这就是它与普通的聊天机器人之间的不同之处。

但是Agent并不是完全没有人的管理。依然要确定目标，并且在重要的环节上还需要得到确认。但是从实际使用情况来看，豆包的工作已经开始了对以前需要人工不断重复的操作进行自动化的过程。

最典型的情况就是自媒体来做选题了。

过去要找到一篇新闻很容易，但是每天都重复做这件事就很难了。打开各个网站、社交媒体以及公众号，挑选出有可能有价值的信息，并且找到最初的来源、整理好背景知识、分析热度。等到所有的资料都搜集完毕之后，时间已经过了一多半了，但是文章还没有动笔去写了。

在豆包的工作中，可以先选择一个本地项目的文件夹，并把平时所关注的信息源放进去，然后让其根据自己的方式去搜索信息。它可以给出备选题目、官方出处、热度标准、可以辩论的角度以及打分。

比如在一次任务里，它选择了豆包的工作、阿里云Wan3.0正式版、Anthropic Claude插件社区这几个方向，并且对于每一个选项都做了解释。结果不能直接用作发布的内容，但是可以缩短寻找资料的过程。

另外还可以把它做成每天都要运行的任务。比如说每天早上八点半的时候，它会去搜寻最近二十四小时内的人工智能动态，并且把这些信息、官方平台入口链接以及选题建议都整理到飞书云盘里。即使电脑没开，也可以让云电脑来完成任务。

临时人在外面的时候，手机一样可以接着用。手机、电脑使用同一个用户账号登录之后就可以实现远程控制本地电脑或者直接操控云端设备了。已经创建好的文件还可以继续编辑，并且最后会分别保存在本地以及飞书云盘中。

对办公场景而言，价值就是这么简单明了：人们不需要一直坐在电脑前面工作，但是工作任务并不会因为你离开了工作岗位而停止。

豆包工作的真正好处，并不是替用户写好一篇文章，而是在于把准备工作都提前做好了。在一次调研的时候，它还可以继续做资料整理、产品时间轴、价格信息、用户价值分析等工作，并且可以产生出数据对比表以及多种文章的角度。

从选题、资料包、大纲以及初稿等全部工作内容被压缩到了几十分钟之内完成。初稿还要有人工校对，特别是数据、出处以及表述方式等方面的内容不能生搬硬套。但是如果前期资料就比较准确的话，那么后期编辑的压力就会小得多。

一份资料并不一定要做成一篇文稿。豆包的工作可以使用Skill来调动各种能力，把资料进一步加工为网页、演示页面或者口播文案。在测试过程中，它调用了一个用来创建HTML横向翻页PPT的开源技能，并且把调研的内容整理成了展示页面，同时又调用了Seedream来生成插图。

这部分很有趣味性。以前的AI工具要反复安装和配置，而豆包的工作则是可以直接搜寻到内置的Skill并进行安装，也可以识别出一些其他的Agent工具里已经存在的能力。用户不必每次都要重新解释“应该如何做”。

但是值得我们注意的是自定义Skill。

完成一个任务之后，用户可以要求豆包把整个过程整理成固定的流程。例如默认关注的信息来源是什么、怎样确定选题、资料包用什么样的格式、文章用什么样的口吻、哪些地方要停下来等。

这样，在下一次遇到类似的任务的时候就不需要再对所有的要求进行解释了。豆包只要按照现在的主题来使用之前已经设定好的“AI资讯类公众号选题和写作流程”就可以了。

这是一个很重要的步骤。单次生成不难，难就难在要把经验保存下来。不然每次用到Agent的时候都得再说明一遍背景、规则以及修改的意见，那么效率就会被沟通的成本给抵消掉。

豆包工作的现阶段最合适的做法并不是全部放任不管，而应该让其去完成那些重复性高、程序固定的事务。资料收集、文件整理、网页操作、初步分析等工作可以让它来做；而方向确定、事实核实以及最后发布，则要由人来承担。

据QuestMobile的数据，在2026年6月份的时候豆包的活跃用户数为3.82亿人。对于习惯了用豆包的人而言，豆包工作没有很高的门槛，用户账号和会员的状态可以和原来的桌面版互通，使用飞书用户账号登录之后就可以直接连到飞书云盘了。

现在可以下载豆包的工作电脑版，并且可以获得三十天的免费试用期。

人工智能真正进入到办公室里来，并不是因为它能够写出漂亮的文字，而是在于它已经开始代替一些具体的程序了。虽然还没有完全离开工作岗位，但是很多重复性的工作已经不需要自己亲自去做了。