FROM FILE TO TASK
从“打开哪个软件”
到“完成哪项工作”
用户提出的往往是“帮我了解过去三十年中国人口结构发生了什么变化，并制作一份可用于汇报和传播的内容”这样一整件工作。表格、文档、PPT 和视频，都是完成这件工作需要用到的载体。
AI Office 发展展望：下一代办公软件，是 Agent Office
Agent Office 把 Agent 当作执行主体，围绕任务组织数据与工具。人提出目标、约束、判断标准和授权范围；Agent 获取上下文、规划路径、调用工具、完成操作，并在数据变化后持续维护结果。
热门：
办公软件形态的变化
Office 帮助人编辑文件，SaaS 帮助团队在线协作，第一代 AI Office 帮助人生成内容，而 Agent Office 帮助人完成并持续维护任务。用户不再需要先决定打开文档、表格还是 PPT，只需说明自己最终要完成什么。
从“打开哪个软件”
ONE FACT, MANY VIEWS
同一份事实
生成多种交付形态
同一组数据可以被表达为表格、报告、图表、PPT、网页、播客或视频。过去需要用户分别制作，Agent 则在保留事实和逻辑的基础上，针对不同受众自动转换表达方式——三页决策摘要、完整分析报告、演讲 PPT、短视频脚本、图文文章、结构化表格。
助手等待指令、回答问题或生成一个内容片段；Agent 围绕目标持续采取行动，决定下一步需要什么信息、调用什么工具、如何检查结果，以及何时请求用户确认。
新一年度数据发布后，系统能够识别受影响的图表、段落和页面并同步更新，省去重走一遍整条链路。
在 SaaS 的基础上继续升级
过去十多年，SaaS 极大提升了软件部署效率与团队协作体验，也沉淀了在线文档、表格、项目、知识库等成熟能力。面向 Agent 执行任务的新场景，我们在这一基础上继续补齐五项能力。
01
统一数据底座
文档、表格、知识库与业务系统共享同一套数据关系，Agent 无需在多个产品之间反复导入导出，即可连续处理一项任务。
02
无损的形态流转
公式、字段类型、层级结构、图片、脚注、引用与数据来源在流转中完整保留，多份交付物始终对得上。
03
兼顾速度与理解的检索
保留关键词检索的毫秒级体验，同时提供面向任务的语义检索：理解真实意图、跨文档跨表格归纳，并保留证据与来源。
04
贯穿三件套的执行接口
文档、表格、PPT 共用一套对象模型与 JS API，Agent 可以围绕一项任务跨载体执行。
05
可持续更新的交付物
报表与幻灯片保持与数据源连接，源数据更新后自动刷新图表与结论，并提示需要同步修改的页面。
为什么是 Agent
Agent 是一种新的软件执行角色：它在理解和生成之外，还会采取行动、观察结果、纠正偏差，直到任务达到可交付状态。
处理数据
读取网页、PDF、图片、会议记录、数据库和表格，完成抽取、清洗、分类、去重、计算、核验和总结，把非结构化内容转为结构化数据。
连接数据
销售数据本身反映结果；接上市场投放、产品版本、客户反馈和地区经济数据，才能解释结果。Agent 按任务动态调用数据源并映射到同一分析框架。
转换表达形态
在保留事实和逻辑的基础上，针对不同受众自动转换表达方式，让文件成为同一任务的不同交付形态。
目标驱动
接受的是“完成一项工作”这个粒度的任务。
自主规划
把目标拆解为检索、分析、制作、核验和发布等步骤，并根据中间结果调整路径。
状态与责任
保留任务上下文、数据来源、执行记录和交付物之间的关系，在变化发生后继续维护，并在关键节点请求用户确认。
Agent Office 的核心架构
如果基本单位是任务，产品架构就不能继续按文档、表格和 PPT 三个入口划分，而要围绕一个完整闭环展开：先获得数据与知识，再理解任务上下文，随后调用工具执行，最后生成可以继续更新的交付物。
这四个部分前后依赖，构成一条完整链路。没有连续的数据，检索就只能面对碎片；没有准确检索，生成结果就缺少依据；没有原生执行接口，Agent 就只能在文件外围反复转换；没有动态交付，任务完成后又会退回静态文件和人工维护。
DATA CONTINUITY
数据连续性
同一份事实只需要被理解一次。表格、段落、图表和幻灯片保留数据来源、转换过程和引用关系，数据关系在文件之外依然成立。
TASK-ORIENTED RETRIEVAL
任务型检索
新内容来自对既有知识的重组。结合 BM25、元数据过滤、向量检索和重排序多轮查找，为当前任务建立可信、可执行的上下文。
NATIVE EXECUTION
原生执行能力
Agent 进入用户正在使用的编辑环境，理解选区、文档结构、表格区域、筛选状态和 PPT 母版，执行局部、增量、可撤销的操作。
DYNAMIC DELIVERY
动态交付
页面持续读取表格、数据表、API 或可监听的数据文件，围绕稳定结构一次生成指标定义与图表逻辑，后续数据自动进入同一套展示系统。
Agent Office 的四个特征
Agent Office 任务闭环概念架构
目标 → 上下文 → 执行 → 交付 → 持续更新用户提出目标后，系统先确定任务边界和交付要求，再获取数据建立上下文，随后调用工具完成处理与表达，最后保留来源、计算、版本和引用关系，使结果能够被审核、复用和持续更新。
三条执行路线：从文件外围走进编辑环境
HTML 转换 · OOXML 操作 · JS API 调用只能导入导出文件的 Agent，工作位置在 Office 外围；当它可以读取上下文、监听变化、进行局部写入，并进入预览、撤销、确认和审计流程时，才真正胜任办公执行者的角色。
动态交付：从公式到快照，再到连接数据源的数据应用
让结果随数据一起活起来一旦报表与数据保持连接，数据异常时 Agent 不仅刷新图表，还可以定位原始记录、更新周报中的结论，并提示汇报 PPT 中哪些页面需要同步修改。
从 AI Office 走向 Agent Office 的三个分水岭
判断一个产品走到哪一步，可以看三个分水岭。它们背后是同一个变化：Office 正从文件生产工具，演变为知识工作的运行环境。
第一个分水岭
以文件为中心，
还是以任务为中心
- 以文件为中心的 AI 回答“这篇文档怎么写”“这张表怎么算”
- 以任务为中心的 AI 回答“为了完成这个目标，需要哪些数据、工具和交付物”
第二个分水岭
交付一次性结果，
还是维护长期关系
- 一次性生成的报告、HTML 和 PPT 很快会过期
- Agent Office 知道结论来自哪些数据、哪些页面引用了这些结论、数据变化后应更新什么
第三个分水岭
在软件外部生成文件，
还是在软件内部持续执行
- 需要足够完整的对象模型、事件机制、权限控制和审计能力
- Agent 才能从“替用户造文件”走向“与用户共同维护工作成果”
任务边界确定接受目标后先明确任务范围、交付要求与判断标准。
跨源数据获取在互联网、本地文件和企业系统中获取任务所需数据。
任务型多轮检索BM25、元数据过滤、向量检索与重排序结合，建立可追溯上下文。
数据清洗与核验抽取、去重、计算、交叉验证，保留证据与推理过程。
原生编辑执行通过 JS API 进入编辑环境完成局部、增量、可撤销的操作。
多形态表达转换同一套事实生成文档、表格、PPT、网页与音视频。
引用关系维护保留来源、计算、版本与引用关系，支持审核与复用。
人工确认与授权关键结论、外部发布、敏感写入和高风险操作由用户确认。