我们公司正计划为业务团队部署一个本地化的AI Agent，今天浏览腾讯项目时，意外发现了名为Octop的开源项目，让我非常惊讶。

仔细研究其功能后，我发现它与WorkBuddy的产品相似度极高，而且同样出自腾讯云团队之手：多Agent、专家体系、Skills、MCP、知识库、自动化、本地工作区——这些WorkBuddy当前主推的能力，Octop基本都涵盖了。

因此，如果非要用一句通俗的话来总结，我认为Octop就像一个可自行部署、可定制的“开源版WorkBuddy”。

当然，这仅仅是产品形态上的类比。腾讯官方并没有将Octop定义为WorkBuddy的开源版本。

腾讯开源了一套完整的“AI同事”系统

Octop位于腾讯云官方GitHub组织下，官方将其定位为一个开源、自托管的AI助手，支持多用户、多Agent，并采用MIT许可证。

但真正引人注目的并非“开源”二字，而是它已集成了相当完整的Agent功能。

你可以创建多个Agent，为每个Agent配置不同的工作区、模型和角色；它还具备专家库、Skills、知识库、长期记忆，并支持OAuth、MCP和插件扩展。

甚至浏览器自动化、终端、定时任务、远程桌面等功能，也已被整合其中。

Octop还能接入飞书、钉钉、QQ、企业微信、Discord，使Agent不仅局限于网页聊天框，而是真正融入日常工作流程。

如果你平时使用WorkBuddy，看到这里应该已经感到熟悉了。

越看越像WorkBuddy

WorkBuddy目前的官方定位是“全场景AI办公工作台”。

用户只需用自然语言下达任务，它便能自主思考、拆解任务、调用工具，并直接交付结果。官方目前重点强调的也是专家、专家团、Skills、MCP、连接器以及本地文件操作等能力。

因此，两者的产品逻辑非常接近。

过去的AI是：你提问，它回答。

现在这类产品演变为：你给它一个目标，它自己想办法完成任务。

WorkBuddy如此，Octop也朝着这个方向前进。

甚至两者都引入了“专家”概念，都希望将通用AI拆分为不同角色，让运营专家处理运营、开发专家编写代码、数据专家分析数据。

Octop还提供了ACP，可将任务进一步交给CodeBuddy、Claude Code、Codex、OpenCode等编码Agent。

所以，如果非要找一个容易理解的比喻：WorkBuddy像腾讯装修好的精装房，而Octop则像把毛坯房和施工图一起交给你。

一个安装后即可使用。

另一个允许你自行部署、更换模型、安装插件、修改Agent，甚至继续在此基础上进行开发。

真正的区别在于“控制权”

这也是Octop最值得关注的地方。

WorkBuddy面向的是普通用户。

它希望将复杂的Agent、MCP、Skills、模型调用全部隐藏起来，让不会编程的人也能拥有一群AI同事。

Octop则明显更偏向开发者、小团队和企业用户。

它强调自托管，聊天记录、工作区、凭证等数据可保留在自己的设备上；模型也非固定，可接入OpenAI兼容API、千问、Ollama等不同提供商。

这两个产品看似在做同一件事，但商业逻辑有所不同。

WorkBuddy追求的是用户，而Octop更像是在吸引开发者。

前者希望成为大家电脑中的AI工作入口，后者则希望更多人基于腾讯这套Agent能力继续构建应用。

腾讯可能同时在押注两条路线

因此，我认为Octop真正值得关注的并非“腾讯又开源了一个项目”。

而是腾讯在AI办公领域，已开始出现两条非常清晰的产品路线。

一条路线是WorkBuddy。

它不断降低门槛，将专家团、Skills、MCP、多模型等复杂功能全部封装成产品，最终让用户感觉只是“多招了几个AI同事”。

另一条路线是Octop。

它将模型、Agent、记忆、知识库、浏览器、终端、MCP、工作区等组件拆分开来，让开发者自行组装。

甚至Octop的路线图中已包含AgentTeams：未来将实现一个协调者自动调度多个专家，共同完成复杂任务。

这几乎与WorkBuddy当前重点宣传的“专家团”方向一致。

当然，这并不能证明Octop就是WorkBuddy的开源版本。

但至少说明了一件事：腾讯对下一代办公软件的形态，内部的答案正变得越来越一致。

它可能不再是Word、Excel、PPT加上一个AI按钮，也不只是聊天框。

而是一群能够读取文件、打开浏览器、调用工具、连接企业系统，甚至相互协作的Agent。

从这个角度看，Octop更像是腾讯将这种“AI同事”能力拆解后，先交给开发者进行尝试。

如果你想打造一个“专属版WorkBuddy”，我建议你尝试这个项目。

本文来自微信公众号“人人都是产品经理”（ID：woshipm），作者：怪哥，36氪经授权发布。