验室、高校与开源社区等 70 位一线技术专家共同参与。18 大前沿专题、1000 行业精英重点覆盖大模型与 Agent、AI 原生软件研发、AI Infra、世界模型、具身智能、Physical AI、企业级 AI 应用等方向。此外今年 C 及系统软件技术大会也将与奇点智能技术大会同期同址举行。上层 AI 应用的爆发离不开底层系统软件的支撑两条技术脉络将在同一个现场交汇让参会者既能看到 AI 下一阶段的趋势也能深入到真正影响工程落地的模型、数据、软件与基础设施。对于正在做 Agent、AI Coding、企业级 AI 或基础设施的技术团队来说这两天更重要的价值不是“听到更多概念”而是和真正做过的人一起讨论哪些方案已经跑进生产哪些坑必须避开以及下一阶段的技术投入究竟应该往哪里走。2026 年 11 月 20—21 日北京万达文华酒店期待现场见。扫码下方二维码「领取 2026 奇点智能技术大会全套 PPT 资料」官方网站www.ml-summit.org购票热线400-821-5876购票咨询serviceboolan.com企业合作partnerboolan.com演讲申请hemiaocsdn.net媒体联系mediaboolan.com报名参会wx:WayneBoolan